第一课 工作环境准备及数据分析建模理论基础 (2-3课时) 1. 课程介绍 2. 数据分析的基本概念 3. Python简介和环境部署 4. NumPy数据结构及向量化 5. 数据分析建模理论基础 a. 机器学习基础 b. 数据分析建模过程 c. 常用的数据分析建模工具 6. 实战案例1：使用Python实现蒙特卡洛模拟的期权估值 第二课 数据分析工具Pandas (2-3课时) 1. Pandas的数据结构 2. Pandas的数据操作