数据分析（入门） v6.0.0

Nanodegree key: nd002-cn-basic-vip

Version: 6.0.0

Locale: zh-cn

该版本的纳米学位仅供数据分析（入门）VIP班学员学习。

学习数据分析入门和高效学习技能，踏入真实数据科学领域。

Content

Part 01 : 数据分析（入门）新生训练营

Module 01: 数据分析（入门）新生训练营
- Lesson 01: 欢迎来到纳米学位
  
  数据分析纳米学位的毕业要求、课程团队以及其他课程相关的重要信息。
- Lesson 02: 行业分享
  
  在本课中，将由几位数据分析师和数据科学家来了解数据分析工作的内容和他们的从业经验。

Part 02 : 在线学习第一课

在线学习的方法和拓展学习资料。

Module 01: 在线学习第一课
- Lesson 01: 新手学编程（基础认知篇）
  
  在本节课，你将学习关于编程语言的基础知识，了解代码规范，常见的错误和异常。
- Lesson 02: 新手学编程（学习技巧篇）
  
  在本节课中，你将学习如何搜索和提问，培养你的编程思维。
Module 02: 扩展学习材料
- Lesson 01: 学习困境急诊室（选学）
  
  在这里你可以根据需要，选修破解各种学习困境的实用技巧。我们也为你提供了不同技能对应的书籍和有用的链接。

Part 03 : SQL 与数据

学习 SQL 的基本语法，比如 SELECT, FROM, WHERE 等。 SQL-for-Data-Analysis：https://github.com/yf291115925/SQL-for-Data-Analysis👠👠👠👠👠👠 1、这一章主要介绍SQL的用法，用法从视频中可以学习到，Quiz和Solution是比较简单的，Workspace由于是Mode公司提供的，所以离线版无法提供。 👠2、如果实在想体验（虽然不体验也不影响学习），可去Mode官网注册账户体验，上边有相关的Tutorial： https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql/ 3、上边的链接有SQL相关的数据和代码，您可根据自己环境部署使用。比如Windows可配合VS、SQL Server使用，Linux可使用VSCode配合MSSQL插件使用。

Module 01: 项目准备：SQL 和移动平均值
- Lesson 01: 项目准备：SQL 和移动平均值
  
  这节课主要介绍了如何使用 SQL 从数据库中提取数据的基础知识，有助于你准备完成“探索未来气候发展趋势”这个项目。
Module 02: 探索未来气候发展趋势
- Lesson 01: 探索未来气候发展趋势
  
  在这个项目中，我们将分析本地和全球的气温数据，以及比较你居住地的气温走向与全球气温走向
  
  Project Description - 探索未来气候发展趋势
  
  Project Rubric - 探索未来气候发展趋势
Module 03: SQL 加强

Part 04 : 学习体验问卷

Module 01: 满意度调查 - VIP
- Lesson 01: 期待你的反馈
  
  为了更好地了解你在这段时间的学习体验，请抽出 1 分钟时间填写问卷，帮助我们做得更好。
  - Concept 01: 目前的学习体验如何？

Part 05 : Python 入门

学习使用 Python 处理数字与字符串，编写函数和条件语句；操作列表、集合、字典等常见数据类型；学习并编写 for 和 while 循环方式；Python 的标准库和第三方库，了解读取磁盘文件的方式等。

Part 06 : GitHub 个人资料的建立和完善

Module 01: GitHub 个人资料的简历和完善
- Lesson 01: Github个人资料的建立及完善
  
  GitHub是目前全世界范围内最广泛使用的代码托管平台，且普及度也在不断提高。通过本节内容，你将了解：
  1）GitHub的重要性；
  2）为什么要使用GitHub？
  3）如何创建及优化你的GitHub个人资料。
Module 02: （可选）使用 Git 和 GitHub 进行版本控制
- Lesson 01: 什么是版本控制？
  
