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( U% t& N, e( u' A* 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
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|& n' I4 n4 Z2 d【课程目录】
3 y3 F' ?& Z0 p第1章 实验环境的搭建* l! j* k" b) ]1 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。- M) p1 r7 l. }/ X, i
1-1 导学视频
9 U3 z* i6 W0 Z/ @+ {8 Q1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍) K4 u+ H" f4 B4 P
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示- I4 E* O! i( q* ?
1-4 Anaconda在windows上安装演示* ]" r/ W. C. i% e+ O
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示8 @2 o M% N/ P# R$ e" f) B/ D
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
' k& U8 c& Y9 h3 ]: W5 p& u3 B' u+ L F8 K/ u9 l- c0 @
第2章 Numpy入门+ g N! u2 o6 A. ]* v' {5 {( U
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。
- a' O0 Z2 q% \/ W* e2 c2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看- U9 ~$ V0 ~2 G6 `0 u
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
t' C1 \) w/ l, O; t/ x1 ?2 H2-3 Array的创建及访问 试看
2 l/ n2 e0 \) [6 Q2-4 数组与矩阵运算
' b* q- x0 }# z9 V `8 v% D2-5 Array的input和output
# M N! ^* Y9 O; J) j: x Q8 ?2 V! q) Z6 e
第3章 Pandas入门- I$ E0 v9 ~# d% q- D- Y# K- n) e- ?
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。; @- i( Y. M, \( c
3-1 Pandas Series
9 S7 r" a% m3 \4 |3 r3-2 Pandas DataFrame) O g0 X' A) V* V) {! U
3-3 深入理解Series和Dataframe* Q9 p; _' Z8 J) E' y- \- P6 L6 f
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
$ h$ u, F/ V# u9 t3-5 DataFrame的Selecting和indexing
) X0 Z- g* u7 k/ P. Z3-6 Series和Dataframe的Reindexing) m# e* n+ g0 i6 t; s m `, Q
3-7 谈一谈NaN
5 F" n X# I8 e+ O" W3-8 多级Index. J5 n0 A1 ^& U# S( H0 M
3-9 Mapping和Replace
0 ?; p) E; s3 h6 R) a, D% X( X" {7 h
第4章 Pandas玩转数据
$ A% X( I9 W7 S2 q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。/ P' }+ B- A& _' E
4-1 DataFrame的简单数学计算
/ |$ l. ?' H1 ~8 ^; l4-2 Series和DataFrame的排序
. n! ~1 d$ J# k m. s4-3 重命名Dataframe的index7 e3 y; v9 v% @3 V/ v, W' y
4-4 DataFrame的merge操作7 }8 p2 |6 J+ R! `# u u) C9 q) ^
4-5 Concatenate和Combine; R7 J! d' b) ]" T
4-6 通过apply进行数据预处理0 m9 j" ~( ?, z9 S) x# i
4-7 通过去重进行数据清洗
1 G/ c! C% J) N3 Q) Y1 ]4-8 时间序列操作基础
7 N3 U K( k7 t; ]1 U4-9 时间序列数据的采样和画图
) T. K% y4 K: W, M7 J& z4-10 数据分箱技术Binning1 T/ q6 ]' b& A0 p% X
4-11 数据分组技术GroupBy, y" a& [& {7 g* P( s% ]6 g# L# H
4-12 数据聚合技术Aggregation& F4 R6 r" b$ B! T
4-13 透视表
. t, ]/ M* ]) K$ m4-14 分组和透视功能实战, J: u4 e, M; C' `: |# g$ q
4-15 Streaming DataFrame5 x; \ a# U( y4 P% Q- b( D1 z( Y& M
0 g/ Z. F6 S9 e7 P/ p" q: i第5章 绘图和可视化之Matplotlib! W$ f4 X6 i8 g" ]& @+ R. G
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。
: ]/ N5 V% Q) [5-1 Matplotlib介绍& i' ?2 ~% l- o
5-2 matplotlib简单绘图之plot/ y/ T' u2 v, ]
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
" T. O2 _& ^( r6 i' a5-4 Pandas绘图之Series# b6 Y' k$ d" }; F: z) Z
5-5 Pandas绘图之DataFrame
' A5 Z# F4 P( ?( K5-6 直方图和密度图( X; V2 h9 {; I1 |
: |! W* \8 s, J8 O+ i: e第6章 绘图和可视化之Seaborn' Z9 S. z$ y7 f6 F
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。
+ e( L' \- \! K6-1 seaborn介绍( a* \- C; ^: I- V7 N+ g" D! Q: B+ k
6-2 seaborn实现直方图和密度图
6 N+ u# ?% c! ]: I8 D: b6-3 seaborn实现柱状图和热力图
+ l/ N% b. E' b* S5 z6-4 seaborn图形显示效果的设置; p0 F5 l$ ?' _% D/ K$ s8 [" P) c
6-5 seaborn强大的调色功能, d. |4 N% L% }+ v1 }/ K
0 k2 Y( e; D- _5 V
第7章 数据分析项目实战7 \- z2 G, v1 y/ U+ {6 _' 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。3 U5 y4 M; [; C& y" ~# i S+ [& R
7-1 实战准备
; {: c( V/ w o$ w/ p% C7-2 股票市场分析实战之数据获取
* |" ~! v( i. ]7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析" k1 t7 v7 T6 l; W
7-4 股票市场分析实战之风险分析
/ ?9 y Z( ?& w4 w2 F% h5 d7 \7 Q$ ?5 O! h) [* w
第8章 课程总结 u0 a4 H- c& Z: d1 _
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。$ f) N$ D" ~# A
8-1 总结, B4 `( z- [4 v7 ?" a. E, r: T7 O
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【下载地址】! n- I" v9 n! c: r0 X& O# @# R
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