1 B: x k7 Z; c- G" p1 w5 c+ \/ e# |+ F& T- S; Q. h
) a% b5 y$ J, Z G& 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
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【课程目录】2 Z$ z; G5 X2 Q, R" `( o# }
第1章 实验环境的搭建7 P$ D4 J+ j. c
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。( @5 d) I, T- O% ]
1-1 导学视频3 d+ ]1 m; U, `* d3 i
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍1 y) q# ^: X( A! a$ d& f: o: ] f
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
' L. |# _0 ]( v7 {: D: f( ^1-4 Anaconda在windows上安装演示
; G' G2 _6 Z: C) X' c! y1-5 Anaconda在Linux上的安装演示! n7 e1 z/ A% Q* I
1-6 Jupyter-notebook的使用演示. q1 n; k) c' ]0 _
" ^8 y; F7 j3 A
第2章 Numpy入门+ c" @5 }! W- L4 s& ]
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。
% H' f3 n+ |% s* e5 e2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
9 H; Y, r* ^. {+ t2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
; E! I1 ]# n" r2 a# h9 K% w2-3 Array的创建及访问 试看
8 V4 W- p* {7 C! ^' {2-4 数组与矩阵运算2 m- w: Y6 Z: p8 ^3 \0 ~
2-5 Array的input和output8 r+ q b) p- |. q/ R4 m
3 L& W' }& x; K! _
第3章 Pandas入门
$ w N" U# c) P& o2 X- x) s6 J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。
9 k/ C0 j# h/ b+ I; c& f3-1 Pandas Series
6 L3 L3 a/ k5 b6 o3-2 Pandas DataFrame
9 K" \+ @( @/ P f2 ~6 c3-3 深入理解Series和Dataframe
4 L! O3 G: K5 [* m# P3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
" K0 F0 j1 b7 n3-5 DataFrame的Selecting和indexing6 `! a- _ t# F7 O/ a
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
- K- U- L. B6 b( P3-7 谈一谈NaN- v1 \1 g" k9 T3 @7 F% I; y
3-8 多级Index
- E9 ?* B( J- Y# h C' K0 e3-9 Mapping和Replace' X, [$ `2 G0 l! Y0 k* m, f, w" O- }
4 j# ^4 \* v- ^
第4章 Pandas玩转数据
) u' u X" f2 s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。
+ r# ~8 E/ o# b f: Q$ b- @4-1 DataFrame的简单数学计算( j, w: t G2 d0 e' Q$ h
4-2 Series和DataFrame的排序
7 G, i4 @' P' X4-3 重命名Dataframe的index
/ Q# @6 a2 w( f$ W( {3 E4-4 DataFrame的merge操作- o$ d, _3 E6 r, K* l& t
4-5 Concatenate和Combine
7 W7 w+ s. F \% {2 `4-6 通过apply进行数据预处理: }; B5 A6 I7 w" i7 D2 x
4-7 通过去重进行数据清洗1 i) E9 y# `+ z
4-8 时间序列操作基础% \& w2 g! S9 w# n' O5 t
4-9 时间序列数据的采样和画图
! K) K1 M Y" H5 x4-10 数据分箱技术Binning' B; x( [' W+ S2 B
4-11 数据分组技术GroupBy
/ A0 h N( Q& s n' q! W) V4 ~4-12 数据聚合技术Aggregation
- ]: V- z, X/ {$ c: I4-13 透视表& \+ G7 L1 E" z" q- `, s4 [
4-14 分组和透视功能实战$ @( o. N- o0 D4 x2 P; J
4-15 Streaming DataFrame
+ H! L1 }$ F" e3 m
) \' `- ^ t! y1 g9 R" `第5章 绘图和可视化之Matplotlib
a4 J7 h/ I( i: E! e6 K8 r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。
: \: n D& i( p* C9 V' {5-1 Matplotlib介绍2 H5 h- N( e' i4 I; H2 @
5-2 matplotlib简单绘图之plot
* B- @2 T) k) X/ X' J5-3 matplotlib简单绘图之subplot+ Q& G5 R1 O' E( r9 I& Z# Q i ~8 h- c
5-4 Pandas绘图之Series+ \- ~% E; A5 Y$ u+ \1 T
5-5 Pandas绘图之DataFrame1 Z7 K% ?* m: d' M! K5 d* ?3 c
5-6 直方图和密度图
7 Z% r7 M+ ^- u* V
& ]0 z* N. }( {3 b' [第6章 绘图和可视化之Seaborn2 @2 E1 L( D6 s4 d3 r
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。" K2 j/ z% b6 f; u- O- q+ |
6-1 seaborn介绍 h* K+ n$ a0 C, Q8 K& N, o
6-2 seaborn实现直方图和密度图3 h0 F4 f; J6 K+ q+ @- }* v W2 l
6-3 seaborn实现柱状图和热力图1 f; r5 F: G7 Y2 r$ H' u# k
6-4 seaborn图形显示效果的设置
3 e% t# E0 F! J2 S# C5 |6-5 seaborn强大的调色功能/ ]4 ]+ g5 U: d% D
6 _3 U( {2 a" o! v, ]% p9 O
第7章 数据分析项目实战
: V/ M$ ?2 {! y: ~$ n1 m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。
$ q7 l1 V9 g" b4 O4 G7-1 实战准备# {3 D7 T6 u4 ?6 a% P- \; w0 S
7-2 股票市场分析实战之数据获取- y. z, u# m# K; R0 `; M+ H& A$ q/ q
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析9 d8 [+ K$ e( J4 I% C. u( }
7-4 股票市场分析实战之风险分析$ ?- ]2 A$ V+ ?1 r
, R5 P. `. x }' Q第8章 课程总结
; w, W3 ~2 f2 } z; o" u1 q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。
2 \! r4 Y' |# ^8 _8-1 总结
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【下载地址】
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