! x* E& u/ n1 T5 O+ F$ {
3 z& T' Q2 M3 }7 P5 \3 C
& v9 G. f0 o6 k6 q3 |' O2 K
【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 I8 M& Q$ L5 O$ f2 A |
$ ]0 A, p! h& `【课程目录】
5 ^5 R6 g" s1 U% _% H$ a1 l5 p: i第1章 实验环境的搭建* ?, G3 X7 U# u/ u
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。) g# J/ b) ?# x( f$ X$ b4 W
1-1 导学视频7 I4 X9 E2 q0 T
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍+ W; c( [( W2 V' j, d7 L+ L8 w6 l4 w# s
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
7 B* d7 z7 ]7 \+ \% v9 O1-4 Anaconda在windows上安装演示
( V; p1 i" F2 N! s1-5 Anaconda在Linux上的安装演示) Q5 x8 p; G, ~2 \2 B
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
" v! W" N' E# P# d7 Q# z0 v( p
第2章 Numpy入门% j) q# L: y% z9 ]1 _+ X! Z$ e5 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。
& r6 A; }$ e* B4 o2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
* \6 R8 G+ \/ Z: m# m# ^2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看! g6 s$ Y" g: k4 S9 z. }
2-3 Array的创建及访问 试看$ A* R1 F, s. t$ W$ o
2-4 数组与矩阵运算
1 p7 w4 S2 j5 [3 c2-5 Array的input和output4 s! u) [: ^1 G9 ]
9 j. Q4 C1 g" _6 i- ~, ^3 [
第3章 Pandas入门
. w. {/ O1 u) Z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。% o( O# h, k# u s& _
3-1 Pandas Series& b' T5 }& P/ s! J$ p
3-2 Pandas DataFrame
. J9 w5 Z: E* E% e& ^3-3 深入理解Series和Dataframe8 L J3 f2 s2 T; X4 ~( N0 Q
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
" s0 Z$ W$ ] O u6 R9 U! [3-5 DataFrame的Selecting和indexing1 |6 x0 F0 v; l3 P/ d+ z
3-6 Series和Dataframe的Reindexing- Y5 @& e4 K h6 X
3-7 谈一谈NaN
' V. c" r5 y2 s5 C3-8 多级Index
8 K* h# G" Y3 c! I# ]: V6 Z8 b! \ `3-9 Mapping和Replace
6 S: |2 @7 [8 V1 }; a$ u* m8 l0 @2 {* X- i2 x
第4章 Pandas玩转数据4 X6 a) {1 @. k/ ?: T* v' E
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。
" O; P' a2 F$ K- f/ G+ O1 N+ w4-1 DataFrame的简单数学计算" K0 |/ i1 x$ |
4-2 Series和DataFrame的排序/ j& e4 i7 z7 U5 B) E( o
4-3 重命名Dataframe的index
9 q- \$ o. j9 l6 B: C, I4-4 DataFrame的merge操作
: s& f+ d% _2 U/ A& m# u. ~: r4-5 Concatenate和Combine; Y+ }" l& Y/ _
4-6 通过apply进行数据预处理
) M; B! G3 @) r w; y4-7 通过去重进行数据清洗
4 S* ~4 I* c# Y! j. o9 N5 E% q4-8 时间序列操作基础
0 N2 g3 c0 [' j. f X( K# c4-9 时间序列数据的采样和画图6 Y2 a) ~/ J& D/ b8 O. t
4-10 数据分箱技术Binning' v# n8 q9 [: V5 N& @
4-11 数据分组技术GroupBy
+ Q0 u6 c8 R' ? e' k4-12 数据聚合技术Aggregation1 P! {- K% j3 p9 z0 u
4-13 透视表* B! a) U5 \; y8 k f( j
4-14 分组和透视功能实战5 y# B8 T: L. a% v# l
4-15 Streaming DataFrame1 p9 w7 V* f& ~
* d1 |+ y, R+ D9 O" z第5章 绘图和可视化之Matplotlib
& _ |$ J( x3 S8 X% w7 \! M' p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。
; f6 u. f/ ?0 ]' L5 |5-1 Matplotlib介绍. A0 N9 @# C9 l0 G3 w" }1 @: f
5-2 matplotlib简单绘图之plot
3 O3 e- e6 m1 N" V: j) W6 M5 y5-3 matplotlib简单绘图之subplot% x" |2 v0 o7 Q! O
5-4 Pandas绘图之Series6 j+ H/ {" J/ [
5-5 Pandas绘图之DataFrame
5 B, w% a6 f Y8 K% G3 _' n5-6 直方图和密度图. r# x+ E1 ]" r' p
# I# ? G- }( t |+ S- F) R
第6章 绘图和可视化之Seaborn
- Z, x. k1 t8 z6 m$ iSeaborn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。
% b6 X. M o7 y9 L0 h$ d# b, D' A6 N6-1 seaborn介绍
: G# p4 b: r- @! J5 ^5 J6-2 seaborn实现直方图和密度图
4 g* a( X' i T# H+ C( A6-3 seaborn实现柱状图和热力图2 M) v+ N) `" \7 L
6-4 seaborn图形显示效果的设置& H) }3 G" n0 W% c" \5 V
6-5 seaborn强大的调色功能
6 Q+ K, Z5 `1 n7 u: l
# P& \& N6 V- o. b9 p7 J+ _第7章 数据分析项目实战
1 t. c5 o: D( E- }7 ^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。
4 M+ S2 P* N& M$ N7-1 实战准备8 D4 m, ?! d; u0 D/ i
7-2 股票市场分析实战之数据获取
d* p- p) u: N* M* p4 Z: y/ g8 h7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析8 a& l8 \- \! ?0 j7 r3 C2 `0 i
7-4 股票市场分析实战之风险分析7 |. u4 L( Y) }3 t
! Y; N8 M- }# ] f4 m第8章 课程总结
3 V# R, l' _, A% G# a% 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。
3 o8 v( l; l4 T& C8 B: B8-1 总结
" Y7 i+ H: J u5 M7 u/ `# [8 [
% b$ d5 }# d3 w% r7 b【下载地址】; A9 e" F$ o7 V/ o
; b, T9 P, `0 s7 a. c% r; H3 X; ]8 t4 B, z
7 L. J, ?# d1 H4 o8 t
9 c) E( m+ R6 a$ e- q9 F P) Q) p- A% |! \/ j
|
|
[复制链接]
