* Y$ [4 E1 ]2 n# q8 T
9 u- r# C. h* {; \" L9 a2 m$ P1 W3 w3 p& q3 ~
【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# B+ J' C9 P7 h# Y6 F5 g% H; ]
6 [! U" z/ ]) @9 X" @4 r
【课程目录】
6 i+ }4 D- F# u I5 U5 @5 u3 e第1章 实验环境的搭建& V+ k. |$ y+ T3 a
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。
' i) T' O( C( z! w6 w1-1 导学视频
% f* I9 E/ C4 [& K2 K' m' E- D$ {1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
! D7 [0 \1 [$ c% \/ W1-3 Anaconda在Mac上的安装演示, c- R6 D# k6 a0 W+ N
1-4 Anaconda在windows上安装演示0 X( i! f6 q b' A' n8 D" T! V
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示/ p6 \$ F3 Q5 }& k9 f
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
3 a- \% p2 a) [% y. t
2 o7 L* P l, P$ d$ ^" Q第2章 Numpy入门( n) t$ |% |% ~: V' E3 _
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。7 p, S$ d$ ]; `
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
! e- u! {+ X/ h2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
. I1 T# P2 R3 d& e5 K( M2-3 Array的创建及访问 试看. e" O( R; b: s2 h. R9 `
2-4 数组与矩阵运算
8 u( K t$ y) s0 ` m2-5 Array的input和output. V6 Z$ ]" v: M. K1 K& W, n1 v
# V3 P: c/ [+ o9 V$ L b* |
第3章 Pandas入门
1 X" G" D2 I) K4 a* W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/ I8 a) Y5 x/ d. E1 ?3-1 Pandas Series B: ~, V, ~# j! U, g, {
3-2 Pandas DataFrame7 a. t5 W1 ^! t% r$ F6 B4 u
3-3 深入理解Series和Dataframe. \# \- x. A; d! L, m
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作2 p8 V4 w5 I% H
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
5 `. m: b7 S' H v& G0 G4 t+ V3-6 Series和Dataframe的Reindexing
$ T# F& L! Q) ?4 U. P4 K3-7 谈一谈NaN) n$ i P4 ?3 y- d, R
3-8 多级Index# Y9 f. l# O% y, s# u; C3 \4 l; x: C2 E
3-9 Mapping和Replace$ C: @' w; D' e! d
0 n/ B- p9 Q- f( D( J第4章 Pandas玩转数据8 N* U9 M+ K) A% K
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。! n7 R' g1 e$ k
4-1 DataFrame的简单数学计算
# @" l" q; s" J5 i4-2 Series和DataFrame的排序
4 a" X) k4 V2 F5 P5 ~4 x9 J2 B: q4-3 重命名Dataframe的index) R0 I/ e% J2 |; F! i M
4-4 DataFrame的merge操作& M' E( d4 V( z; K- [* Z) e1 m0 ?+ j
4-5 Concatenate和Combine+ F8 V* c% K; ]) u+ g8 m
4-6 通过apply进行数据预处理4 i2 |1 B( l( O
4-7 通过去重进行数据清洗( D8 Z' u7 C8 `
4-8 时间序列操作基础
7 ^$ J' m1 B9 q3 z, @' E4-9 时间序列数据的采样和画图
8 E: w0 a$ x+ ?7 G* [/ _+ r: Z+ C4-10 数据分箱技术Binning& j: ^% |+ \7 Q- u0 W7 d
4-11 数据分组技术GroupBy u5 N3 c) f( `0 q
4-12 数据聚合技术Aggregation
9 n& v4 }2 F: V. N' z4-13 透视表# S1 u; r9 ~1 E( k( q
4-14 分组和透视功能实战
# |+ H% w8 e2 a) ~4-15 Streaming DataFrame t0 N" K- Y2 n3 m7 ~
6 q- U- I8 l6 i, ]9 q
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
& P, l$ u& ^% ?# g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。
8 s* [1 j4 T* r M5-1 Matplotlib介绍
4 ]0 H3 Y& l* d! \2 P5-2 matplotlib简单绘图之plot
. S X7 a8 c7 K2 x- f1 f/ j5-3 matplotlib简单绘图之subplot
" y5 v8 o4 _( p) v, D3 m5-4 Pandas绘图之Series
! S, f# W, U. E1 F/ W5-5 Pandas绘图之DataFrame. m f V) O- w6 c0 r3 i6 h1 ^
5-6 直方图和密度图$ {1 @8 J: s y$ k! [* m
/ O( H/ z" b2 X8 j第6章 绘图和可视化之Seaborn
' \, B5 i0 q$ \, e: Q0 t! I( A2 qSeaborn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。
+ Y2 q$ s8 l& A. }6-1 seaborn介绍
3 {' v, K0 E$ \6 I; P0 D. D6-2 seaborn实现直方图和密度图
# N3 ^9 R, C% Y+ f8 u6-3 seaborn实现柱状图和热力图3 l1 F# F. X$ h, F0 o) { J$ I( X
6-4 seaborn图形显示效果的设置
5 O# U" J7 ?7 H* ^7 K; I6-5 seaborn强大的调色功能* L: l2 W1 u. z1 C8 a% O, a
% Y# h( y# \# m$ e6 `/ X第7章 数据分析项目实战 X! p" u3 s! N# X
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。
i1 Y* m: d8 m3 x s) a" \# @7-1 实战准备5 A$ n( j2 \. @" |
7-2 股票市场分析实战之数据获取
0 H1 Q k! I$ E% X3 ~; i+ Z6 g7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
3 G9 X' w% p+ `0 r1 F1 Q3 I7-4 股票市场分析实战之风险分析& F1 x' w7 x/ j, f( R+ Q# @0 t
- [( j5 u& A }+ H, J
第8章 课程总结
4 K: R, I, r; |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。. M4 i% r7 ~3 ?" L! d
8-1 总结# u3 q0 h% L, X8 N/ F
2 ?, K) m& j: Y* J# R
【下载地址】$ ~1 L7 n; A7 {# _
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