本书主要内容如下：第一部分Python编程基础。第二部分：Python数据分析（Pandas，Numpy等简介、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析）。第三部分：Python数据可视化（数据可视化Matplotlib，seaborn等可视化库、财务会计案例、大数据分析案例）。第四部分：Python与自动化控制（简介、正则表达式、文件处理、Python与excel、PythonGUI控制鼠标和键盘、Python与web、从web抓取数据、selenium控制浏览器、Python与鼠标控制、处理CSV和JSON数据、计划任务）。第五部分：Python与人工智能基础（Sklearn机器学习实战、线性回归算法原理与应用、面板数据处理、时间数据处理）。    本书特点：    （1）综合多学科内容，能有效将财务学科中的常用实务案例结合到Python的数据分析教学中。    （2）设置的学习内容能与实际相适应，容易上手操作。    （3）课程配套资源丰富，包括微课（二维码）、源代码、数据集、课件PPT等。    本书的内容设计最大程度做到与“岗课赛证”相结合，既可以作为学习Python课程的教科书、考试参考用书，也可以作为参加比赛、工作实务中使用的工具书。    本书为本专科通用教材，内容丰富但简洁，适用学生范围较广。