DC学院数据分析师（入门）

课程目录:    ├─免费试学-试听课程 │      试学1-试听课程 │

├─第1章-开启数据分析之旅 │      1-1 数据分析的一般流程及应用场景 │      1-2 Python编程环境的搭建及数据分析包的安装 │

├─第2章-获取你想要的数据 │      2-1 获取互联网上的公开数据集 │      2-2 用网站API爬取网页数据 │      2-3 爬虫所需的HTML基础 │      2-4 基于 HTML 的爬虫，Python（Beautifulsoup）实现 │      2-5 网络爬虫高级技巧-使用代理和反爬虫机制 │      2-6  应用案例-爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储 │

├─第3章-数据存储与预处理 │      3-1 数据库及 SQL 语言概述 │      3-2 基于 HeidiSQL 的数据库操作 │      3-3 数据库进阶操作-数据过滤与分组聚合 │      3-4 用 Python 进行数据库连接与数据查询 │      3-5 其他类型数据库-SQLite&MongoDB │      3-6 用 Pandas 进行数据预处理-数据清洗与可视化 │

├─第4章-统计学基础与Python数据分析 │      4-1 探索型数据分析-绘制统计图形展示数据分布 │      4-2 探索型数据分析实践-通过统计图形探究数据分布的潜在规律（Seaborn实现） │      4-3 描述统计学-总体、样本和误差，基本统计量 │      4-4 推断统计学-概率分布和假设检验 │      4-5 验证型数据分析实践-在实际分析中应用不同的假设检验（scipy实现） │      4-6 预测型数据分析-线性回归 │      4-7 预测型数据分析-Python中进行线性回归（scikit-learn实现） │      4-8 预测型数据分析-分类及逻辑回归 │      4-9 预测型数据分析-其它常用回归和分类算法（k近邻、决策树、随机森林） │      4-10 预测型数据分析-聚类算法（k均值、DBSCAN） │      4-11 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（一） │      4-12 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（二） │      4-13 预测型数据分析实践-用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程 │      4-14 预测型数据分析实践-用rapidminer解决商业分析关键问题 │      4-15 高级数据分析工具-进阶机器学习技术概览 │

├─第5章-数据分析思维与全流程实战 │      5-1 养成数据分析的思维 │      5-2 全方位数据分析实战及报告撰写 │      5-3 课程回顾以及知识延伸 │       └─资料区