讲解Python背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块，着重介绍Python在这方面的优势及用法。

第二讲 数据分析方法论

讲解统计分析基础，包括统计学基本概念，假设检验，置信区间等基础，并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路，并结合案例进行讲解。

从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作；数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解；数据转换包含对数据集的关联、合并、重塑等操作。此外，针对海量数据的情况下，介绍在Spark平台上的数据处理技术，并结合真实环境进行操作讲解。

数据挖掘理论及核心技术

讲解数据挖掘基本概念，细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术；结合业界经典场景，讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。

第五讲 数据挖掘核心技术

细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理，并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡，重点讲解人工合成、代价敏感等算法；针对特征选择，重点讲解特征选择的核心思路，并结合Python进行案例演示。

大数据算法原理及案例实现（1）

第六讲 特征降维算法及Python实现

降维是大数据分析非常重要的算法，它可以在降低极少信息量的情况下，极大地缩小数据规模。主要讲解主成分、LDA以及t-SNE原理，并结合案例进行Python实现。特别地，针对海量数据情况下的应用场景，讲解实现思路和Python案例。

第七讲 决策树算法及Python实现

决策树是非常经典的算法，一般常见于小数据的挖掘。由于决策树具有极强的可解释性，针对海量数据仍然是非常重要的实用价值。主要讲解ID3、;证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。