; N5 r. S9 v4 T" b$ Q/ j8 a! K/ V; z7 H5 |
( I" t4 }' t: ^3 o# y" W【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+ `; T9 [+ v# n& m+ i" ?/ Z
& P( }. \1 a6 S" \0 X, R9 v7 T0 j【课程目录】
& c" N$ Y2 ?9 _" V, y8 Y+ ^第1章 实验环境的搭建) c& q5 ?3 `# x7 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。4 u/ ^ n3 ~6 q: b! U
1-1 导学视频
- H' F4 K' j! p' x# ]$ H9 B1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
T/ a4 k/ _7 ]4 M: U+ e1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
5 H; P5 X3 m: @7 ^% ~( e$ s) S1-4 Anaconda在windows上安装演示
, T; x- u8 F/ n1-5 Anaconda在Linux上的安装演示+ n$ }( O8 E4 L3 P: H* I- W& V
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
I$ G. b1 s0 `/ A# I. j# P8 F
5 v+ v' B7 z" L第2章 Numpy入门: Q7 W) r9 m8 y/ r
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。
& m" ~. u }& r2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
. C/ T; u1 V' R6 O# k1 j4 b2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
( E0 [3 U( w. ^# p6 [: N4 n2-3 Array的创建及访问 试看: p8 j2 n5 `+ W9 h: p' A
2-4 数组与矩阵运算
' i1 f( _; _! |# a5 ]1 D) L5 z' f2-5 Array的input和output
7 ]" L' R+ e! l: }$ M) Q! `
, J2 E0 ^0 v6 Y: X/ C5 h |第3章 Pandas入门
# G' F, ~4 L' u4 X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。. I7 i* f* B. W) S
3-1 Pandas Series
* M- Q6 p, H/ V) z+ P Y3-2 Pandas DataFrame( L" {8 M- j; R( ~1 N0 t
3-3 深入理解Series和Dataframe
2 n% L" U) |* U! y( X4 e! T) z3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
# |! y9 s; \1 i: d5 T9 ~3 O3-5 DataFrame的Selecting和indexing
- }" i; |! v5 z k9 B, k3-6 Series和Dataframe的Reindexing) ]! b3 K4 O) b5 O
3-7 谈一谈NaN* R! F! b" m, i+ k8 ?$ @* _( P
3-8 多级Index
% W M2 h2 z5 S; x3-9 Mapping和Replace; z1 E( D7 T" E+ J2 q: I J. k
3 o1 j0 U9 J! P
第4章 Pandas玩转数据
/ ^. s: ] n0 _- e) E* a! W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。
4 p6 e2 J( U7 M; }$ y# ?4-1 DataFrame的简单数学计算" U7 R4 m! M$ D
4-2 Series和DataFrame的排序1 e: ]- s7 A# z! c
4-3 重命名Dataframe的index& B% ]$ S& w$ T
4-4 DataFrame的merge操作( T4 T) ~- F; s6 j8 ?1 b5 W
4-5 Concatenate和Combine n# A4 S) Z( k) i9 {" V9 I
4-6 通过apply进行数据预处理
/ Q; I5 e% M, }# M! }4 P' ~4-7 通过去重进行数据清洗 n$ c1 m2 w! I# g4 p/ R, l, Z
4-8 时间序列操作基础
; M3 ^( u6 |& V+ Z$ G" d* ] G& U4-9 时间序列数据的采样和画图
' q `/ S1 x' ^( X8 ?4-10 数据分箱技术Binning8 ]1 v( h" A4 p
4-11 数据分组技术GroupBy2 J- m+ U0 l! F* i9 p5 F- h
4-12 数据聚合技术Aggregation
$ G9 y" @' V# V9 P3 o" O$ Q2 k$ S4-13 透视表. ^, Y/ U5 v0 ^; C: }
4-14 分组和透视功能实战3 _. [5 w/ ~" ]+ D
4-15 Streaming DataFrame
7 h: ^6 ]. D% t& ?8 T5 T, V0 n+ n3 K% q5 I4 m7 D- X8 {
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
! R1 L- \. j. H3 T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。
2 i1 A; u$ O; e5-1 Matplotlib介绍
K/ a! g! g' E; ]; L( i s' i5-2 matplotlib简单绘图之plot# X$ c! e" e/ f
5-3 matplotlib简单绘图之subplot$ J! ~' S8 J! \4 ?4 j
5-4 Pandas绘图之Series! R3 l: n. A' t1 \' }+ z
5-5 Pandas绘图之DataFrame
! y6 i" {" G4 Z& Y5-6 直方图和密度图
6 K K4 h! q2 Y9 m6 q0 r
# ~1 k4 P5 Y! i, \' }第6章 绘图和可视化之Seaborn& P* S8 \& J$ H8 A0 D
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。
8 o8 G: f; B! l$ K B0 K# x" f6-1 seaborn介绍
2 k% {+ ^ T G2 I6-2 seaborn实现直方图和密度图( Y# f7 e: |1 s1 ~3 l* }# C% x9 j
6-3 seaborn实现柱状图和热力图; r$ L3 k) j5 R$ K! V: a! e" Q
6-4 seaborn图形显示效果的设置
* @$ C( s9 w6 v, m6 r6-5 seaborn强大的调色功能
7 X3 i* A) a& w% H
* Q0 Z8 a8 e, }% K; d第7章 数据分析项目实战
2 p, M6 f8 _. k9 L3 `( D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$ G# F9 {( _: A5 r! o7-1 实战准备
9 U2 U0 d- F+ ^7-2 股票市场分析实战之数据获取. T5 u1 v. v# T2 \1 _
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
' D; y& G X& W" O+ e8 T7-4 股票市场分析实战之风险分析
8 z% P* ^6 V6 p# v) @) b& b8 y0 }' `6 F
第8章 课程总结
7 {- B, {, U+ s/ r! T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。
7 C3 ~* u/ e S0 r( g8 W" J6 y3 R$ Z8-1 总结# t$ r2 @- s* I* ]
7 G$ u0 S2 ]5 [+ c/ w" h" q【下载地址】" ]. ]7 v: r1 K) n8 h7 \. |
8 i5 u& J4 r: c- f. ?4 s9 s. c
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