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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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