谷歌排名第一的编程语言时什么？毫无疑问：肯定是 Python。
也难怪，作为大数据时代和人工智能时代的必备语言，Python 的优点太多了，语言简洁、易学、开发效率高、可移植性强......
其中目前最热门的一个应用技术方向：大数据分析。
大数据时代，几乎所有公司开始重视数据，数据分析这个技能不管走到哪都能用得到，从基础岗到研发岗均。在各行业中，门槛友好的数据分析也是职场转型的一个不错的选择，对于年龄及性别基本上没有什么限制，并且岗位需求大、薪资非常可观。
那么，0基础的小伙伴如何正确的学习路线应该是什么呢？如何建立完整的知识框架呢？
因此，CSDN开设了一次为期四天的《数据分析特训营》，通过这门实战课程，我将会带你梳理掌握数据分析编码技术。同时收获数据分析业务逻辑梳理能力，轻松应对工作难题！
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4场直播1元钱，你就可以获得：
1、掌握基于Python的数据分析编码技术
2、收获基于金融数据的量化分析策略源码
3、学习数据分析业务逻辑梳理能力
4、基于实际项目的分析，一个完整的项目处理流程
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01
为什么推荐
这门课程对你有什么帮助？
不做“教课书”一般的知识堆砌，从实际业务出发，拆解企业级实战案例
基础篇：围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据逻辑梳理能力、实际项目分析......这些核心技能模块展开，帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。
关于学习数据分析，我也不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，学了还是不会用！
面对这种情景，我们设计了学习路径，并通过直播教学的方式带着大家学习，基础+项目专项训练。
一分钟看看课程大纲，相信你会很有收获：
7月6日：第一天：Python语法模块进阶
学习内容：
1.1 数据分析三剑客pandas numpy matplotlib的使用
1.2 Seaborn的图表绘制
作业：
1.1 Numpy数组计算练习题
1.2 dataframe 切片数据筛选练习题
1.3市场成交量Seaborn绘制操作题
7月7日：第二天：数据的获取与整理
2.1 金融数据类型
2.2 金融数据获取，平台部署
2.3 数据探索与处理
作业：获取所有股票PE数据，对数据进行整合，过滤，清洗，并将数据标准化计算后展示
7月8日：第三天：案例 金融市场底部特征研究
3.1 市场底部特征分析
3.2 低价股，破净股比例可视化
3.3 全市场成交量萎缩分析
3.4 个股平均成交量，区间最大跌幅中位数分析
3.5 统计市场各个行业的相对估值状态
作业：
获取2元个股占比数据, 清洗数据后, 使用applylambda函数 方法快速计算后
进行折线图绘图展示
对比全市场成交额萎缩程度数据, 输出市场成交额数据变化
7月9日：第四天：常用量化分析策略及其实现
4.1回测平台函数与参数介绍
4.2 股票模板实例
4.3策略回测详情
4.4数据分析十问十答
作业：总结本次训练营所有知识点笔记，思考数据分析对自己所在岗位，行业的发展运用前景
满满干货内容哦~
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02
报名流程
1、报名后添加CSDN助教老师（VX：csdn50）拉你进入班级群，可在群中与领取完整学习资料及与讲师的互动答疑。
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2、进群后老师拉你进入训练营专属知识圈，每天参加并提交作业，每日老师会在下课后批改当天作业并点评。
3、四天课程结束后老师评选出20名最佳学员（有特别奖励），并可以找助教老师领取课程相关的课件/PPT/源码。
03
课程安排
本期训练营为期4天（7月6日至7月9日，每晚20:00至22：00），为保证大家学习效果，请仔细阅读以下内容：
人群定位：
1、工作中使用到数据分析，但从没深入研究过
2、想进一线互联网公司，想跨过大厂面试
3、不想在浮于基础的工作中
每日直播结束后,杨老师会在〃社群〃发布当堂课的作业,一般只要看了直播的同学,在20分钟以内就可以完成。作业很重要。
1、作业可以检验大家的学习效果以及引发思考和总结。很多同学在听课过程中感觉很爽貌似听懂了，但是,过一段之后又忘记了，这是因为没有去思考，没有总结，没有真正消化，它就不可能成为自己的东西。
2、作业的得分情况也是结营时发放奖励考核的参考依据。作业需要在当天晚上下课之后24点前提交，特殊情况不能及时提交作业的可以联系言晞老师报备。
3、杨老师会在当天晚上24点之后逐条点评并给作业打分。大家可以参考其他同学提交的作业，看看其他人是如何思考问题的，可以带来一些启发。
回放视频会在当天晚上下课之后上传，找助教老师获取链接即可。PPT课件、课堂笔记和源码会在7月9日统一发给完成全部作业且4天都到课的同学。
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