  版本控制是专业程序员应该掌握的重要技能。在这节课，你将了解版本控制的优势，并学习如何安装版本控制工具 Git！
- Lesson 02: 创建 Git 仓库
  
  你已经了解版本控制的优势并安装了 Git，现在该学习如何创建仓库了。
- Lesson 03: 查看仓库的历史记录
  
  了解如何查看现有 git 仓库的 commit 历史记录至关重要。你将在这节课学习如何查看历史记录。
- Lesson 04: 向仓库中添加 commit
  
  没有 commit 的仓库就什么也不是。在这节课，你将学习如何提交 commit，编写具有描述性的提交说明，以及验证要保存到仓库中的更改。
- Lesson 05: 标签、分支和合并
  
  能够在不受其他更改的影响的情况下处理项目，将大大提高工作效率。你将学习如何利用 git 的分支实现这种隔离开发过程。
- Lesson 06: 撤消更改
  
  救命啊！出现故障了！但是不用担心，因为项目已经处于版本控制下了！你将学习如何撤消和修改保存到仓库中的更改。
- Lesson 07: 使用远程仓库
  
  你将学习如何在 GitHub 上创建远程仓库，以及如何获取和推送对远程仓库的更改。
- Lesson 08: 使用其他开发者的仓库
  
  在这节课中，你将学习如何 fork 另一位开发者的项目。与其他开发者合作是个复杂的过程，所以接下来你将学习如何为公共项目做贡献。
- Lesson 09: 与远程仓库保持同步
  
  你将学习如何使用 Pull Request（拉取请求）向其他开发者发送建议的更改，以及如何使用强大的 git rebase 命令将 commit 压制（squash）在一起。

Part 07 : 数据分析入门

了解数据分析流程的主要步骤，运用 NumPy 和 Pandas 处理多个数据集；并通过两个数据分析实战案例，学习使用 Python 中的常用包进行数据清洗、探索、分析和可视化；温习之前所学的 SQL 基础知识，进一步掌握不同表格间的连接、聚合函数以及高级的 SQL 使用方法。

Module 01: Python 数据分析
- Lesson 01: 数据分析过程
  
  了解数据分析过程，并练习使用 Python 及其强大的数据分析包来研究不同的数据集。
- Lesson 02: 数据分析过程 - 案例研究 1
  
  通过整个数据分析过程，研究关于葡萄酒样品化学性质和质量等级的数据集，并掌握更多使用 Python 进行数据分析的技能。
- Lesson 03: 数据分析过程 - 案例研究 2
  
  研究一个更具挑战性的燃料经济性数据集，并更多地了解数据分析中的问题和策略。继续强化你的 Python 数据分析技能。
- Lesson 04: 数据分析的编程工作流
  
  该内容向你介绍在 Python 中进行分析的不同工作流程：IPython 的命令行界面、在文本编辑器中编写脚本，以及在终端中运行脚本。
Module 02: 探索数据集
- Lesson 01: 探索数据集
  Project Description - 探索数据集
  
  Project Rubric - 探索数据集

Part 08 : 统计学

学习基础的描述统计学理论、基本的概率知识、二项分布和贝叶斯公式，并学会使用 Python 来实践；学习正态分布、抽样分布、置信区间以及假设检验的概念和计算方式；学习线性回归以及逻辑回归，在真实场景中应用，比如分析 A/B 测试结果，搭建简单的监督机器学习模型。

Part 09 : 领英档案的创建和优化

Module 01: 领英档案的创建和优化
- Lesson 01: 领英档案的创建和优化
  
  我们鼓励你创建或定期更新你的领英个人资料，以便潜在雇主能够在线上找到你，并就潜在职位与你联系。

Part 10 : 实时反馈问卷

Module 01: 毕业后调查问卷
- Lesson 01: 实时反馈问卷
  
  在完成全部项目以后，我们非常希望得到你的反馈来帮助我们更新课程~
  - Concept 01: 实时反馈问卷

Part 11 : （可选）Anaconda 和 Jupyter Notebook

Module 01: Anaconda 和 Jupyter Notebook
- Lesson 01: 配置 Anaconda
  
  如果你需要在本地配置编程环境并遇到问题，可以再针对性学习如何使用 Anaconda 管理包和开发环境。
- Lesson 02: 配置 Jupyter notebook
  
