任你选择
课程目标
帮助学员：
了解并掌握Python大数据分析可视化的挑战、问题、方法与可行的技术方案。
掌握如何使用Python 从数据获取、分析到分享、展示的闭环。
知道如何使用Python 展示较大规模数据。
如何提高数据展示的效果，知道如何提供一个具备一定交互能力的数据分享、展示系统。
知道构建展示系统的最佳实践，以便更高效的维护和扩展性功能与性能。
学员要求
不要求全部达到，具备以下大部分，对于掌握本课程内容会奠定一个良好的基础：
1. 学员使用Python超过一年，掌握基本或中级Python语法，例如列表推导式、with语句、列表切片、函数变长参数、了解常见数据结构tuple、list、set和map 等
2. 学员知道、了解或掌握一些前端开发的知识：
a. 知道HTML、CSS的运行机制、能力和限制等。例如：知道DOM等、CSS Box模型等。
b. 了解JavaScript的能力、运行机制、通讯方式、限制等。例如DOM操作、异步调用等。
c. 了解后台REST的原理、机制等。
d. 了解一些前端框架的发展和现状，例如react、boostrap、D3等
3. 学员知道知道如何使用Python进行一定的数据分析：
a. 了解数据分析的一般方法、流程和挑战。
b. 知道Python数据分析的优势、劣势以及主要工具包。
c. 编写或者阅读过Python数据分析的代码，例如：知道如何使用Pandas整理、分析杂乱数据并统计等。
d. 知道如何使用Pandas记下来时间序列数据的规整与分析。
4. 学员具备一定的编写代码的经验，包括但不限于：
a. 手工编写超过5千行Python代码
i. 或者手工编写超过8千行其他语言的代码（例如C++）
ii. 或者维护修改过超过5千行规模的Python代码的项目（并通读过其代码）
b. 编写或者阅读过一些前端HTML、JS、CSS代码。
课程大纲
培训内容 | 1、第一单元：Python数据可视化的方法与策略 主题：围绕Python数据可视化的问题、挑战进行一次较为完整的剖析。 具体内容： 1. 一般可视化问题、原理与方法 2. 一般可视化的策略与最佳实践 3. 数据可视化的问题、与方法 4. 大数据可视化的挑战与策略 5. Python数据可视化的特点与方法 6. Python数据可视化的挑战与策略
2、第二单元：Python简单数据可视化的实战 主题：针对某新闻网站，使用Python进行一次快速的抓取、清洗、分析、统计、可视化的闭环操作。 具体内容： 1. 数据抓取与规整 2. 数据分析与统计 3. 数据可视化
3、第三单元：Python复杂数据可视化的实战 主题：针对某网站用户数据，使用Python进行一次较为复杂的分析、可视化与分享操作。 具体内容： - 时间序列的数据展示 - 多维度统计与展示数据 - 分享数据
4、第四单元：Python可视化高级议题 主题：通过某网站数据，展示如何进一步扩展数据展示的能力与效果 具体内容： - 如何导出并分享数据。 - 大规模数据时如何展示数据。 - 如何增加交互式功能。 - 如何增加安全和限制访问的权限。 - 其他高级议题。 |
