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5 J: e( I* V, ]" h4 X2 |; P8 t7 \' |5 T; j
【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】
. P/ h, `/ L& ~( S9 P& q第1章 实验环境的搭建( h0 T4 _( V/ O2 T5 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。 Y3 o5 X$ I9 h N, t
1-1 导学视频( i* S# f3 h) p4 y1 G" f
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
: B% {4 d- C5 H( b3 H% x) G1-3 Anaconda在Mac上的安装演示1 n& H2 X( s( _" x7 s2 F+ U
1-4 Anaconda在windows上安装演示
d/ O' x9 D2 P" g1 S1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
+ i" I( M8 s0 q) f# K/ l! r" e3 q9 g W1-6 Jupyter-notebook的使用演示
2 n- Z0 s/ @9 m. Z) m6 S5 p& T; w; V% z
第2章 Numpy入门0 ]1 J) f. I7 M7 H& o
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。
, `/ N1 j2 }* t8 j" p2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
6 g! T* |1 W/ T5 y* h2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看! Z0 k7 _: t( R& ]/ e) Y
2-3 Array的创建及访问 试看
4 S- J7 T) F' `2-4 数组与矩阵运算
9 A6 q. n2 @1 M# ]- j+ e2-5 Array的input和output
" }. J$ U/ l$ W) {) N' i* o4 y! {* o
( |3 b1 P$ F1 F/ B2 |8 N) [第3章 Pandas入门0 d& h! A' W. |$ T3 `
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。
+ `, U: T; q; P7 v6 f5 V3-1 Pandas Series
& l3 |5 `9 _/ o- o' A3-2 Pandas DataFrame
2 K f& r/ }8 N% z2 u6 p3-3 深入理解Series和Dataframe& D. ~" ~, W# Q( h* T% K
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作 F% u' ?, B, N% W- O$ ^+ d
3-5 DataFrame的Selecting和indexing1 u3 [. C ^$ ~. e7 o
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
1 z8 x, `. v, }* ]! B3-7 谈一谈NaN, V6 V2 ^+ _- N0 \7 H: T( m
3-8 多级Index
( A) L, [2 E2 u( [# X. Z0 S" l( s5 V; _3-9 Mapping和Replace
* z# j6 |' q3 k8 V. C* f) ^ `2 x, }7 F s
/ ~& C7 q" {0 V8 Z& R& A# Q+ C第4章 Pandas玩转数据$ J/ {; b" X+ w: `( q/ u5 b
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。
+ K3 d0 _; u! ~! P8 x% h" _* m7 B4-1 DataFrame的简单数学计算 h9 B, U. y( x, U' l6 V
4-2 Series和DataFrame的排序2 E- X3 ~, Z) Q7 v
4-3 重命名Dataframe的index5 O7 _3 m; O: y
4-4 DataFrame的merge操作0 X2 g4 ^3 u" A+ R& \5 L
4-5 Concatenate和Combine
8 h9 b7 {& `. X+ s' j; ]4-6 通过apply进行数据预处理
7 ?) K; o8 c0 I6 N7 c* ?) A) o S4-7 通过去重进行数据清洗
3 F- A5 l% ~- _: u4-8 时间序列操作基础8 H, l. e/ D$ G' t
4-9 时间序列数据的采样和画图
( G4 P$ p6 g% G! }/ @4-10 数据分箱技术Binning# o; ~9 F+ n/ Q5 H$ V: D" b+ t3 z
4-11 数据分组技术GroupBy
8 _- A' v3 c2 m. `: Y. o! F1 S% h4-12 数据聚合技术Aggregation6 C* p2 \9 [8 K* ], r: A
4-13 透视表8 G) P* ?/ Z: k2 D P+ R) ~2 C8 S
4-14 分组和透视功能实战
! A7 \& H/ R9 x8 u9 D" C3 {4-15 Streaming DataFrame m! ]" I) [, ?) m3 H, R& U
8 P1 t" z6 a) u# ]2 i第5章 绘图和可视化之Matplotlib
) e( w! q6 |9 \7 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。9 c4 K' H; }2 v! }3 E. P" H) w! @; O
5-1 Matplotlib介绍) ^- w! `/ i: `3 }. j8 s
5-2 matplotlib简单绘图之plot0 l( d, u* D% w+ Z' Z% _ |
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
+ v+ D8 m5 W8 S J- ^5-4 Pandas绘图之Series8 T' }# {! P- ^5 Q
5-5 Pandas绘图之DataFrame: \* B m8 e; @" {$ A
5-6 直方图和密度图
2 ~. s6 [+ U8 B
7 H/ ]# _% `) g/ g7 {1 h/ i" h第6章 绘图和可视化之Seaborn
5 ~2 v$ F; C2 HSeaborn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。& q! Z7 z* ^ H& Z" I$ h* L
6-1 seaborn介绍
( D3 P/ _8 {/ N' ^* A6-2 seaborn实现直方图和密度图, e& J# z9 X" p% O& Y
6-3 seaborn实现柱状图和热力图7 D4 x$ A8 H9 a( B& @- ^" J' s
6-4 seaborn图形显示效果的设置$ J5 s- A6 i" U6 _, i' r
6-5 seaborn强大的调色功能
- B% x }" c4 i# O2 |7 C- t" k; k; b+ _0 A) k
第7章 数据分析项目实战
( N7 w8 i6 r2 A H( e2 ?: u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。
( p1 a `9 l5 H+ F* c" p7-1 实战准备
0 M9 F( B8 e, y8 W- q s7-2 股票市场分析实战之数据获取
: Q1 x0 G' ^9 U+ i- Q7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析! N2 S l# k" l/ i) a
7-4 股票市场分析实战之风险分析
3 w4 o0 u W7 C0 ]. t0 T7 [9 U5 d* p( e: m
第8章 课程总结
: K* k" ]! v( X) l" S1 _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。) r) k8 |0 o8 O: }
8-1 总结8 B6 ~7 l% F! n$ E8 {/ K* t& v
1 o, d) ~, i8 E; o% Y& Q【下载地址】
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