  你可以针对性学习如何使用 Jupyter notebook 来创建包含代码、文本和图像的叙述性文档。

Part 12 : （可选）Python 习题集

Module 01: 老Python入门
- Lesson 01: 数字和字符串
  
  大家将在本课学习如何使用 Python 的数字和字符串数据类型。我们将使用内置函数和方法处理此类数据，并将结果存储在变量中。
- Lesson 02: 函数、安装和条件
  
  在本课中，大家将在自己的计算机上安装 Python，学习如何定义函数，如何使用条件语句编写更详细的程序。此外还将学习如何将程序分解为可管理的部分，并将软件工程技能用于具体实践中。
- Lesson 03: 数据结构和循环
  
  你将在本课学习如何使用 Python 数据集：列表、集合和字典。学习如何使用 for 循环和 while 循环迭代这些集合，如何构建组合这些数据集的复合数据结构，以及练习重构和解决问题的软件工程技能。
- Lesson 04: 文件和模块
  
  我们将在本课通过学习如何指定默认参数，以及如何从一个函数返回多个值，来扩充你的函数知识。你将学习如何读取文件，如何从 Python 标准库导入模块，以及如何安装第三方库。我们还将了解更多有关可靠问题解决方案的内容。
- Lesson 05: 维基百科网络爬虫案例研究
  
  我们将在本课编写一个探索维基百科的网络爬虫，将之前所学技能用于实际应用。
- Lesson 06: Numpy & Pandas - 第一部分
  
  在本课中，你将学习一些关于 numpy 和 pandas 的知识。numpy 和 pandas 将分为两部分为你教授，提早学习有利于帮助你完成项目挑战。
- Lesson 07: Numpy & Pandas - 第二部分
  
  在这节课中，你将继续学习 numpy 和 pandas !

**Part 13 (Elective) :** 数据分析初探

统计学及Python 快速入门，通过项目了解数据分析基本流程。

Module 01: 统计学基础
- Lesson 01: 了解数据和统计基础
  
  轻松掌握我们周围世界里的四大数据类型：离散、连续、定类和定序，为数据清理和可视化做好准备
- Lesson 02: 描述统计学基础
  
  学习平均数、中位数、众数等统计学基础概念
Module 02: 理解数据分析过程
- Lesson 01: 理解数据分析过程
  
  学习从理解、整理、分析、得出结论到有效传达结论的完整数据分析过程，并动手尝试你自己的一次分析过程！
Module 03: Python 数据分析基础
- Lesson 01: Python 中的数字和字符串
  
  我们将从数字开始学习 Python 中和数据分析相关的部分，你可以在课程中使用教室内的代码编辑器，边学边练，快速通过实例掌握概念。
- Lesson 02: 数据结构和循环（选学）
  
  学习 Python 的数据结构“列表“以及查询方式。这部分不是必学，但学习后能更好地掌握和理解实战项目中的代码。
- Lesson 03: 函数和标准库（选学）
  
  学习 Python 中的函数和常用库。这部分不是必学，但学习后能更好地掌握和理解实战项目中的代码。
Module 04: 挑战实战 - 北上广 PM 2.5 分析
- Lesson 01: 挑战实战 - 北上广 PM 2.5 分析
  Project Description - 中国五个城市的 PM 2.5 分析
  
  Project Rubric - 中国五个城市的 PM 2.5 分析

Part 14 : 学习体验问卷

Module 01: 毕业 NPS 问卷
- Lesson 01: 期待你的反馈
  - Concept 01: 你的学习体验如何？

Part 15 : 命令行（选学）

Module 01: 命令行
- Lesson 01: Shell