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/ a) Y8 u9 y8 j* T/ h
【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5 R; M, M7 \! L1 D' Y
/ R0 ]. a& z6 |【课程目录】& ?. n- p3 T9 p0 [9 g+ U& z6 v
第1章 实验环境的搭建
8 B% e# J4 [; n2 N! t' 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。
( B; ]3 w+ M" B) Q9 U1-1 导学视频& o$ _2 F, f5 l( y
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
- @0 Y% G, D. N3 `+ h8 a6 j8 ?1-3 Anaconda在Mac上的安装演示: s- b' V: A+ v. P' h; Q: w
1-4 Anaconda在windows上安装演示
, X" W; E2 w1 J1 l$ {1-5 Anaconda在Linux上的安装演示- X9 R9 V* V* ]4 k4 m9 \
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
K- V) c& V- Q+ }+ @2 {& o o* ]" }3 @( X, v) G. l% h5 n
第2章 Numpy入门
0 H0 j& `! M$ t' y( d# ]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。5 Q' e: z, E: W* i& \1 ~/ A
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
3 K8 }0 v: z/ {" L) J* o2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
1 y& x, H6 _/ @: ^4 j2-3 Array的创建及访问 试看
" R; A( `' w, o- c/ M d2-4 数组与矩阵运算
2 \: U8 Q- w0 i) w7 o' A2-5 Array的input和output+ F% Z6 x' t2 y6 X
$ g. p8 |" y. w" F9 a9 V `* U
第3章 Pandas入门) R d5 |& c( d# @: m5 e7 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。8 \" ~0 s; R2 m
3-1 Pandas Series: P' i5 B& E# }8 Q ?, v6 h
3-2 Pandas DataFrame8 X- T) d$ z4 n7 c% [! o1 K
3-3 深入理解Series和Dataframe
6 C% e5 g; X% W- O8 o3-4 Pandas-Dataframe-IO操作$ f1 V; ]9 d; G
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
! i- S8 y' P! j8 V# D2 i3-6 Series和Dataframe的Reindexing" o. o* Q7 r5 n# C% p' |$ M+ F
3-7 谈一谈NaN0 X9 Z7 g" S1 L! |
3-8 多级Index
; ~" E6 P2 V. U1 M% o7 g& N3-9 Mapping和Replace* [ `, v# B! j
% b% _9 {1 F: i
第4章 Pandas玩转数据
5 O, p* |0 W3 F' O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。- C0 L& A. \! z3 w' c4 {3 x
4-1 DataFrame的简单数学计算
$ @9 L2 k% N" I o5 @4-2 Series和DataFrame的排序+ ~" Y3 \$ m# i
4-3 重命名Dataframe的index
9 G" Y! C( I" b4-4 DataFrame的merge操作
( q( a) B, m0 g3 o2 [' D4-5 Concatenate和Combine2 W% R6 a/ X& \/ X/ K0 |# Q% w6 b
4-6 通过apply进行数据预处理; U# i" P+ {3 x: j0 c
4-7 通过去重进行数据清洗
" |1 J: R/ @- w+ b# A+ O. [' f4-8 时间序列操作基础5 p6 \+ N/ R8 a2 @: s% C( D
4-9 时间序列数据的采样和画图
$ Z) j P& j/ d4-10 数据分箱技术Binning
! f* i; `4 ~- K# ?5 _4-11 数据分组技术GroupBy8 ?& }0 l% F! k$ }; u9 D9 ~
4-12 数据聚合技术Aggregation
! r3 v1 ?) J0 A4-13 透视表; c) f% H9 x! }& I9 q
4-14 分组和透视功能实战
& Y* _6 r# l- Q& a8 F& t+ } `0 u5 a4-15 Streaming DataFrame
$ O! U7 F. W8 b8 G* G C* ~6 ]7 a; [: B5 Z+ E' B
第5章 绘图和可视化之Matplotlib6 f& S/ q* u' {3 T+ n U; X7 K; u9 M
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。
6 u; F/ h: g6 d9 B* j/ `& j- o5-1 Matplotlib介绍
1 @( |, ~; D9 O, n8 X5 K5-2 matplotlib简单绘图之plot
( P, Y2 h, M2 z+ }5-3 matplotlib简单绘图之subplot
4 e) F* s4 A4 _" D& v5-4 Pandas绘图之Series" D4 _: M% P# F3 V0 p
5-5 Pandas绘图之DataFrame/ i- z6 t. Q' E
5-6 直方图和密度图: u. l9 a3 D" G5 R6 A4 f
, I: Y v3 r' P6 w! S' a
第6章 绘图和可视化之Seaborn) v% u9 H Q6 v9 p
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。0 ?: N& m& r4 i6 R4 ]4 H
6-1 seaborn介绍' l% ]6 p8 P8 j" j8 H
6-2 seaborn实现直方图和密度图
) c/ j1 |) c5 |) R6-3 seaborn实现柱状图和热力图
4 }' M, K8 ~ }+ \6 m6-4 seaborn图形显示效果的设置
6 j# c* Z+ C Q0 T$ B0 B* ?5 x6-5 seaborn强大的调色功能
$ ^2 a, H+ C. N' ^9 b9 b' l' v' k4 t( r+ A- r% E6 O8 F M- \
第7章 数据分析项目实战- k! C2 Q' l! y4 z* Y
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。
( _" x0 y- U5 `. D7-1 实战准备' x5 m" y8 P2 g! G; |
7-2 股票市场分析实战之数据获取8 Q4 q! r" b, C* D0 J0 V6 g
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析 M3 U7 G$ j% Q- D
7-4 股票市场分析实战之风险分析
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+ z1 J" }. | |) m1 F第8章 课程总结! a* {7 d* @: j3 a0 g+ {: T1 b! o
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。: Z, b4 t9 ^" |8 h* s3 S& k% D- m" u
8-1 总结
7 ]) w2 z# ~/ [2 _+ Q, }6 w4 O/ m0 h. h5 g
【下载地址】
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