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第一阶段：Python 编程 语言 核心基础。快速掌握一门 数据 科学 的有力工具。

第二阶段：Python 数据分析 基本工具。通过介绍 NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn 等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python 语言描述的 数学 基础。 概率 统计 、线性代数、 时间 序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过 python 语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器 学习 典型 算法 专题。这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用。在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对 基金 投资 策略、 城市 房屋租赁等热门数据展开围猎。

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  文件大小：几个 G

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