第一阶段：Python 编程语言核心基础。快速掌握一门数据科学的有力工具。
第二阶段：Python 数据分析基本工具。通过介绍 NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn 等工具，快速具备数据分析的专业范儿。
第三阶段：Python 语言描述的数学基础。概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过 python 语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。
第四阶段：机器学习典型算法专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。
第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。
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文件大小：几个 G
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