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常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)：字符串丨列表的應(yīng)用丨元組和集合丨字典類型的應(yīng)用丨函數(shù)使用入門
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Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集：爬蟲概述和頁(yè)面抓取丨解析頁(yè)面的方式丨爬取數(shù)據(jù)的持久化丨Cookie和商業(yè)IP代理丨獲取頁(yè)面動(dòng)態(tài)內(nèi)容丨Selenium應(yīng)用詳解丨提升爬蟲工作效率丨破解驗(yàn)證碼丨爬蟲框架Scrapy

數(shù)據(jù)分析概述和Excel的應(yīng)用：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析師概述丨指標(biāo)和指標(biāo)體系建設(shè)丨Excel的安裝和快速上手丨Excel中的函數(shù)和公式計(jì)算丨Excel透 視表、透 視圖和商業(yè)數(shù)據(jù)看板
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL：數(shù)據(jù)庫(kù)概述和MySQL的安裝使用丨表關(guān)系和SQL的應(yīng)用丨SQL數(shù)據(jù)查詢?cè)斀庳翱诤瘮?shù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)查詢丨Python程序接入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)
商業(yè)智能（BI）工具：MySQL其他相關(guān)知識(shí)丨從Excel到Power BI丨Power BI中的數(shù)據(jù)清洗和分析模型丨Power BI中的數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表制作丨Power BI項(xiàng)目實(shí)操丨認(rèn)識(shí)和使用Tableau丨認(rèn)識(shí)和使用fineBI丨數(shù)據(jù)思維和分析模型
Python數(shù)據(jù)分析：Python數(shù)據(jù)分析工具介紹丨使用NumPy實(shí)現(xiàn)批量數(shù)據(jù)處理丨線性代數(shù)和NumPy的linalg模塊丨使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

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售/電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：為期5天的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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聚類：數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)與聚類丨距離的度量標(biāo)準(zhǔn)丨KMeans原理丨KMeans實(shí)現(xiàn)丨聚類算法的評(píng)估-輪廓系數(shù)丨基于密度的聚類丨層次聚類丨綜合項(xiàng)目
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模型實(shí)現(xiàn)：什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的實(shí)現(xiàn)丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理與實(shí)現(xiàn)丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的實(shí)現(xiàn)丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理與實(shí)現(xiàn)