( q9 ?* a. T" M+ q5 ^$ q0 {& c
( Y% r7 s* ~5 ^, \
9 d' M8 ]5 Q; m6 o. w# B7 g4 J, V
【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- s- a, F5 Q7 \8 Z* @3 I' S; Z
) z) w; s0 }" O3 @【课程目录】5 v4 ~! A) i- o/ F' b. l
第1章 实验环境的搭建/ Z' K8 m" a2 Y
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。( T U* Y* @- H, R$ d' k' u
1-1 导学视频- L, [/ Y; W, w* u
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
* F- G2 Z' H& {* u4 E1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
) t* q I1 d9 |; U: e: P1-4 Anaconda在windows上安装演示
/ [8 ~; E0 y8 n1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
: Q a; h8 X1 Y e4 a1-6 Jupyter-notebook的使用演示6 H" E: \1 `! J+ R
( K4 J# m9 v, D, x第2章 Numpy入门4 z- c2 F) h* N0 e
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。
" [4 z5 g2 J% N/ h+ S2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
8 J1 N& `0 q$ ?( }" A+ h0 c" z2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看, w5 a' ^9 B# y* ?
2-3 Array的创建及访问 试看
: T3 \) t# f8 R9 ?5 _3 J2-4 数组与矩阵运算
" G. B( K {7 g+ g& ^! O2-5 Array的input和output0 Z8 B& _& g s8 c7 D4 e
. D# t3 w% o" O第3章 Pandas入门
# _/ b% a) @8 Z: a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。
+ r$ A/ m5 A' X# q. R3-1 Pandas Series$ l9 z5 T& M, z' A) p
3-2 Pandas DataFrame
% F1 G7 X# Y/ J2 N0 Q: w3-3 深入理解Series和Dataframe8 X7 A: v5 L F4 j. A
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
, G/ X+ [: z& W( S6 T% H8 X) p( K' t5 X3-5 DataFrame的Selecting和indexing
* m9 Z4 s+ ]% g: k+ Z3-6 Series和Dataframe的Reindexing
8 R6 U' a' U& T7 L8 n0 u/ L9 E, x3-7 谈一谈NaN: `9 Y9 ]9 q0 P( L+ P/ E" \7 {
3-8 多级Index% P- m/ v4 N8 Q" a
3-9 Mapping和Replace
+ c4 L! ]& [0 y, {/ h/ O
9 j. D% _: d# H, C第4章 Pandas玩转数据
* D" N4 L* t! q( p7 P R' E% K, R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 D0 r3 H. w) x# @* D
4-1 DataFrame的简单数学计算8 T' G9 f0 U& d- E
4-2 Series和DataFrame的排序
$ U! n3 k9 d3 a+ z/ v4-3 重命名Dataframe的index% t: i1 M) k4 O! h1 [- x
4-4 DataFrame的merge操作2 _% e' k, j* x1 L
4-5 Concatenate和Combine
$ n+ R# R+ X; B4 h# ^" r9 P4-6 通过apply进行数据预处理4 D6 x7 ]5 h, t' ]
4-7 通过去重进行数据清洗
# w( G, u" K* ~4-8 时间序列操作基础
" \3 Z" C$ \ [5 n$ t2 z4-9 时间序列数据的采样和画图
/ y9 u& ]1 A5 x: J" P8 B) Q7 i8 i& b4-10 数据分箱技术Binning8 F1 o) G3 I! B- D' V M
4-11 数据分组技术GroupBy% C% T5 i% Y d/ l
4-12 数据聚合技术Aggregation5 t8 `: Q) }9 N% n/ V* G9 k7 T
4-13 透视表
' M* @. k: ~0 b. u$ n4 E" V4-14 分组和透视功能实战
2 U# j6 W/ r4 r; o# z4-15 Streaming DataFrame
! Z/ Y$ y' J$ j' r+ e: j, S6 v" A4 o, N- ~
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
9 U# B+ E5 ^/ z+ c: p3 Z/ V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。) B* w: E, U; f6 ^! ?7 N; }! [
5-1 Matplotlib介绍2 c+ e0 a6 U. z g/ w. B) `
5-2 matplotlib简单绘图之plot: O J& o) V* i9 [
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
) \! v5 o$ Z7 ~1 J' U& f5-4 Pandas绘图之Series7 @0 q: M- I( ^/ ?
5-5 Pandas绘图之DataFrame
* p% V4 c" t. n* r# n7 ]5-6 直方图和密度图
2 i/ E. @$ m: B7 {
* @; v3 t$ _+ I第6章 绘图和可视化之Seaborn8 a/ j6 ?! T! T% |9 {& j8 W- m8 L
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。
2 H2 Z" o! @' c2 l3 j& J6-1 seaborn介绍
7 Q, x* d5 r* b5 K6 I, B0 R K N6-2 seaborn实现直方图和密度图
# b1 ~4 g ^7 c4 x6-3 seaborn实现柱状图和热力图
) M4 Q) \6 I- N5 N9 L3 P6-4 seaborn图形显示效果的设置, Z7 n* P4 i* Y' B" C
6-5 seaborn强大的调色功能* E4 j' Q6 p% `4 [
& u* s, C! d. g
第7章 数据分析项目实战
/ ^# F j5 A1 M0 y' 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。
& C( b+ i! n1 Y% _& U3 w: E7-1 实战准备) F! Y1 ~: g* y
7-2 股票市场分析实战之数据获取( J# X8 v$ r( D- ]+ e7 \
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析/ Z8 ^& g' o; b$ L6 x
7-4 股票市场分析实战之风险分析
" i- {8 [6 S2 [: ?: Y. [1 _0 s( Z* A ~; \2 a
第8章 课程总结
7 O/ Q0 F; m* S4 Y% q( g* @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。# E ?6 `; N7 o8 k( d3 ^8 c" C
8-1 总结
4 W- p$ a% `. p) t0 [$ s# m0 u/ o8 B. _$ P2 h S. @
【下载地址】$ ~9 v( d+ H" i6 \2 ^( t3 {4 E
2 h4 J! ^( Z1 J" e3 c: @5 r( W i. ~6 ^( |1 T7 {
: r- p: V8 i5 T% v( J$ F& \; ]; y B4 ? H7 C& g' d8 m& E+ B' @
/ u& R% e" I" P. \
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