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. J* r: C6 G1 G; c( C, ~0 K0 g+ F2 \8 a2 {' ?/ d6 I+ ?- [
【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* q! y0 i+ v% i J) h, U9 M$ X X
8 m- \. d0 d6 j0 _& ?4 j1 \! P
【课程目录】
! U* j. _$ X7 \9 |( S; X4 P0 v第1章 实验环境的搭建. D- E+ X2 a( A/ g. z; A5 p# e- 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。 ?: z0 V I$ A0 _2 i0 F( P
1-1 导学视频
/ s: l. c2 Y9 h% {/ r1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
( Z1 H$ D% ]' M4 [1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
o5 c4 |* r% Q- V1-4 Anaconda在windows上安装演示5 H- S$ ^$ l! f# r; g' I6 `
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
6 R8 x$ v# C1 _8 s3 W1-6 Jupyter-notebook的使用演示
; Y" S' o2 Y/ }- d7 O( V
3 Y0 ?4 \: C Q; x" u& L第2章 Numpy入门
3 b+ M$ C, J: V7 f& {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。9 g0 m: e! R% K! z
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看8 t$ i5 o8 i' p# F
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看7 @* ~3 ~, @4 R1 G3 G$ ?
2-3 Array的创建及访问 试看
: l. Y# i F, U( P2-4 数组与矩阵运算' N, n/ j& O/ T$ h9 ?
2-5 Array的input和output4 w* z& _. D8 e: W# E0 u }" k
/ ]2 I, B' z3 S' k& S9 K: \; q第3章 Pandas入门
$ r* M3 y4 |7 o6 m- M: }7 S* T2 [' \8 {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。6 `; {. i6 n8 D9 @
3-1 Pandas Series- e* ]9 D' ]- g6 |& }7 t
3-2 Pandas DataFrame" }$ B. q: u6 q8 h
3-3 深入理解Series和Dataframe9 A' q f7 H& s* E, G5 k
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
5 x0 U( d3 C, d9 ~! A3-5 DataFrame的Selecting和indexing6 i5 l. Z+ d0 f0 ~# u
3-6 Series和Dataframe的Reindexing" ]* q! Y" l& g& s% R$ e/ ~7 C+ _
3-7 谈一谈NaN
, m' r1 {# I7 |, i. X3-8 多级Index. h, U0 _1 u/ c# ~8 L; ]! `+ _2 H
3-9 Mapping和Replace3 I- d }* {2 Q: G
; L; v# {, w# @- }, p6 Z第4章 Pandas玩转数据( m7 k( z& B- k2 W6 j6 e
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。( i; m! a( y: i8 u- Z2 C" l8 O
4-1 DataFrame的简单数学计算7 k. B. c; t) L' Z/ y
4-2 Series和DataFrame的排序
( A1 |. }+ q8 |$ v& q4-3 重命名Dataframe的index
8 a. d0 o+ B* c( y" h0 B4-4 DataFrame的merge操作
3 S6 U3 g8 g7 A' |7 c2 ]4-5 Concatenate和Combine o; f: |, |- |9 E/ E6 V
4-6 通过apply进行数据预处理
2 N- ]/ O4 n4 d& z4 c- U4-7 通过去重进行数据清洗
; ?" j: a; q! L( O7 z0 }4-8 时间序列操作基础- V1 u; n9 v$ @8 G( g
4-9 时间序列数据的采样和画图1 t6 ?" ^+ R9 G; ^# u1 J' y
4-10 数据分箱技术Binning& v: V' v6 [1 L: Z
4-11 数据分组技术GroupBy
! r: V& J- @) ]7 E0 E. r4-12 数据聚合技术Aggregation; Y3 J6 v9 h# V
4-13 透视表
2 u% }3 ~/ ~# T4-14 分组和透视功能实战3 t' X# R* e2 Y: }
4-15 Streaming DataFrame; o ?! J- M' Z2 e4 r0 @
% |( z& R* g1 a1 U) o: [第5章 绘图和可视化之Matplotlib
: K! T# A+ j& a9 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。
$ t& L$ b% y" S; K. |5-1 Matplotlib介绍
M! O. l1 w, @7 A5-2 matplotlib简单绘图之plot. a/ q$ J5 U& ?: q
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
4 a0 i! `% d i5-4 Pandas绘图之Series
! |& K) Q2 i$ T @4 o' a5-5 Pandas绘图之DataFrame
( x2 M" d8 ?# g1 L: j2 V5-6 直方图和密度图: c3 U' I; c9 \3 w5 l2 V
2 j0 q% @! E. \8 i z4 ?6 h
第6章 绘图和可视化之Seaborn
: J' t% o+ D& U1 V) v- ?! lSeaborn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。
3 n$ y1 r3 w8 o/ N3 {6-1 seaborn介绍
* e/ A( G1 C" F j' @4 o$ T6-2 seaborn实现直方图和密度图
$ }$ r* l" H& o* d6-3 seaborn实现柱状图和热力图( K6 I, j0 `0 I( t! |6 j
6-4 seaborn图形显示效果的设置
1 O: n2 v8 V9 w) I3 H6-5 seaborn强大的调色功能. ~: P0 T; `6 ?9 Y" ^
6 T) y) y! V4 O3 r. }/ | W第7章 数据分析项目实战7 s( E/ K! z8 z9 F) ~) W
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。, a6 e- a0 _* X$ x
7-1 实战准备% F }/ E) R4 Z! Q8 P- o
7-2 股票市场分析实战之数据获取
& ?" k+ d4 r& Y6 Z2 Z7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
5 _$ }( _( y6 A/ `$ B( l% H7-4 股票市场分析实战之风险分析; x2 l- M2 K$ |5 A9 g
" F" y X. m2 G, g. w第8章 课程总结
! \% c& v \) b7 z& n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。
7 B" A. ]9 l) o2 y% l6 B: n9 Y# U8-1 总结
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3 r% f7 n( o8 I& Y" u9 f【下载地址】' b' h) c R) r3 e' L
. N) O. h8 q% E! r9 C9 T4 L
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