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& J" [) w, A* l; v3 s% f W0 u, c【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】9 ^0 O- Q. }* F; @
第1章 实验环境的搭建
' u" N y, P: f; h {4 `) I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。' z) R/ O% U: e
1-1 导学视频
6 r1 o9 l* a0 f2 g" o7 V1 j1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
5 f! N1 Q0 z4 j: a9 X4 N3 ~1-3 Anaconda在Mac上的安装演示. o" }3 }! J- l' s
1-4 Anaconda在windows上安装演示; x3 d {9 j" H1 z v
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示+ J+ A* Q& g4 }3 `9 C8 Y
1-6 Jupyter-notebook的使用演示2 B* j0 }: P& k
- D1 \1 ?+ \) Q T% b* H$ @$ v( l: B* l
第2章 Numpy入门! b9 K# @3 L i ^
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。
: D; H* g) `* w/ d6 j: P2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
8 @# J. Q8 ], |* @( O2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看0 o( }( Z3 E' p' M$ _$ h- M& _
2-3 Array的创建及访问 试看7 F0 \5 v, O3 m5 p: f$ }' V% y
2-4 数组与矩阵运算9 z& V/ v+ X2 T( B/ P
2-5 Array的input和output- v" b5 M: P. D$ i! K7 l8 ~
/ w r9 H4 P: y/ G9 a7 P6 _8 g
第3章 Pandas入门
3 d$ R* L* T: B6 o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。' a5 X! {& V3 @2 I$ v) d% G* W
3-1 Pandas Series
1 E$ }/ u, d% @+ e3-2 Pandas DataFrame
/ _$ z! R: D7 T" g3-3 深入理解Series和Dataframe
: H2 O' S+ d y4 j3-4 Pandas-Dataframe-IO操作0 N; }5 f, X; o1 ]+ L4 B
3-5 DataFrame的Selecting和indexing/ d7 B4 g7 N r; m) G
3-6 Series和Dataframe的Reindexing0 `3 l2 C+ \8 ]
3-7 谈一谈NaN$ E, t! B* G& N) W: R& G- P8 S% Q
3-8 多级Index) w/ N! I% H& b' q# c% M2 ^) _
3-9 Mapping和Replace% ~: X, A. g2 g, ~& N
* V3 j6 J0 i+ U' N/ a% Z第4章 Pandas玩转数据% L" ?7 ?& ]. [& S& x* u
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。
$ v6 H- {1 g ?4-1 DataFrame的简单数学计算
0 _2 `9 N; T- `% h* m0 h- v! b4-2 Series和DataFrame的排序
6 G( O. [# l+ h$ q4-3 重命名Dataframe的index& f. `% E6 P% e5 c5 X- w: e, V
4-4 DataFrame的merge操作
9 r, v' H; g9 C. Y4-5 Concatenate和Combine+ [, J2 w8 @0 b5 i
4-6 通过apply进行数据预处理
. P( R9 X. I1 Y6 p( f( P4-7 通过去重进行数据清洗
! ]. F1 h$ j4 U& q& {4-8 时间序列操作基础
8 u2 c0 e7 C' }" r$ @1 T1 L7 ~% V4-9 时间序列数据的采样和画图5 ]% d% P6 Q+ w7 s1 q8 {2 t' ^
4-10 数据分箱技术Binning8 j' s. B( K/ }1 h# c
4-11 数据分组技术GroupBy% M. U! j, J5 I: `9 ]
4-12 数据聚合技术Aggregation
: U* b6 t! x7 ?. P+ `. d. x3 r4-13 透视表! ?. p7 S, Z$ P4 k3 j- n
4-14 分组和透视功能实战
_4 ~/ n% P+ `. ]! Z/ c4-15 Streaming DataFrame8 G/ w+ W) b9 ?
9 x- D$ K8 B: a8 e$ k- ]" J" U第5章 绘图和可视化之Matplotlib+ U; w: Z" Z- J' J6 x- W1 |% O+ e
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。
8 M# I1 {! {) ~5 Z$ `& _5-1 Matplotlib介绍
+ t, y( |7 ^' t7 q1 k \5-2 matplotlib简单绘图之plot# T! B z1 `' d3 Y1 [* }- H
5-3 matplotlib简单绘图之subplot% J0 ^# y3 R( Y
5-4 Pandas绘图之Series! c) |$ J' ?" m8 Q6 n& J' R4 [
5-5 Pandas绘图之DataFrame: n8 z. s7 I0 @* {0 _. [( A
5-6 直方图和密度图
. w" {5 N& ?! B) ~" a8 q5 ^9 W/ I' F. l- t( h9 d0 ~
第6章 绘图和可视化之Seaborn
* ^) v0 s6 u- p4 _8 nSeaborn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。2 B- K6 N, \1 ~. L$ R5 i4 J
6-1 seaborn介绍" X V1 ^% x; ~( G5 r) k5 \
6-2 seaborn实现直方图和密度图
) I/ Q% t! h+ K+ O7 o) V2 z6-3 seaborn实现柱状图和热力图- u6 A0 Y) |6 P5 ~9 E' l, t
6-4 seaborn图形显示效果的设置
- l* S, V4 B- @, s6-5 seaborn强大的调色功能
+ E$ U7 c# A+ x' _
; g' ?2 k6 M; F; L N; t& J/ a第7章 数据分析项目实战3 ?2 i3 D6 {& H$ y' U& F" V# g* ^" Z+ q
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。5 ?& J D# w& [! p- h3 H8 P
7-1 实战准备. L& M7 s- i; @4 ], S: t0 a5 Z) O
7-2 股票市场分析实战之数据获取
- W# [) ]/ |' h' X* }2 H2 w7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
. H; O. G$ E: a9 c, }7-4 股票市场分析实战之风险分析( `; G0 H' f/ u4 p
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第8章 课程总结
3 Y8 s! [( x6 L6 |' o2 g# z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。0 G; Z1 z- E; @
8-1 总结
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【下载地址】
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