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% o9 ^$ v7 C4 O8 n5 ~8 {
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【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$ Z' b. }) x6 C) U% s
7 M3 }' X! m6 N4 X: d4 ^【课程目录】5 s* _4 s2 C1 u. m' p# q: s
第1章 实验环境的搭建
- z: x: F' p' S- M2 m* S2 J( 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。
6 f0 @/ x. p3 o) n1 g$ n: F' ~9 H1-1 导学视频
* {" e% r" g, Z3 j, {9 t1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
( O( T2 q% u4 E4 I% J1-3 Anaconda在Mac上的安装演示& p& d0 [. D. V: Q( t/ x
1-4 Anaconda在windows上安装演示! R) K* {4 W. o/ O
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示$ X9 t3 L6 `8 i2 L# l/ @
1-6 Jupyter-notebook的使用演示' U$ u( I+ o! G* m7 M5 n7 D$ F
3 F" B- S5 c2 c5 S; O0 P
第2章 Numpy入门
, |) d( G3 ?6 R1 [0 D1 R# e+ y5 C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。
: I3 i7 I6 A: K) a+ y/ K" F& j8 j2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看8 x( r& x8 ^/ F# @3 }* Z" s5 [/ B; B
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看. V3 i6 X* } E% S
2-3 Array的创建及访问 试看* B2 \+ e+ u5 [# c) U% s6 {2 Y8 s, a
2-4 数组与矩阵运算2 B# |( m" ]/ C% j R7 E
2-5 Array的input和output
! |/ S8 `1 C% L+ [+ p2 x- l+ g& ?2 O v/ U H0 _
第3章 Pandas入门
5 J2 q1 U6 u9 T9 \; P+ L0 w4 ~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。7 \1 o) a, s, T% J" _
3-1 Pandas Series
0 L) c1 K+ |2 D3-2 Pandas DataFrame
% C4 O' |& d3 M; ~" b. ~3-3 深入理解Series和Dataframe
0 U5 c( ~1 V% [3 g: s3-4 Pandas-Dataframe-IO操作& C! |, X! u1 {; M0 i
3-5 DataFrame的Selecting和indexing5 S x. U3 v- E, \5 f
3-6 Series和Dataframe的Reindexing* o a- s8 j7 l* R8 ^/ r( ^) q3 o
3-7 谈一谈NaN
' K" o7 a9 `7 @. @0 d' i5 `) x7 W3-8 多级Index
6 z% |% d! e! ?5 `+ p3-9 Mapping和Replace
, Q9 H. y% F7 ]( c* G& N: G) I N! ~4 @; h8 W/ R5 q
第4章 Pandas玩转数据* f+ ?/ L7 ?% p; ~
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。
; ]" Q- Y9 a$ ~. S% X4-1 DataFrame的简单数学计算, u' h+ t, O, c
4-2 Series和DataFrame的排序
+ Q1 Q0 U; P: z) ]* W2 Y ? ^4-3 重命名Dataframe的index
7 x: _$ {$ q0 s) h- B, K- o* \4-4 DataFrame的merge操作7 C' X4 H6 N. a1 x
4-5 Concatenate和Combine2 M& U. U+ E3 L
4-6 通过apply进行数据预处理; q# V; M. Y7 e
4-7 通过去重进行数据清洗
$ H3 `3 q) G7 C0 X4-8 时间序列操作基础" L( j0 }4 f. g. x; }3 X
4-9 时间序列数据的采样和画图( `: q' c/ F2 _# h/ D
4-10 数据分箱技术Binning
" E( V* Z; W+ m7 J" M# B) C' J- I4-11 数据分组技术GroupBy
) R* J. j) o3 H0 l4-12 数据聚合技术Aggregation5 k& H% U! i7 K, i* G* y
4-13 透视表
% C4 W! H' j- ?) D4-14 分组和透视功能实战& z4 ~6 k# w; j- X
4-15 Streaming DataFrame m- I! i4 Y3 T- ^/ G: h
* t6 D7 c1 K l/ k3 P( W- |第5章 绘图和可视化之Matplotlib
' C: K# t; B8 A8 P+ C% c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。* m/ a' K8 u5 S" g, A# t ~
5-1 Matplotlib介绍 b. s6 I! J/ d& j( C" P% R
5-2 matplotlib简单绘图之plot* A* j" j0 ~! X% y" u
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
% p* N% @; U! O, b8 R" s5-4 Pandas绘图之Series
7 T0 R+ b) v& D5-5 Pandas绘图之DataFrame5 |/ k0 Q- `% a' d" Z7 d! I1 F6 H
5-6 直方图和密度图/ }" N1 e+ U2 p2 i& |- t
' K6 [& T& k+ q2 r9 D( N' X第6章 绘图和可视化之Seaborn2 x% D$ ~; z/ ^/ Z' R
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。/ \( q4 d7 V0 H, l4 n
6-1 seaborn介绍
$ p! N% a( j& |- ^* \/ X5 P. O6-2 seaborn实现直方图和密度图9 t, O% N' ~3 R5 W4 W
6-3 seaborn实现柱状图和热力图1 b }9 D( v1 t! f7 H
6-4 seaborn图形显示效果的设置' i& q% g. W" i0 ~3 V+ O! i
6-5 seaborn强大的调色功能
# Q6 Y' J% `# G3 L3 v
- x$ i* K- r4 Z' `, Z第7章 数据分析项目实战
+ W3 R) a! `+ d( m5 e" f1 O2 X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。
7 A3 u$ G# ?3 U- x+ |7-1 实战准备9 V3 J1 C' F0 X5 ^, T, a5 y) G4 Q
7-2 股票市场分析实战之数据获取
" d# R9 P- N2 w5 o$ o* g7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析& Y. q2 T# D' m; B3 q4 O/ E
7-4 股票市场分析实战之风险分析 D" Q3 C/ V1 R/ s
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第8章 课程总结
2 q. h r( A, B8 s7 o; h6 |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。$ d$ `- B8 H0 W: p3 z: U- R
8-1 总结! I3 U+ k* H( [: @
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