通过学习基本语法、数据类型、表达式、变量和 String 操作，培养对 Python 编程的基础理解。

使用数据结构、条件和分支、Loop、函数、异常处理、对象和类应用 Python 编程逻辑。

熟练使用 Pandas 和 Numpy 等 Python 库，并使用 Jupyter Notebook 开发代码。

通过使用请求处理 REST API 和使用 BeautifulSoup 执行网络刮擦，访问和提取基于网络的数据。

扮演数据科学家/数据分析师的角色，参与一个真实项目。

展示您的 Python 技能--数据科学和数据分析的首选语言。

应用 Python 基础知识、Python 数据结构和使用 Python 处理数据。

使用 Python 和 Pandas、Beautiful Soup 和 Plotly 等库及 Jupyter 笔记本构建仪表盘。

编写 Python 代码，进行各种统计测试，包括 T 检验、方差分析和回归分析。

解释假设检验后的统计分析结果。

通过编写 Python 代码计算描述性统计和可视化。

创建一个期末项目，展示你对使用 Python 进行各种统计测试的理解，并对同伴的项目进行评估。

使用 SQL 和 Python 分析数据库中的数据。

创建关系数据库，并使用 DDL 命令处理多个表。

使用 DML 命令构建基本至中级 SQL 查询。

利用视图、事务、存储过程和连接等高级 SQL 技术，编写功能更强大的查询。