- u" q3 k% V$ ^. V; i8 {: x- u* O2 h+ d( A4 }
6 V1 |) f& v- n5 ^【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
( H- V t8 R1 I1 C8 i: {* L4 e; |
' {9 }# Q5 Q6 z9 b: ^9 [7 [【课程目录】
3 b3 b- X2 d) {; m8 A6 O" M; w第1章 实验环境的搭建% N- E7 ?, i q9 N6 F1 e7 M
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。
3 \. K0 @2 |) r0 R# d0 |- d; P! Q5 {1-1 导学视频
$ m8 |6 Z# L5 l n- w5 c, N+ @1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
, O: K" f( U5 m/ n* D+ e0 }3 R1-3 Anaconda在Mac上的安装演示6 x+ f U2 `' l
1-4 Anaconda在windows上安装演示! O2 A# J+ |7 ~7 W2 p
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
, ?$ b. H: B \: j# D4 k2 \1-6 Jupyter-notebook的使用演示% K1 x. y, ~* r
5 |% @" J9 a; m8 T, `" |第2章 Numpy入门1 }1 A0 |8 e4 U; ^/ x% k4 `
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。
, n* r$ X3 Y1 A+ p2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看( N( r9 S, J b( x8 g. H0 e; {
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
+ O" z! y$ A; @9 a! C2-3 Array的创建及访问 试看
0 [4 B* T% o7 c& }" j( k. A2-4 数组与矩阵运算
# ]7 a3 i5 W3 D2-5 Array的input和output
' z q8 R- `4 {6 J% s2 J! q; ]5 }7 a1 ]6 B/ H t( g( m4 j
第3章 Pandas入门' S* d' U h1 [% ?& K
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。
I" a9 Q/ f7 N4 U0 T' e3-1 Pandas Series
& e& n' _4 o( h' ?0 }, Z; Z; Q3-2 Pandas DataFrame
( s. Q& F# A0 b& {+ j3-3 深入理解Series和Dataframe; m* x4 r0 U, b8 W: _7 r" }
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作* s$ s, x& a, Z( R& z" a, N% R
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
# v. ^ N2 T# f" W; u3 [4 @& E3-6 Series和Dataframe的Reindexing6 B0 u v$ p- E$ H% w+ \' Z; W& M
3-7 谈一谈NaN2 ]0 w( o# K f5 b7 L
3-8 多级Index
* j9 R: k: E2 M3-9 Mapping和Replace& j5 _9 b3 r9 d& R: x
" n& Y& w% T# x
第4章 Pandas玩转数据
* O5 F* M; ~3 s' N6 l$ \- r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。) w, v, U# m' c# t3 L
4-1 DataFrame的简单数学计算
0 I: C( Z3 R+ [( F, p6 A8 _! d6 I# P1 [4-2 Series和DataFrame的排序1 K/ y) H9 \( E/ k3 z# l
4-3 重命名Dataframe的index- Y4 _, N5 Q( v/ d$ J, S1 ]. l/ u+ }
4-4 DataFrame的merge操作. U' I' O3 n5 G
4-5 Concatenate和Combine. P: l6 t& G: Q2 @
4-6 通过apply进行数据预处理
/ f2 |: n% j3 x1 S6 g4 C4-7 通过去重进行数据清洗
- l3 @' q1 c3 B2 {3 U7 ^/ O4-8 时间序列操作基础
7 h J+ N" a% @3 ]4-9 时间序列数据的采样和画图- G% o1 f. Q0 B( M2 Q8 B
4-10 数据分箱技术Binning" a8 y/ l% S2 Z! ^4 H
4-11 数据分组技术GroupBy
5 V+ u5 w% y! G. i% g4-12 数据聚合技术Aggregation
# e, D4 _( y5 _0 d& b% x4-13 透视表. ]' H& B w; M
4-14 分组和透视功能实战
) L+ k' m( `: F7 |4-15 Streaming DataFrame# R# v! U( T9 n' Z; k2 B, j
2 x. C, |0 k* c! E Q6 c
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
& D$ _% X- F1 q! K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 S7 _0 Y4 n% s8 c+ [5-1 Matplotlib介绍
6 G+ w) x4 j) f) ~& L1 c5-2 matplotlib简单绘图之plot
/ O5 G* q1 f% d5 R5-3 matplotlib简单绘图之subplot- x2 ~5 O9 t. b, U
5-4 Pandas绘图之Series
+ v0 t: \% ?3 T$ Y! \- h$ z5-5 Pandas绘图之DataFrame
0 p8 R- l$ [: W5-6 直方图和密度图/ D x" ^" h) f. h. X
4 N& _% _3 u' B6 g: `9 W! z. y
第6章 绘图和可视化之Seaborn1 A3 w5 Q v! Z6 }! [ h& U F" ^8 H
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。
4 d: u4 P( C. j. ^( O6-1 seaborn介绍
8 y- B8 E! T7 j, _/ X6-2 seaborn实现直方图和密度图0 n( g: Z/ A9 q6 o& w) @5 O
6-3 seaborn实现柱状图和热力图4 n9 m- l/ `3 J! N. Y: ]1 U m' J1 n
6-4 seaborn图形显示效果的设置' X6 k, U, V7 {1 X% [1 b
6-5 seaborn强大的调色功能
3 y( F- }! s6 s$ x1 J+ _, U# U" d" \7 y5 w: \; S
第7章 数据分析项目实战
r3 h/ Z' m C6 e3 X" `+ D0 ~8 z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。3 P6 j4 {& c1 R1 r. i+ e1 J. `
7-1 实战准备
" X6 }- h& A+ i2 g7-2 股票市场分析实战之数据获取5 ]% J' ~8 E4 M4 x
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析- P& H) {5 G* o0 \! X
7-4 股票市场分析实战之风险分析* r J3 m! W& Z0 V. v
0 p3 b5 H# o- P" I第8章 课程总结
3 \8 y1 \- V" o6 g* w) `# A3 m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。- J7 Y/ k% q7 `6 C$ }
8-1 总结
9 k; [) b+ D/ \6 s+ u& x
+ I) M8 E3 J, A【下载地址】- W" u/ c7 N$ u0 l0 B
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