描述
一、课程背景
在数字经济时代，数据已成为企业和组织的核心战略资产。从互联网企业的用户行为分析到传统行业的数字化转型，从科学研究的海量数据处理到金融领域的风险预测，数据分析与挖掘能力已成为现代人才的核心竞争力。Python凭借其简洁易学的语法、丰富强大的生态库（如pandas、NumPy、scikit-learn等）以及活跃的社区支持，已成为数据科学领域的首选语言。
本课程面向对数据科学感兴趣的各专业学生与从业者，系统构建从数据采集、清洗、分析到建模挖掘的完整知识体系。课程注重理论与实践结合，通过真实数据集和行业案例，帮助学生掌握用Python解决实际数据问题的能力，为在大数据时代的数据驱动决策奠定坚实基础。
二、课程目标
1.知识目标
掌握Python数据分析与可视化的核心库的使用方法
理解数据挖掘的基本算法原理与适用场景
熟悉数据科学项目的完整工作流程与方法论
2.技能目标
能够独立完成数据采集、清洗、转换与探索性分析
能够运用统计方法和机器学习算法进行数据建模
能够使用可视化工具有效呈现数据分析结果
能够撰写专业的数据分析报告与技术文档
3.素养目标
培养数据驱动的决策思维与批判性思考能力
建立严谨的数据处理态度与伦理意识
提升解决复杂数据问题的系统性思维能力
三、学员收益
1.知识技能层面
掌握完整的工具链：熟练运用Python数据分析生态（pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、scikit-learn等）
构建项目实战经验：通过多个行业案例（电商、金融、社交网络等）积累真实项目经验
获得算法应用能力：理解并能够应用回归、分类、聚类、关联分析等核心数据挖掘算法
2.职业发展层面
增强就业竞争力：获得数据分析师、数据科学家、商业分析师等高需求岗位的核心技能
构建作品集：完成可展示的数据分析项目，丰富个人作品集与GitHub仓库
获得认证准备：为考取数据分析相关职业认证（如CDA、阿里云认证等）打下基础
3.思维认知层面
建立数据思维框架：学会从数据中发现问题、分析问题、解决问题的系统性方法
提升决策质量：能够基于数据证据进行合理推断与科学决策
培养持续学习能力：掌握数据科学领域的学习路径与方法，能够自主追踪技术发展
4.实践应用层面
解决实际问题：能够将所学应用于学业研究、竞赛项目或工作实际场景
参与数据竞赛：具备参与Kaggle等数据科学竞赛的基础能力
开展数据分析项目：能够独立或团队合作完成端到端的数据分析项目
