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【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, e+ |. l- j0 X( |; v7 Y* i
8 x: {6 R, w2 A
【课程目录】
; y0 s& {' ^$ s2 \6 t2 C1 J第1章 实验环境的搭建' O, Q0 q+ h1 l: P
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。 u) w- v0 }: Q! H. p+ t, a6 v
1-1 导学视频0 ?+ W( ~+ X7 h/ O) c, h
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
2 S: A0 \4 H0 A6 D* z4 W1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
0 U& ~& m7 ?4 T! t4 i% B1-4 Anaconda在windows上安装演示2 Q) i1 F ]: h6 X+ M6 w
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示: f% A2 F) L& H% P
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
m3 _. C9 \# @" c
4 W" g; J& Q" f第2章 Numpy入门2 `6 ?8 d6 h/ m6 @8 I: s
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。3 M6 ^2 M3 J, ]" y$ B* K |2 ?$ p
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
: S) b6 ~6 A% l0 m2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看7 T7 ]0 D6 }% r7 I
2-3 Array的创建及访问 试看
! d0 O9 b, G0 M* y7 l9 s! ^2-4 数组与矩阵运算, X0 R' G) a7 l. d) V* X( c, V" d4 _
2-5 Array的input和output
* y$ W( h* ^" @; p! k1 y
6 b% \) R9 V; Y; s: c第3章 Pandas入门& ?5 ^, E0 j& O0 L: c
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。
: Q" Y. i' M& J4 o) J1 S4 _4 Q3-1 Pandas Series
$ n2 Q* U% ~+ y. F1 ~/ B5 u3-2 Pandas DataFrame" x# C3 n3 G0 P, @, O, e
3-3 深入理解Series和Dataframe
6 b$ F1 l' |* B8 z! @! D) G9 Q2 R3-4 Pandas-Dataframe-IO操作4 w( J3 v' ]/ O* l# G) k$ n* u
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
: W* n9 | N# O$ b3-6 Series和Dataframe的Reindexing
) H4 x* S# ]/ Y9 T: R) z6 Z3-7 谈一谈NaN
2 o' v7 d; j; J6 l- X3-8 多级Index; H B0 z( v/ e& g; d
3-9 Mapping和Replace7 ]& M5 {4 E; a8 c; a# V. N. T
2 J6 ~: S$ A* g3 [# c- Y! _
第4章 Pandas玩转数据
. h( O$ X+ W4 I) S6 y) c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。+ x1 G! j2 ?. J3 ~1 _: l
4-1 DataFrame的简单数学计算
7 x& J" T! O2 I9 u$ P& P& }4-2 Series和DataFrame的排序# U4 L9 ?5 W; p2 v
4-3 重命名Dataframe的index* v+ H, W, S+ C0 H
4-4 DataFrame的merge操作+ M' p- @: M9 s' P. S
4-5 Concatenate和Combine
6 Q* I# k. |: X4 p* a q$ W( I/ i4-6 通过apply进行数据预处理
+ P& W h" l, a4-7 通过去重进行数据清洗
! `+ O) F0 S J2 x7 ]2 \+ S4-8 时间序列操作基础
$ A3 j( d7 B4 i; y. V8 u% e4-9 时间序列数据的采样和画图
! ^; n; \) P+ }( B4-10 数据分箱技术Binning( O- Q1 ]9 ]9 W/ F1 ~1 i
4-11 数据分组技术GroupBy
6 u4 ]0 E4 c( y# W4-12 数据聚合技术Aggregation# y% g* F# i9 Q0 |) N m/ a2 T
4-13 透视表- K; j; p' Z! i( ?7 S" K0 j& D1 z$ [
4-14 分组和透视功能实战; s& x; p" h+ q, | _1 n
4-15 Streaming DataFrame2 Z* m2 u; x$ }4 |- h: O0 B
p% `0 a1 a4 S
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
+ W1 K% j8 E- t s) U: d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。
+ G- \* ?) O& T1 F# w# U5-1 Matplotlib介绍. d+ h* b- M- m$ @
5-2 matplotlib简单绘图之plot
' U& ~) ]" B, u& o5-3 matplotlib简单绘图之subplot1 _3 Y3 B+ o, u$ ?) N
5-4 Pandas绘图之Series
7 R+ l) v; X7 C5-5 Pandas绘图之DataFrame; k) @! [7 K/ f! l
5-6 直方图和密度图
7 ]7 W R+ N/ m" F7 Z! `5 q# I6 o" h5 U
第6章 绘图和可视化之Seaborn
5 s8 j( ^' I+ f7 p' [) x% _) `Seaborn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。5 m1 O5 H5 O0 r* w) s9 ~5 D' R
6-1 seaborn介绍2 D# K) b2 p$ g- E
6-2 seaborn实现直方图和密度图
: b; t8 o" r' p. p6-3 seaborn实现柱状图和热力图
+ a7 s0 B/ Y2 Z W# ~) @; L6-4 seaborn图形显示效果的设置
0 x7 z5 N V6 b- l: A/ u+ A6-5 seaborn强大的调色功能
I* C- i% L% x
& s7 {( F" A, Y V9 k8 W K) [* K/ a第7章 数据分析项目实战
0 Z2 }4 t: l+ i, h! F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$ f4 Z5 ^% R; m7 J; F
7-1 实战准备
, O& c7 H! }# U& O/ ^7-2 股票市场分析实战之数据获取. X, N3 D6 ~4 d
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析2 J$ S% L' \, }: c! W
7-4 股票市场分析实战之风险分析" a: G8 Y/ ]# r, ?: C2 N5 ~: e) Y
1 @7 n& P2 j' [( L第8章 课程总结
8 ~! l9 r. U. H% \7 v; V( d$ m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。
! M' E4 r5 c* `8-1 总结
+ n+ H3 [2 M' g6 I" j. _6 @+ z$ C' @; ^! f0 N! \
【下载地址】( M x7 _" d1 z3 I
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