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2 }; b3 V% D/ f【课程介绍】这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算，通过Seaborn、 Matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启Data Science职业之旅 ?3 P7 G T4 ]7 H) I0 `$ [
H+ A( h: E+ _; y, E! g2 k【课程目录】$ {% [! x& V3 x9 e
第1章 实验环境的搭建
! P$ m+ ^3 Y' T- X& Q$ B本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows，Mac，linux等平台上安装Anaconda，以及Jupyter Notebook的基本启动使用方法。# w5 ~, n q b8 Y& ?
1-1 导学视频
; Z! k) k- j$ L5 g" o1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
, S" W3 T, O2 \# g4 v8 b! J1-3 Anaconda在Mac上的安装演示* |. p' I2 S" X8 Q/ m' ^
1-4 Anaconda在windows上安装演示
& F2 e6 M& t3 I8 s$ b9 S& f1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
/ {3 z3 ^0 W/ k! _% O' k- {: G1-6 Jupyter-notebook的使用演示$ b* y7 x, T* e3 J0 O% g' f+ W6 w% }0 [
( M0 s M+ P! a- Y1 q+ W
第2章 Numpy入门- J- `& @% V4 M1 v
本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。
$ W, m: s) p" R% @2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
6 _2 t) a$ }/ `5 e- i2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看. T4 f# Y, C2 b! p4 O$ Q
2-3 Array的创建及访问 试看
1 @# @1 B& V0 g7 `8 Q8 K7 T* Y2-4 数组与矩阵运算
N8 e: T) _* O* ^5 e" N& \2-5 Array的input和output
% A& i6 R- T# a
5 g0 ?1 a. c! O7 O2 _3 R第3章 Pandas入门
6 a# `4 F% u1 K' k5 d, r( b本章将介绍Python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结构Series和DataFrame开始，介绍其创建和基本操作，通过实际操作理解Series和DataFrame的关系。
$ t. y) z$ z8 v; y( q2 S3-1 Pandas Series$ i6 T# s6 m! p. R5 `2 z0 P7 v* m
3-2 Pandas DataFrame
; y5 L& E* v1 G; d3-3 深入理解Series和Dataframe
9 ~7 [( n: I b" J) F; d3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
6 z( t4 Q: W* ~' H( f3 `4 C3 }3-5 DataFrame的Selecting和indexing
! g, R6 m. @9 X# I9 j- p3-6 Series和Dataframe的Reindexing% t) m# h2 e( m: _' s8 G
3-7 谈一谈NaN3 O5 R% g' e C" {4 I; ~
3-8 多级Index
7 r- J$ B- L5 o: J/ k4 ~2 R3-9 Mapping和Replace0 w" F5 a2 k7 ?& F M3 c \% o
8 h3 a0 d- w) u; U& a7 i
第4章 Pandas玩转数据
g: @( S2 v3 k+ \6 t" l( d1 X本章是Pandas的进阶。我们会使用Pandas进行高级的数据分析操作，包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算，数据的分箱技术，分组技术，聚合技术，以及透视表等。
7 q) ~% w7 o5 H4-1 DataFrame的简单数学计算
. d2 D2 o! S3 d, I+ {0 c4-2 Series和DataFrame的排序
' H3 Z$ q* y5 m, V0 }8 W& P/ W5 w4-3 重命名Dataframe的index0 X$ ]. v" O8 P7 B( D* w% ^9 t1 N0 a
4-4 DataFrame的merge操作
* k" l: T+ j: a3 Z4-5 Concatenate和Combine
6 T3 ^/ |* @4 F- W$ o4-6 通过apply进行数据预处理
$ H* i6 q* w7 y6 _* D4-7 通过去重进行数据清洗! _# l7 ]. r, q& p% V( v* x
4-8 时间序列操作基础' }# z9 [* N) k9 t! d9 F
4-9 时间序列数据的采样和画图6 j0 k/ q& K8 M7 o: N# w
4-10 数据分箱技术Binning1 H& C! V7 A6 X% f
4-11 数据分组技术GroupBy4 M0 I( a2 `" r0 X0 a6 h7 _+ i' \- T
4-12 数据聚合技术Aggregation, r4 D) _% {6 |; j( q1 W
4-13 透视表
, S- d" H; t# J, @5 O3 Z4-14 分组和透视功能实战
! r5 V. l, a" v; l5 w# O% S4-15 Streaming DataFrame
3 u+ H" j) b9 w& q2 T& @+ o- `7 U4 ^0 V1 a
第5章 绘图和可视化之Matplotlib8 D( s/ ?0 k* Q+ X
数据的可视化是数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习Matplotlib的基本使用，包括如何对Pandas里的Series和DataFrame绘图， 以及图形样式和显示模式的设置等内容。
' M3 R+ |* Y& S3 j. o* E5-1 Matplotlib介绍
& C1 z7 o1 W, b! u u" J5-2 matplotlib简单绘图之plot9 ~+ a, |5 s% b, w1 e6 F ^( S
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
5 U! l1 I) E5 ?; E) O# v5-4 Pandas绘图之Series7 F- q, |* L' H, B% d# u# m
5-5 Pandas绘图之DataFrame
0 W2 G" B8 K+ `; t( X' ?% U6 _5-6 直方图和密度图
4 d L5 @5 W0 [& V+ K
+ Z+ B" s& ?7 C5 e第6章 绘图和可视化之Seaborn
7 Q- O y6 p% f2 v) L' p. D9 oSeaborn是对Matplotlib的进一步封装，其强大的调色功能和内置的多种多样的绘图模式，使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍Seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能对比。7 ]! g% T4 z' {7 H2 |! [1 k
6-1 seaborn介绍0 d! r' C& g4 I; Q
6-2 seaborn实现直方图和密度图( u# n9 b) z, y- n7 O
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
4 E, ~4 @5 E1 G( n) j6-4 seaborn图形显示效果的设置
, u2 J- g+ m0 J! o- U6-5 seaborn强大的调色功能- `8 H2 `1 f8 O9 h
0 Z) T4 G0 u6 C* f3 b
第7章 数据分析项目实战( Z' | J6 a7 S8 I- ~
通过前六章的学习，我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用，本章将通过一个股票市场的分析实战项目，和大家一起用学过的知识去分析数据，进而得到有用的信息。; I" h. N: c- F9 N
7-1 实战准备: c8 |0 N5 u$ U. T4 ^
7-2 股票市场分析实战之数据获取
0 l' g/ J5 W4 X r: T* b, b* |7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
6 [" f( b: G7 z% t& ?1 V( z5 l$ [5 A7-4 股票市场分析实战之风险分析
& J+ O4 j2 D+ i- y8 s2 @
0 H' M0 m9 z$ _# Q% ~! Q$ h第8章 课程总结
2 L! y. ~- j; Y ?; u3 X' Y本章的总结不是对前面8章内容的汇总，而是给大家指明了一条继续学习和锻炼的道路。希望大家坚持练习，早日修成正果。
+ h/ V0 o0 k% D! Q3 p% g6 \8-1 总结2 P. ~/ Z* _* R2 g% E
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