大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析
可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据作为时下**火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
大数据是投资价值高的职业
人才紧缺
未来基础性数据分析人才缺口非常大
政策支持
**政策大力推动，行业前景一片光明。
行业前景
大数据产业规模有机会突破10000亿。
超高薪资
行业人才荒，企业抢人，行业月薪高。
全面的课程体系，入学前技能评估
Python业务数据分析师课程大纲
Python进行数据可视化技术-线上
绘图思想的基本原理；Python数据可视化包-Matplotlib介绍；使用Matplotlib进行基本的图形绘制；使用Python数据处理包Pandas做可视化；Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制；Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制；使用Python进行地图绘制-Pyecharts；数据可视化技巧
绘图思想的基本原理；Python数据可视化包-Matplotlib介绍；使用Matplotlib进行基本的图形绘制；使用Python数据处理包Pandas做可视化；Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制；Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制；使用Python进行地图绘制-Pyecharts；数据可视化技巧
Python进行网络爬虫
网络爬虫基础知识；网络请求及响应-Requests库；HTML文档解析-BeautifulSoup库；常见反爬虫机制及应对；网络爬虫 VS 网络数据抓取；实战1：新东方批量下载头像；实战2：抓取豆瓣书籍简介；实战3：模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论
网络爬虫基础知识；网络请求及响应-Requests库；HTML文档解析-BeautifulSoup库；常见反爬虫机制及应对；网络爬虫 VS 网络数据抓取；实战1：新东方批量下载头像；实战2：抓取豆瓣书籍简介；实战3：模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论
Python数据清洗高级操作及案例实战
如何成为一名好的数据分析师；P供Python读取的数据：CSV文件、JSON数据、XML数据；数据的获取与存储：数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等；对获取到的数据进行探索：埃博拉病毒危机、列车安全数据、童工数据；数据清洗探索：找出要清洗的数据、数据格式化、找出离群值和不良数据、找出重复数据、模糊匹配、正则匹配等
如何成为一名好的数据分析师；P供Python读取的数据：CSV文件、JSON数据、XML数据；数据的获取与存储：数据的不平等性、真实性、可读性、清洁度等；对获取到的数据进行探索：埃博拉病毒危机、列车安全数据、童工数据；数据清洗探索：找出要清洗的数据、数据格式化、找出离群值和不良数据、找出重复数据、模糊匹配、正则匹配等
Python领域中的优势
1
高效性：Python语言的效率很高，使其成为人工智能领域的一种重要的编程语言。
2
简易性：Python语言所需的代码量较少，易于学习和实现，提高了开发效率
3
多样性：Python语言在人工智能领域中的使用范围很广，应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘等场景。
4
开放性：Python是一种开源语言，其庞大的社区及强大的技术支持提供了多种免费的数据分析和人工智能工具。
5
Python语言具有众多优点，已经成为人工智能技术领域不可避免的一部分。随着人工智能技术的不断发展，Python语言在其领域中的应用也将越来越广泛
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