2 x; Z+ e) N+ e7 x) m- Y2 ~- y2 p( S6 ~6 @9 F
: ^; D& y, H; O" v5 U ~' 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
7 o I% ~- j& u
4 z- h! [5 g6 u8 b' {【课程目录】 c9 g5 s6 F8 y4 n! Z8 S
第1章 实验环境的搭建1 U+ l' y/ S- K
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。; L, H9 h: X# b
1-1 导学视频2 ~$ `" g( A; p! Y, v5 R( @
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍4 o+ }6 Y4 T0 C0 r V0 X
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
( h, V( c6 b' B2 I V( {( m: O1-4 Anaconda在windows上安装演示7 z$ y* n) L" o9 \' Y1 q' N
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
$ H% _9 p8 h- F' c2 A1-6 Jupyter-notebook的使用演示
; a. c& O, q( S; k+ P3 v7 G& ]4 ]5 M, [% W8 @1 \0 W
第2章 Numpy入门: v( n7 c8 Z; q9 W; g+ q6 |" |
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。! G& r- l6 ~- U; @) ]& }3 ?: ~3 \
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
0 F' F. g' ? R/ Y% \3 n! f2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
7 L& u/ h: F# b2-3 Array的创建及访问 试看
( f4 g! i1 I: q" w5 g2-4 数组与矩阵运算
* V# ]& |2 m6 u; q( B& R: B$ r2-5 Array的input和output
$ _2 ^; {4 S; P4 e" ]% u3 t8 M O
4 `3 N% o+ g! y7 d/ j第3章 Pandas入门7 @) x( b& @" n
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 i8 f# N8 s% o% P( V4 X3-1 Pandas Series: D+ _1 B! @0 F( p
3-2 Pandas DataFrame, Z9 J" l) w$ E% M" N! M
3-3 深入理解Series和Dataframe
3 l8 M# a! Y# ~7 Y: H6 H3-4 Pandas-Dataframe-IO操作+ A l# x; f+ S. a/ D
3-5 DataFrame的Selecting和indexing/ d- Z6 g- \8 V& N* E
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
' v1 m$ N' d' ^- ^; _* ]3-7 谈一谈NaN9 K ]. {+ c) I/ Q+ n2 I# v) E
3-8 多级Index
; t1 ~2 s( c/ x# C1 b h1 E3-9 Mapping和Replace
; A J) U; t5 @/ B7 C+ d* \( s* c5 j5 B. c
第4章 Pandas玩转数据! H- d- R6 p0 V C& b
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。
0 D: X9 R5 Q6 ]! N0 [: C2 } B( K4 O4-1 DataFrame的简单数学计算) L, c# m2 x1 o3 p. B# T$ [
4-2 Series和DataFrame的排序
, D0 s6 n. C1 S3 I4-3 重命名Dataframe的index
, a: J% d" @7 S- v4-4 DataFrame的merge操作
3 t9 `! E. U% A! N4-5 Concatenate和Combine
$ |' }0 r: s* c& }9 j( b5 C4-6 通过apply进行数据预处理% H# j; {" D5 A, q1 F# s" y
4-7 通过去重进行数据清洗( }( S% |+ Y9 b! c5 V: S
4-8 时间序列操作基础
+ Q% M a3 ?0 Y6 X" b; O8 G. X4-9 时间序列数据的采样和画图: y8 o, [' |% q0 b
4-10 数据分箱技术Binning; n* ]2 r; c7 B; N5 n
4-11 数据分组技术GroupBy
. o( C6 Z3 |& ^0 Y9 H7 Y& ]- f4-12 数据聚合技术Aggregation) e( A& P( o2 h
4-13 透视表
9 _ ]4 ^4 h; p, K) t4-14 分组和透视功能实战6 i" C% l6 a9 s( u
4-15 Streaming DataFrame k: }3 V9 J% f3 K2 D
( Z( N% a7 i* y0 @% s( W
第5章 绘图和可视化之Matplotlib' m$ b' d3 F% F
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。
0 N; x% ?3 A! A5 [$ |5-1 Matplotlib介绍
: _% Y" b( A3 p4 e0 s6 I5-2 matplotlib简单绘图之plot
/ N& w9 l. _. a( Y5-3 matplotlib简单绘图之subplot" d4 D4 u, ]# P4 M+ b! M
5-4 Pandas绘图之Series
, n: p0 k. C3 x4 v0 O+ C- X5-5 Pandas绘图之DataFrame
& z2 w0 C3 w3 w% p8 r. e) |7 o5-6 直方图和密度图1 }0 I5 ?$ o {1 P
7 T, ]- B% a$ x4 ~/ a第6章 绘图和可视化之Seaborn
L+ M& h( r" k* h4 {: qSeaborn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。% L8 ^/ [7 Y# a0 S9 }2 v. e5 J
6-1 seaborn介绍% y6 D, m. Q- F b# ?+ {
6-2 seaborn实现直方图和密度图9 H9 r, O' i" b3 h% x9 [" J) E$ A
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
+ Y4 \. |" \2 V+ g6 ~- _6-4 seaborn图形显示效果的设置
$ _' f' F# _5 I5 C; y6-5 seaborn强大的调色功能. y$ Q j" _! x8 i
( R2 L/ m0 l" J# A8 `( W
第7章 数据分析项目实战
+ _4 l+ i. l8 j6 d2 h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。
8 p' f1 l# d9 J' U1 a( A, q7-1 实战准备
9 b. L( F" m( q- _+ g2 I3 j7-2 股票市场分析实战之数据获取" T( ^ i3 D# E. \
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析- n1 P- E4 L9 p8 U
7-4 股票市场分析实战之风险分析- L7 L3 |- z: z- v6 B' L
5 K) ~* x" V0 U* o
第8章 课程总结
+ F: f- U3 H& { 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。
" o/ X* W) d+ T9 v& m+ \8-1 总结
: ^1 }! j' Z: G
7 \( }2 `4 F3 Z9 l7 F【下载地址】
2 _# d. ?6 E! Y: H# p: V: q3 b, Z) K5 n$ H8 T* F3 R
9 k5 w: k) z9 O: S5 V5 X+ T
) J: P! |8 n; `9 P& ~8 e- j0 i8 c1 m9 w9 b% F0 I; g1 h$ r& _, H
) B$ b# C, Y& X" ? |
|
[复制链接]
