学完这些课程后，我对创建专业的可视化图表和仪表板充满信心
Shoebur Rahman采购专员，Giz Bangladesh
课程简介
提升你的 Python 技能
学习 Python 对任何有志于从事数据科学的人来说都至关重要。 学习使用 Matplotlib 的函数可视化真实数据，并熟悉字典和 pandas DataFrame 等数据结构。 这门四小时的中级课程将帮助你在现有的 Python 技能基础上继续提升，并探索新的 Python 应用和函数，扩展你的技能组合，帮助你更高效地工作。学习使用 Python 字典和 pandas
字典提供了 Python 列表的另一种替代方案，而 pandas 数据框是处理表格数据最流行的方式。 在本课程的第二章中，你将了解如何创建和操作数据集，以及如何使用这些结构访问它们。 整个课程中的实践将帮助你在各个领域建立信心。探索 Python 布尔逻辑和 Python 循环
在本课程的后半部分，你将学习逻辑、控制流、筛选和循环。 这些函数用于控制 Python 程序中的决策过程，并帮助你对数据执行更多操作，包括重复语句。 你将通过使用黑客统计来计算你赢得赌注的概率，从而完成这门课程。完成所有章节后，您将能够在工作、新职业或个人项目中运用新学到的技能，并为进一步学习更高级的 Python 做好准备。
先修要求
课程体系
课程大纲
1
Matplotlib
数据可视化是数据科学入门者的一项关键技能。Matplotlib 让创建有意义且有洞见的图形变得简单。在本章中，您将学习如何构建多种类型的图形，并进行自定义，使其更美观且更易解读。
2
Dictionaries 与 Pandas
学习字典（dictionary），它是 Python 列表的替代方案；以及 pandas DataFrame，它是 Python 中处理表格数据的事实标准。您将通过动手练习创建和操作数据集，并学习如何从这些数据结构中访问所需信息。
3
逻辑、控制流与筛选
布尔逻辑是 Python 程序中进行决策的基础。学习不同的比较运算符，如何与布尔运算符组合，以及如何在控制结构中使用布尔结果。您还将学习在 pandas DataFrame 中使用逻辑进行数据筛选。
4
循环
有多种技术可以反复执行 Python 代码。while 循环类似于重复的 if 语句，而 for 循环可以遍历各种数据结构。请在本章中系统学习它们。
5
案例研究：黑客统计
本章将让您综合运用本课程所学的所有概念。您将使用黑客统计来计算赢得一场打赌的概率。结合随机数生成器、循环和 Matplotlib，帮助您取得优势！
Python 中级
课程已完成
