4 b' U/ e) i V: G
7 Y' P0 x1 ]; w- q- ~3 Q
; J0 k5 l j# E+ p7 |0 r【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
7 c/ p2 m" l7 x
3 m% L ~1 A' F# P \ n【课程目录】" M2 p L D# P# f" b) b/ Y! \* G
第1章 实验环境的搭建1 j+ D: O5 P2 U" q. x
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。
. \1 ?( O( {; W1 |7 F1-1 导学视频2 Z/ F# R6 _+ b; ^& ?
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
! S# Z& z+ K( m, d1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
+ J3 O6 k, d4 ~$ @% p& i1-4 Anaconda在windows上安装演示
+ y: d5 o- K) }7 U+ r" x! v& I1-5 Anaconda在Linux上的安装演示( Z7 ?, ?9 h/ p1 z
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
& V! D @0 q0 C9 G6 O5 z' z9 v n& L* C4 \7 ^
第2章 Numpy入门
' T/ D* s' W. g4 ^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。
8 C2 ^% {6 w& P+ ]1 Y2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看+ A$ c6 V( A3 z' N4 }* `+ p
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
; Z6 n/ }# y/ O1 Z; a2-3 Array的创建及访问 试看
7 z! \. C' w8 @8 C) C% q3 J: D2-4 数组与矩阵运算
* I* n, E& {7 T# {2-5 Array的input和output
( q3 \5 s/ b4 A4 t6 z- n% U. g! |3 W
第3章 Pandas入门
% @7 U+ x _+ v5 l1 A0 l5 A+ t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。
0 ^9 o$ f5 N( I7 \) F6 W; d- E3-1 Pandas Series
) o+ I! q9 C2 {0 { x3-2 Pandas DataFrame
3 c+ O$ ~; h) F& F3-3 深入理解Series和Dataframe/ r' m9 C7 T" Y0 E
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作# O) | N5 M# g, x9 U" O
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
- }' X3 D k2 ]$ A; {/ S# Q. ~8 B3-6 Series和Dataframe的Reindexing
! w; O, M2 J) L, x3-7 谈一谈NaN
1 O' y% \* ^- {, N5 E3-8 多级Index
' @- P2 M( Z. b& H* V$ n- T3-9 Mapping和Replace% q' b# y+ i/ D8 j. h/ u
7 M4 G8 P/ C3 F第4章 Pandas玩转数据
% k, ^$ a' i+ L$ ^, d: V5 k3 H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 b# ]* t( }5 e% E5 B4-1 DataFrame的简单数学计算6 ~* _% \$ B) e* I) ]
4-2 Series和DataFrame的排序
2 `7 w! y3 y# s. }; s4-3 重命名Dataframe的index5 l7 t' l* B. t( ~
4-4 DataFrame的merge操作
. G+ R3 K* m G5 o( L4-5 Concatenate和Combine, @. D1 c) U& }- Q9 G* C' ]
4-6 通过apply进行数据预处理
2 K, f8 H/ E! m6 \4-7 通过去重进行数据清洗$ {" ]7 v6 H. q# c6 ]3 Y
4-8 时间序列操作基础
- W6 m- B- _# @; C1 f4-9 时间序列数据的采样和画图7 | {" [ L3 b+ K% \3 d
4-10 数据分箱技术Binning/ ]# w8 d, h& E# m
4-11 数据分组技术GroupBy ^8 j! H$ d8 n: ?* j
4-12 数据聚合技术Aggregation
( T8 c8 d0 k5 Q/ c4-13 透视表
% S( y* w9 N5 z' G( C9 C; x4-14 分组和透视功能实战, w) O1 j6 r1 P2 A) \0 h: f ?' m
4-15 Streaming DataFrame
3 X# Y. B! I- X4 y8 N/ c& w; J
: U2 K+ [. B1 D- |# ? D' p第5章 绘图和可视化之Matplotlib% X2 _# Q+ E4 L3 @3 ?5 O! }1 \- U) [, P
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。7 H) ~- C- U# U: a
5-1 Matplotlib介绍
' Q# J5 _) w0 I7 g5-2 matplotlib简单绘图之plot
9 z2 I4 E6 } c( V5 V( G5-3 matplotlib简单绘图之subplot, d4 _6 B: P k1 V( S* w% c8 g7 O- g+ {
5-4 Pandas绘图之Series' X' X' t2 d r7 P
5-5 Pandas绘图之DataFrame% z2 s$ S$ N) ?7 q6 [2 N# g
5-6 直方图和密度图
& j" r5 i0 e9 J$ B) J
( {: l* d: \5 I' z第6章 绘图和可视化之Seaborn
2 e% L0 v5 z# d% k# j7 H5 H V5 D% y& ASeaborn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。
9 s8 e: t( b' M B+ \; `5 ?6-1 seaborn介绍
! O: v" `( q' L. q# J; Q8 Z0 a6-2 seaborn实现直方图和密度图
5 L) i3 |: i( t: F6 e/ g6-3 seaborn实现柱状图和热力图6 p2 E- Y' i8 J% p' R
6-4 seaborn图形显示效果的设置
& `2 _. \6 X {# g* D6-5 seaborn强大的调色功能
0 h. Q/ H" c! n+ p# J' y+ {( z- O# P+ D
第7章 数据分析项目实战
: s5 D, p) k4 w+ e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。
+ v$ K/ i. C% m0 S O, |" E5 H7-1 实战准备9 W# r; @+ ~9 j. \
7-2 股票市场分析实战之数据获取
2 b& T2 o; P0 G: n9 C7 \2 d! a7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析5 S$ z) p1 p7 \# i" {' x
7-4 股票市场分析实战之风险分析
4 [# e, M* B* `% w# t6 [5 A# I" e5 D C) }. @9 i
第8章 课程总结
0 o* j! Q4 q8 i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。
, C& r, y6 u7 q8-1 总结
; F# u* W+ q+ _& \( @
; Q7 E% r* Q4 j M' D8 G9 }3 g; |【下载地址】
% Q) s% d2 w% M1 y4 f8 H, P2 ^3 {" O2 W3 k
4 x" }/ d, m. r1 F& Y P0 F- ~4 r5 `
" B, E/ l. C3 j) v2 B
4 K7 C7 F, H8 w |
|
[复制链接]
