“Python数据处理实战：基于真实场景的数据 - 带源码课件”课程是一门专注于Python数据处理实战的课程，它结合了真实的数据场景和丰富的源码课件，旨在帮助学员掌握Python数据处理的精髓。
在数据分析和挖掘中，数据处理是最消耗时间的环节之一。高效的数据处理技能已经成为工作中必不可少的技能之一。本课程以真实的场景数据为案例，包括征信、电商、零售数据等，旨在帮助学员掌握Python数据处理的流程和方法，提高数据处理能力，从而在实际工作中事半功倍。
课程大纲与主要内容
Python基础：介绍Python的数据类型、列表、字典、集合、条件语句、循环语句、函数编写等基础知识，为后续的数据处理打下坚实基础。
数据处理之常用工具：讲解Python中常用的数据处理工具，如NumPy（科学计算的基础包，提供强大的数值运算和矩阵运算功能）、Pandas（数据分析的核心库，用于数据处理和分析，支持数据读取、清洗、转换和建模）等。
数据处理之文件交互：介绍Python如何与文件进行交互，包括数据的读取、写入、存储等操作。
数据表操作：详细讲解Pandas库中DataFrame对象的创建、修改、索引、切片等操作，以及如何进行数据合并、连接等高级操作。
数据转换：介绍数据转换的方法和技巧，如数据类型转换、数据清洗（对数据进行筛选、去除重复值和处理缺失值，确保数据的准确性和完整性）、异常值检测与处理等。
数据统计分析和计算：讲解如何使用Python进行数据的统计分析和计算，包括描述性统计、推断性统计等方法。
常用统计图形输出：介绍如何使用Matplotlib等Python绘图库创建静态、交互式和动态的数据可视化图表，使数据更加直观、易于理解和解读。
数据清洗：深入讲解数据清洗的流程和技巧，包括重复值处理、缺失值填充、异常值检测与处理等。
特征工程之scikit-learn：介绍如何使用scikit-learn库进行特征选择、特征提取、特征缩放等特征工程操作，为机器学习模型做准备。
课程特色与优势
真实场景案例：课程以真实的场景数据为案例，包括征信、电商、零售数据等，紧贴实战，避免枯燥的理论。
源码课件丰富：提供丰富的源码课件，包括各种Python脚本、数据文件、工程文件等，方便学员进行学习和实践。
图表教学：在教学过程中，尽可能多的使用图表进行教学，帮助学员更加直观地理解数据处理的流程和方法。
实战练习：每个章节后面都配有相关练习题目以及习题答案，方便学员进行自我测试和实践。
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