课程采用“环境搭建—>核心工具—>可视化呈现—>数据清洗”的四阶循序渐进模型，带你从零基础起步，彻底攻克数据分析路上的第一道门槛。课程核心聚焦于Python数据分析领域的“三驾马车”——Pandas、Matplotlib与Seaborn，深入Series与DataFrame的核心数据结构操作，掌握海量数据的导入导出、拼接与去标准化技巧，并学会如何用直观的图表讲述数据背后的故事。你将通过实战演练，掌握缺失值（NaN）处理与数据清洗的黄金法则，具备独立处理真实业务数据的能力。这不仅是代码语法的堆砌，更是对2026年职场必备“数据思维与工具落地”能力的深度重塑，助你从一名数据小白蜕变为具备扎实数据分析功底的潜力股。
课程目录：
01 课程介绍02丨第一章学习目标.mp4
03丨为什么使用Python和Pandas进行数据分析.mp4
04丨安装Python的两种主要方式.mp4
05丨运行Python的几种主要方式06丨第二章学习目标.mp4
07 加载你的第一个数据集08丨查看数据集行和列的一些基本操作.mp4
09丨对数据集做一些简单的数据分析.mp4
10丨第三章学习目标11丨创建Series和DataFrame.mp4
12丨pandas.Series的基本操作.mp4
13丨pandas.DataFrame的基本操作.mp4
14丨导入和导出数据.mp4
15丨第四章学习目标16丨理解数据可视化的重要性.mp4
17丨在Matplotlib中创建基本图形.mp4
18丨在Seaborn中创建基本图形.mp4
19丨如何使用Pandas来绘图.mp4
20丨第五章学习目标.mp4
21丨数据拼接.mp4
22丨去标准化.mp4
23丨第六章学习目标24丨理解NaN值的概念25丨如何处理缺失的数据.mp4
26-33.mp4
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