2 A9 H) b: m5 F& {6 l% U- b
/ W4 L8 N# g n& V0 W9 {) U9 Q
( x" ]8 L1 m9 {( G% e2 O【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
0 F) F/ Z- X7 \4 b3 J w: c0 l7 U# l0 o
【课程目录】
5 |9 f0 X8 D4 c( ~/ h7 G- |# |. G第1章 实验环境的搭建
+ R$ P$ }# P Q/ N' \7 E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。# d3 C; i3 [, y* \/ E
1-1 导学视频
4 x4 ^# p# L. Z4 [( d5 q1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
. E# l; `4 D- s% M& }* C* c1-3 Anaconda在Mac上的安装演示3 w* R# b) h6 o8 z4 W* B
1-4 Anaconda在windows上安装演示& ^( ^! _0 j4 k
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示; T5 }7 f( ?" C2 I
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
?' R4 ?6 U1 o5 V- B6 ^% c5 I
8 p& u2 L% _# Q1 T) N. L) d P第2章 Numpy入门2 @' v9 M: x/ d+ H
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。4 D0 U W$ d0 Y0 b) l3 T
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看0 o* z& c; O9 J, j$ y7 u1 ]
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
3 w8 U/ }" z* T! Z) U' F" J2-3 Array的创建及访问 试看) }: Z* B' q/ [
2-4 数组与矩阵运算; c1 j' v, W& b! n- n
2-5 Array的input和output
1 F) h! l2 _5 R
- ^; `4 `( Q: ^- n3 a! p9 T第3章 Pandas入门
3 N6 q6 R+ q! i [& 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。* C/ T2 f9 O" d8 _
3-1 Pandas Series6 P1 H+ _2 J5 d( F5 J, F
3-2 Pandas DataFrame
, w L- v3 {8 [1 ~. H3-3 深入理解Series和Dataframe7 ^) v0 [) C# L
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
' o9 [. ?( E# a! ]5 w0 m2 M- ~3-5 DataFrame的Selecting和indexing
0 z/ m4 ]7 K! M* `# D3-6 Series和Dataframe的Reindexing
& W3 W9 |% A' B$ f# H3-7 谈一谈NaN
Z8 \ v3 n/ S$ j2 a3-8 多级Index: }) K4 a' b) U* {) [9 g
3-9 Mapping和Replace
. D5 X0 W/ b9 b# x
) i5 E9 U) O! j& d `第4章 Pandas玩转数据
9 j0 V" \: _/ G" x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。9 [5 _" Y0 H( C! @) F
4-1 DataFrame的简单数学计算; ~! [' U* v) }% [, I3 B
4-2 Series和DataFrame的排序: b4 x0 C# n7 x3 D
4-3 重命名Dataframe的index3 k+ C# R0 g2 A/ M
4-4 DataFrame的merge操作9 a2 T" {3 K) ]/ P8 f
4-5 Concatenate和Combine8 v( ]. M5 a9 p7 w
4-6 通过apply进行数据预处理6 N1 ]/ ]8 W& |3 o. l' x
4-7 通过去重进行数据清洗
' K: q% @5 _7 M/ Q; J4-8 时间序列操作基础6 K3 g/ F- d, O; ~
4-9 时间序列数据的采样和画图- L6 w9 s7 N8 H6 ]* W
4-10 数据分箱技术Binning# M, D0 p; F; e
4-11 数据分组技术GroupBy8 \ p p1 B* O9 _: c- v8 A
4-12 数据聚合技术Aggregation7 N: k: J6 o j: v& h
4-13 透视表
' \) |3 }! u0 ?, T* w) e( h4 p" r( G4-14 分组和透视功能实战
7 E) ]( k2 X5 C4-15 Streaming DataFrame
1 X; Z2 t% | i' v- U5 ~" ^/ o$ [" Q8 T2 L6 E o) D# c% \
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
' X5 B( ], A4 A* 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。) t G3 E1 u7 p/ }: _$ A9 X
5-1 Matplotlib介绍
6 G" k% ]0 [, ]+ X+ U, K4 E6 Q9 r5-2 matplotlib简单绘图之plot
6 Y! g* Z1 m) p, @7 w1 p; ^5-3 matplotlib简单绘图之subplot# Z1 l2 R" P. {# Q5 X) R" z1 ]
5-4 Pandas绘图之Series4 R9 z& x4 w# M4 `+ G! t Z
5-5 Pandas绘图之DataFrame
; S! j/ u! e" i# a, B0 N$ U) w5-6 直方图和密度图* C; v% ~8 z* T# J5 o
4 T* v0 c& \8 K7 u0 M4 g9 U第6章 绘图和可视化之Seaborn
- D+ X/ L( a. N- `* gSeaborn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。
# W5 E2 E. r; J$ U# X6-1 seaborn介绍
( m% B. p5 H* P6-2 seaborn实现直方图和密度图
2 T' a$ |. z+ W% a6-3 seaborn实现柱状图和热力图
1 e7 \ f" M9 ?2 ?# b6-4 seaborn图形显示效果的设置
5 ^/ c% ?- x- f- X) |* A6-5 seaborn强大的调色功能
3 m3 n% ]( I# ~2 X3 J/ `% D" F5 r" X0 m8 ?6 _/ N0 Y
第7章 数据分析项目实战
9 s) U6 Y8 q, s7 K3 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。
, E+ U) P& x! F4 f; l# `3 z) v7-1 实战准备
2 J1 \7 q: K# _" N* j7-2 股票市场分析实战之数据获取 H7 M- D5 r" u+ A
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析& B& d/ x8 k) ~
7-4 股票市场分析实战之风险分析& i9 b" {4 c3 z; A
% T$ t' r, L. d# ~+ K: j4 ^
第8章 课程总结( t P6 G# y6 Q& i/ 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。
. a1 i! Q* Q% U) [; \, T8-1 总结8 S( C E: b- m b
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【下载地址】$ }1 r" R/ A }- ]9 q) W9 V
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