AI培训必修课：Python与数据分析基础

以下是AI培训中Python与数据分析基础必修课程的核心内容及学习路径总结，结合当前主流技术框架与行业需求整理： 一、Python基础语法与编程思维 核心语法 数据类型（字符串、列表、字典等）、循环/条件控制、函数与模块化编程 文件操作（数据读取/存储）、异常处理（如 try-except ） 面向对象编程（类与对象设计） 开发环境搭建 工具链：Jupyter Notebook、PyCharm、VS Code 依赖管理：Conda/Pip虚拟环境配置 二、数据处理与分析核心库 NumPy与Pandas NumPy：多维数组操作、矩阵运算、广播机制（用于数值计算加速） Pandas：数据清洗（处理缺失值/异常值）、数据聚合（ groupby ）、时间序列分析 数据可视化工具 Matplotlib/Seaborn：静态图表（折线图、热力图、箱型图） Pyecharts/Plotly：交互式可视化（动态仪表盘设计） 三、数据分析全流程实战 数据获取与预处理 网络爬虫技术（Requests/BeautifulSoup）、API接口调用（如金融/电商数据） 数据标准化（归一化/分箱）、特征工程（独热编码/特征选择） 统计分析模型 描述性统计（均值/方差）、假设检验（T检验/卡方检验） 相关性分析（Pearson/Spearman系数） 四、机器学习基础与AI衔接 Scikit-learn入门 监督学习（线性回归、决策树、SVM） 无监督学习（K-means聚类、PCA降维） AI技术扩展 深度学习框架（TensorFlow/PyTorch基础） 自然语言处理（NLTK库应用）、计算机视觉（OpenCV图像预处理） 五、课程特色与学习建议 项目驱动教学 实战案例：电商用户行为分析、疫情数据建模、金融风控预测 企业级工具链：Hadoop/Spark集成（大数据平台操作） 学习路径规划 初级阶段：30%理论（数学基础+算法原理）+30%编码实践 高级阶段：结合X-GPT等AI工具辅助数据分析（自动化报告生成） 推荐学习资源： 系统课程：博为峰《Python数据分析实战》、腾讯课堂《Python零基础入门必修课》 工具文档：CSDN技术博客、Pandas官方教程 通过以上课程体系，学习者可快速掌握从数据采集到AI模型部署的全栈技能，适应企业对数据分析师、AI工程师的岗位需求。