- g C! d3 l: k, g. ^3 E& E# U7 m
]: Z2 k9 }! n' `2 @4 H/ Z! F) ^( t9 _2 S" y
【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, I! Y9 j! ^7 e0 k
+ v, p6 r( t2 s7 V2 i8 u
【课程目录】; Y3 Z+ t [/ d2 B
第1章 实验环境的搭建( X" Z4 h" Z% ~ I" `: S, l
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: J0 M1-1 导学视频% ]1 \$ D: ^3 _+ Z7 b- a
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
]: I" W5 ]3 W5 {1-3 Anaconda在Mac上的安装演示. R" n8 T1 M. z% i/ z8 c4 b# M
1-4 Anaconda在windows上安装演示
) ~* t, m# s; d! j! K1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
# l) t8 U) z- t9 x& U1-6 Jupyter-notebook的使用演示) O) c' n# w6 j5 [
: O# j4 n- u& U8 Y4 p8 y& k
第2章 Numpy入门+ p5 }$ `9 D( k6 q* P$ e2 g, |, n. 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。+ W; h5 R$ b# ]. X) ]9 \5 ]
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
' p. u3 ]" [3 L }0 N% w1 s8 E8 F2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看/ [7 N0 ]1 g9 ?
2-3 Array的创建及访问 试看2 J: o0 T/ G# G+ e
2-4 数组与矩阵运算
& \; H; O) `" L1 ~: V. U2-5 Array的input和output! {! P. ]9 Y% N U7 ?
8 J7 u3 X q0 q6 I
第3章 Pandas入门
+ `5 c' p6 ]# }9 r% I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。
4 h' ?+ D) u: h# ]; E3-1 Pandas Series
& c7 B: I" m" v3-2 Pandas DataFrame
! y1 P9 i9 Q. L3 c& o$ x6 q+ W3-3 深入理解Series和Dataframe m' i" |" ?4 m$ K2 l
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作- e( r9 R. u' K
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
5 c% x6 [" r# {2 r3-6 Series和Dataframe的Reindexing
$ g. C2 ], P0 i3-7 谈一谈NaN. _ j2 i, r* n: c" A
3-8 多级Index7 o) V0 y0 n8 G1 [9 ?
3-9 Mapping和Replace3 Q- r5 h/ R+ A& c6 {6 E
0 F$ L7 n4 K. q" K/ n
第4章 Pandas玩转数据
- c+ o( ^" ^% H. H7 C5 _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。6 B5 |) E' Z. l% I/ N# v2 L7 V1 b+ t
4-1 DataFrame的简单数学计算
1 V8 G. B8 X" S4-2 Series和DataFrame的排序5 j( M' u7 ]4 z) o0 V1 \
4-3 重命名Dataframe的index
7 n4 |' X/ L4 _: \% k! B, g4-4 DataFrame的merge操作- v! a# ~. f- g* X* V9 R0 `
4-5 Concatenate和Combine
* d$ V% o' ?% A4 y4-6 通过apply进行数据预处理
3 V( {) n( b0 a4-7 通过去重进行数据清洗
5 g) i0 |$ x' K4-8 时间序列操作基础1 u: V+ R) x3 _; J: B5 z) J M
4-9 时间序列数据的采样和画图
6 F$ k$ W% O* o: c6 ~' j6 z" X+ v4-10 数据分箱技术Binning4 M9 \8 d- z1 d4 s: S" V9 n
4-11 数据分组技术GroupBy- Z+ `* |& t/ P8 s& ~
4-12 数据聚合技术Aggregation
* F* X2 ~! i% z8 f3 F& }4 Y; n( X8 M+ j4-13 透视表' P5 H3 R/ o+ o* v3 X
4-14 分组和透视功能实战6 i# {, Y7 D' f: Q1 D
4-15 Streaming DataFrame
5 L, ~2 a. L" o
1 G4 V k& f5 |8 ~5 \0 j( J. ?" C第5章 绘图和可视化之Matplotlib
% }* v8 |5 i$ w( J9 d& R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。
" _% ~) d0 k- T" g5 x5-1 Matplotlib介绍
: g8 P& ]+ u1 j# D. @( j5-2 matplotlib简单绘图之plot" I* |5 g/ D! w3 U$ k5 ^
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
* P9 q2 e4 K- J M$ N, ^5-4 Pandas绘图之Series; J& n; U' e! G- `3 b5 _0 ?
5-5 Pandas绘图之DataFrame5 l' A7 ?9 F- n4 T$ z% Y0 U0 e2 J
5-6 直方图和密度图
, c- L2 S2 [+ i4 O5 W3 N; N6 j9 h4 T4 m2 k; c% U
第6章 绘图和可视化之Seaborn I$ G* n1 H3 b
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。7 c1 n4 O. P5 G% F
6-1 seaborn介绍
) F3 `1 u0 z9 J4 k% k8 S$ G0 p6-2 seaborn实现直方图和密度图. j/ A! `- g# h
6-3 seaborn实现柱状图和热力图# v3 B+ I* i3 x4 S5 w# f( B7 k) t' R
6-4 seaborn图形显示效果的设置
+ G& {" B R2 k% u7 r6-5 seaborn强大的调色功能
$ Z. o" ^2 w8 ], M! x2 P# N" @% K4 Z0 [
第7章 数据分析项目实战
8 @$ R, F- g X% `- p$ L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。5 Q. Q; u: K0 G" {+ D# S8 V
7-1 实战准备
# h/ ^) R/ {. J7-2 股票市场分析实战之数据获取
$ f# }( k. f" ^. I. y3 a7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析9 n* U3 z r4 }3 b: [* y% E/ F
7-4 股票市场分析实战之风险分析
& q8 D! o0 L7 d$ n( o0 [
1 U+ [+ ?* Y8 |( A* W$ P第8章 课程总结
* V6 Z. F; j7 ]: x. U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。5 t" D1 x: [& e, w
8-1 总结
8 v; Y2 |' H% U# w9 L
7 V; M: t/ Q2 n; o/ u$ b【下载地址】# ^% }; m$ ^; b7 M' U: c2 C# i3 y
( _- v+ }) j7 n5 F1 n- S8 D* C% y3 f/ R
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