0 f, u$ y; S, y+ s' _
, ~" B2 m! T$ v- ]+ p- S5 U6 [
5 S1 K: e& o# H8 L+ N9 q【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* M0 y( [: ]4 W. p! R
' y' `! C( y) u& S7 G8 u【课程目录】
, L6 @0 }8 P& @3 X# ~2 s- }第1章 实验环境的搭建- Y& d \0 ]& t! x" L* h
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。+ R$ e4 }1 i7 @
1-1 导学视频0 t' \! `. \4 b! K T8 ]& V9 B! C
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
0 G$ L3 b# ~0 ? d1-3 Anaconda在Mac上的安装演示" T' `8 O* h- x- B7 }0 h
1-4 Anaconda在windows上安装演示7 S: x2 _, Q1 \
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示& Y5 M; A1 {; \# _" Z$ e2 v& [$ \
1-6 Jupyter-notebook的使用演示! ?" q5 _, [4 z1 e
* A" ~) ]1 ~" U2 g第2章 Numpy入门/ F9 `- [5 b; P' P. B) V
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。6 H" W5 I$ d2 Q) N/ E
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看' A, R+ h$ Y2 u- Y" H
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
9 e8 R1 j" ^' @. I% l, W2-3 Array的创建及访问 试看! k. l; c1 O) b7 a6 Y3 s: a( A
2-4 数组与矩阵运算
: M/ M- m+ W# P; h9 s2-5 Array的input和output
, @, c- `( o+ H1 B) A* L' T" g" J6 k4 P, Y
第3章 Pandas入门
, P1 I9 o! `' \; A/ l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。; L# F: K! g/ W, O: m0 w
3-1 Pandas Series
8 e7 y9 `) T+ E2 r' P$ S6 I3-2 Pandas DataFrame
2 R; t! @% Q+ F8 j0 A3 G3-3 深入理解Series和Dataframe
2 w% T( [4 q2 x* [* L* d3-4 Pandas-Dataframe-IO操作+ G; g' i: M, s, q3 g4 k
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
4 b J( H8 D1 T& C0 b1 K3-6 Series和Dataframe的Reindexing3 J+ i" w3 c: H8 {% W/ F5 a0 w" j
3-7 谈一谈NaN
+ z1 g6 ^% |9 L- K9 ^7 {3-8 多级Index
# e8 \$ n+ A/ z0 X) t& s6 F2 H; W3-9 Mapping和Replace8 `5 X) }. Q( }' j" q
8 @2 Z w( }5 b5 P0 W9 I+ T6 L第4章 Pandas玩转数据
1 y+ Y5 F% t# ~( V( k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。
& U8 M7 K0 ]! Q; O& B J& t* L0 h) z4-1 DataFrame的简单数学计算
1 H) ~2 v5 i, [ K2 y8 W L; T/ x4-2 Series和DataFrame的排序3 |% B+ w# Z% e2 t0 V% n
4-3 重命名Dataframe的index
8 n& Q% e* @ F4-4 DataFrame的merge操作
& ^/ E$ r! |3 @* O& ]) l4-5 Concatenate和Combine
5 ^' o& q' O) k+ K! q2 {# z4-6 通过apply进行数据预处理* W* i4 V9 L% z" [5 G" U
4-7 通过去重进行数据清洗# {* ]8 r0 f& b1 O. l
4-8 时间序列操作基础' H' [5 u9 B9 y$ r. `
4-9 时间序列数据的采样和画图0 w; }9 f! p9 X9 B; V0 D" I. i
4-10 数据分箱技术Binning% [. b c! l, N
4-11 数据分组技术GroupBy
2 k+ ^+ r+ T! M& ~' A8 [/ v) m4-12 数据聚合技术Aggregation! W. n( F, @7 l3 t/ c' J
4-13 透视表
) ~7 o: u0 D' u7 |, l$ p6 G X4-14 分组和透视功能实战8 L* w- \: z0 |
4-15 Streaming DataFrame
+ L- J5 H$ K1 F0 l3 @6 Y: E3 M2 |. ^# @( {/ N! A% q
第5章 绘图和可视化之Matplotlib* C; F8 Z/ d- ^
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。+ ]+ _4 T' G1 z; V
5-1 Matplotlib介绍
% S/ J y1 V+ `) a, g/ A1 X5-2 matplotlib简单绘图之plot8 ` c) u, K' |6 W0 p! w' P
5-3 matplotlib简单绘图之subplot$ ]" s W. I2 ^
5-4 Pandas绘图之Series
! T/ e/ _! Q1 L7 B/ H5-5 Pandas绘图之DataFrame
1 K( j' s; w( \: G; t5-6 直方图和密度图
7 r& ]0 Q4 m4 z8 H& U' @0 _: k1 w, u- Q. j2 R' z$ c) X
第6章 绘图和可视化之Seaborn. j, P$ y; ~9 ^ o
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。$ m+ b5 [4 i- y/ B5 `& {
6-1 seaborn介绍3 B: s% M' H+ T m" ?8 C1 Y* O% @
6-2 seaborn实现直方图和密度图
K. H! a6 r; c$ v6 x6-3 seaborn实现柱状图和热力图3 x2 n# _0 c$ \/ {, A
6-4 seaborn图形显示效果的设置
0 h3 y3 Q; c) d- x8 [6 F) e6-5 seaborn强大的调色功能& B% h8 r- y( X7 F1 U5 m6 w8 C7 Z* N y
7 m3 b! ]. W$ p$ N q- A5 T
第7章 数据分析项目实战+ [- e5 |- T# P
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。6 T2 j6 h8 i! g2 G7 ^9 F% d8 }6 a
7-1 实战准备
0 H9 \* J3 h& _: R1 ?1 t7-2 股票市场分析实战之数据获取
1 {/ Q+ f' X# B, ?4 ^7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
. F( E Y( G' W8 I$ x, Z" z: h7-4 股票市场分析实战之风险分析. V. |8 o( n, n; X6 J: k, W
6 e* ^8 }3 a4 D
第8章 课程总结
& q- p* W$ Z2 N$ v( A% P3 A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。+ w9 m9 O8 `- F/ U! w& ^* L6 c
8-1 总结
4 a. J: J1 Q- T7 J3 f7 @- U; C' d E3 r' c4 z! M; [" v8 Z8 j/ `
【下载地址】
7 j& |' f5 G# y, C5 T( c
* F1 h w/ g/ ]# B% B: K
) i3 F# ^, Z" T3 I8 Q1 d8 X9 U6 s+ B) ^* t L, p' s
. @' O7 @/ C, |" L
$ ]( {: W- ]8 C5 u; D
|
|
[复制链接]
