5 x$ `. S) n. l- `) l$ {
3 U9 i n) j9 f/ i3 w& R/ z5 @$ q. `. I6 x7 Z! W, 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8 R( s) v+ x3 p& h$ D6 h( f
3 l3 `3 {+ c b: i【课程目录】
) g3 m- b" C+ `/ s9 E第1章 实验环境的搭建
0 F% g; U5 J8 s. E, A% y' O' R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。
0 R) V9 ~* j$ d- t/ \7 f9 b1-1 导学视频1 M0 x4 k" S+ |4 R
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍7 ? i. @: }7 S4 F
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示( i; K& }2 h" y
1-4 Anaconda在windows上安装演示9 w; _7 R( E2 {" d& o
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示- T1 g5 Z y2 v" g/ a
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
& c8 ?& s. p- v: M# x
5 {9 n2 M$ p/ Y第2章 Numpy入门- D( w5 e; X( d" [
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$ Z+ K; U& c( r2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看; l- w$ @! ^, e& m' ~! t( u5 u. X
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看. n* _6 o2 V% j; V* v. ~/ [" n
2-3 Array的创建及访问 试看$ Z. N$ E0 L, w8 O% I* f4 K
2-4 数组与矩阵运算
1 C0 p, K3 a8 k2-5 Array的input和output
. c% G! X A/ C' a2 p) \* e- l
m+ |7 M: J5 |2 Z2 c$ G第3章 Pandas入门
0 G0 c6 T: Q9 R* |) d6 R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。* z E& m# \3 `6 U- t
3-1 Pandas Series
# X# V7 [- x% i) K7 i: V4 K3-2 Pandas DataFrame* h( E: y) P. Z- Z% R
3-3 深入理解Series和Dataframe* X/ d7 d& g6 v z/ Q: x
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
( f. S# Q1 i, S% N3-5 DataFrame的Selecting和indexing
: f& B1 S! }- \3-6 Series和Dataframe的Reindexing
% Q& d" }/ _, @ r1 ?0 D3-7 谈一谈NaN
- h* n1 Y* o |0 Y' n; y2 \6 a3-8 多级Index
) M' l8 H( L& G3-9 Mapping和Replace4 w2 q0 [! f1 A, u9 B# C
: N! [- G. O- m% \' \' d0 [第4章 Pandas玩转数据
) p0 i" Y$ n2 T3 n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。
! `+ h4 j1 E! D/ `6 v5 E6 T4-1 DataFrame的简单数学计算: N' a- a1 u2 }. ]
4-2 Series和DataFrame的排序7 y E3 k6 F8 b
4-3 重命名Dataframe的index
( H" l( v! i) O) }8 _+ C a! c- T, M# O0 X4-4 DataFrame的merge操作, M ?9 k Z4 `# {0 V# x! a! v
4-5 Concatenate和Combine
2 I% K( S% |: E$ E" s( D$ q% P4-6 通过apply进行数据预处理+ y3 }5 o. C1 b( A
4-7 通过去重进行数据清洗8 X! t- P5 t+ |5 o1 J# a* x; \3 B
4-8 时间序列操作基础7 ` N2 h) f7 ~
4-9 时间序列数据的采样和画图% Q! l4 _# H. m4 ^& F s2 X2 H
4-10 数据分箱技术Binning
* V- c7 ?. N% J1 p) l4-11 数据分组技术GroupBy, M. ]& M9 w0 ~: [" u% L1 B
4-12 数据聚合技术Aggregation
/ z& I2 g6 S. L6 R" o2 O4-13 透视表# H/ E$ O5 q; R6 a
4-14 分组和透视功能实战+ Z7 v7 \, l1 B" g; Q* s
4-15 Streaming DataFrame
) J8 a' k2 D4 S* e: m# y9 _6 J+ _' J& T6 G& x q
第5章 绘图和可视化之Matplotlib0 A) V6 I# V* W- i% U/ A5 v/ }/ 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。
( l: y+ B+ v1 X& h5-1 Matplotlib介绍2 [% W( z: o( y$ D# a
5-2 matplotlib简单绘图之plot, `0 l2 V [' q( d% F
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
' A$ v$ {; \; f' k5-4 Pandas绘图之Series
: s6 x. }. z4 Y% s* ~5-5 Pandas绘图之DataFrame' J4 B& Q" e" ~7 G( S+ B
5-6 直方图和密度图
! u: A! \2 v9 U3 V4 L% H! N$ X& ~4 k) E4 q K) m- \
第6章 绘图和可视化之Seaborn
& w6 l1 B3 Z9 `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。
- s5 m) b0 J6 N# L" l* V! E6-1 seaborn介绍 a5 R$ n1 n: q7 { h
6-2 seaborn实现直方图和密度图9 x6 e) |9 s2 h" r
6-3 seaborn实现柱状图和热力图; ~6 h' J$ L7 M9 w* e
6-4 seaborn图形显示效果的设置
9 F% B e' v* `1 M5 g4 Y# C6-5 seaborn强大的调色功能: J: d! x- T& C9 t* r
3 V/ U& e% `) t8 @第7章 数据分析项目实战$ c o0 y: L w+ a, S* _
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。" L$ P1 m+ y5 D( ?$ W4 ~. H
7-1 实战准备
: e0 e' j/ o# t& X$ u2 B5 v+ a7-2 股票市场分析实战之数据获取
& N* n" p, F7 p$ F7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析9 ]1 m: [- z) i3 q
7-4 股票市场分析实战之风险分析" i; Q& A- | h1 F7 o' {
0 ^& ^ v( p1 `" j$ g9 n1 t
第8章 课程总结4 n( x7 a3 X2 n# b( P7 @$ T6 O
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" A9 V$ N8 B8-1 总结
9 H3 a* j+ F5 @ \# T
' M, K1 }* }0 g+ Q【下载地址】
3 Y1 T8 p& R& }9 D) I8 ?7 m9 r3 [& g' K2 n
8 O: q+ Z5 r" F- k1 V! O# f2 U- j/ G1 C5 F6 M6 z
/ T3 t" V0 b& Q5 \7 `( v4 A r+ i: N3 m: o5 o
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