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' T2 M; o7 o/ ?1 u% {( [6 e
【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* s* g' y. t$ V
! A6 S) ~3 M4 c) M
【课程目录】
( Q) X7 k; n/ `* u$ N$ O第1章 实验环境的搭建7 h/ b( O3 w) _2 `+ 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。
/ E `- c/ B3 K1-1 导学视频
* @( N7 l) ?3 A: I. Y3 m1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
3 O- H& e) ~0 _* |8 U2 |1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
6 d e( ^/ C$ S& `6 Y' X8 f2 c1 s$ O1-4 Anaconda在windows上安装演示
U% X: g, S% w* X* j- B1 c* u1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
1 M+ {+ I( n7 J" S+ P! N7 U* r1-6 Jupyter-notebook的使用演示
3 |7 S$ o* P* f3 e$ @) n
1 S2 d$ h. U- w" ?% ~, r. q第2章 Numpy入门7 U+ z6 ?4 t" {% K
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。
/ y; J( W" }, q! C2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
; P6 v5 L) D" N6 P2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
! E8 h7 H8 P' C1 a. r. Z2-3 Array的创建及访问 试看) m5 v# ]) |- l% E6 Y$ ^% n
2-4 数组与矩阵运算" H( d O8 u- Z' N% m0 k
2-5 Array的input和output* }9 V- S5 V5 m. i8 k1 w/ h% l( v+ Q
8 r1 l+ z3 i( N第3章 Pandas入门4 x% ]5 @! p4 Z0 Z& S# h/ v
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。' A) h* I+ j- _
3-1 Pandas Series
* Q' G8 B" d5 }; j m3-2 Pandas DataFrame
% ~2 m r' l+ |" x3-3 深入理解Series和Dataframe
V# ~* e) o3 x) k$ i4 E. `; ^3-4 Pandas-Dataframe-IO操作0 ~$ m0 R/ d. b1 [
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
" f; e$ c4 {- c6 M* w/ D3-6 Series和Dataframe的Reindexing" ^4 m P% o# I' J3 t# \3 ~
3-7 谈一谈NaN
8 e4 R7 j# y* B. f1 g1 W. j# p( p3-8 多级Index) E# w" i: n5 y8 d7 }1 U
3-9 Mapping和Replace, X# k/ h( o/ q+ ~1 G0 f- r* r
+ Z! u' B6 z' w# r7 A: Q
第4章 Pandas玩转数据5 }8 J, u- u" o0 I# A
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。
: D- Z+ e2 n* ~% q: C4-1 DataFrame的简单数学计算
1 o0 |3 e, @# W+ ^4-2 Series和DataFrame的排序
6 V2 H: d" O8 y0 y5 J, V3 w4-3 重命名Dataframe的index' T* D4 Y, E! |3 z/ |$ J
4-4 DataFrame的merge操作, U( z* `& L5 l$ T; ^
4-5 Concatenate和Combine* w6 T$ L& ^7 T4 [7 j+ h5 d
4-6 通过apply进行数据预处理: U$ U% A# H: q% q
4-7 通过去重进行数据清洗" m6 a2 L7 a- Q( r8 h
4-8 时间序列操作基础" s) `$ |% _& `# {6 V5 P
4-9 时间序列数据的采样和画图
% J1 q* [0 @" l+ _4-10 数据分箱技术Binning5 `! ^* Y7 ]1 b- S" h; I% N
4-11 数据分组技术GroupBy
2 i1 f5 t) g: M4 ^# K4-12 数据聚合技术Aggregation2 s9 H& C" M& |$ e" \- C( F
4-13 透视表
, D1 \- c+ X7 {0 G; Y1 o4-14 分组和透视功能实战
; U! K$ c1 j2 l4 d: ]4-15 Streaming DataFrame9 `7 h6 Z" e1 t5 Z
) O8 l" V5 G+ a: X
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
/ J) q/ i9 }. [: 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。
$ Q+ t k4 `3 ]7 E4 x5-1 Matplotlib介绍
7 L H/ B' H& U, i2 B9 f9 J5-2 matplotlib简单绘图之plot: a5 n1 I: Z0 [" z) f- g/ a
5-3 matplotlib简单绘图之subplot7 h. W2 r, `2 _7 D1 q( G
5-4 Pandas绘图之Series
# ^3 M% j' C# C5 d7 J5-5 Pandas绘图之DataFrame3 y. Q7 X- R# N: ?! L/ A; b
5-6 直方图和密度图
0 y" b' t% b$ X" N |8 H& A6 r9 j: v6 w9 z; {0 o/ c( }* m$ e
第6章 绘图和可视化之Seaborn
: n! Q" Y5 f" }: wSeaborn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。$ a S1 s5 |# _( L- K" k
6-1 seaborn介绍! |1 L9 k. z- H* M
6-2 seaborn实现直方图和密度图: f& w- e7 O: J
6-3 seaborn实现柱状图和热力图/ H4 `. z7 H3 S! R7 f
6-4 seaborn图形显示效果的设置) O. U) S& k% Q' g( j$ C
6-5 seaborn强大的调色功能
0 i& O4 g- |2 q- ~+ k' U5 N7 @% u4 l3 z6 f f+ [
第7章 数据分析项目实战
8 P$ T. h8 e4 j7 ]/ O% z5 @+ o' i7 ?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。
2 y4 F$ k q% n3 K; e" J7-1 实战准备
) F7 r7 J! l# n9 d& D- m7-2 股票市场分析实战之数据获取
v* L+ N( j" S; w) X6 d/ Q7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析 Z9 ?2 b5 g5 e1 Z3 P; E
7-4 股票市场分析实战之风险分析. q, P6 q+ T. q5 |/ Q/ j- x `
( X# Y, f- N: o- h4 {5 D
第8章 课程总结
. n$ x5 s3 l; T6 ?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。
& b1 V' c6 @& P7 S; }, i0 s P4 c; v8-1 总结3 p8 u6 E" Z' ]6 ~/ C* e
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【下载地址】7 m6 W5 R, Q* c) r9 D9 k
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