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1 s+ N [, Q) K' b' j1 ~& X3 x/ U
【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
4 u0 Z+ c% n7 b9 C4 t8 U, V8 c" p1 {' I/ u2 p
【课程目录】, P" f4 j, W) {! r& \6 H( k: G
第1章 实验环境的搭建6 g' I7 P0 S7 o, N
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。
5 j1 n* U7 Y* F: L7 V1-1 导学视频1 [+ q4 J3 G0 R% G# T) g
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
) z: ]7 Z) U- C8 |1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
1 d1 |8 t1 ?- |9 N1-4 Anaconda在windows上安装演示
7 ]) L* e5 U* @$ p/ d8 Q/ N1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
, k& L" e- s9 p& V1-6 Jupyter-notebook的使用演示
0 J7 p6 J, b" N7 M
7 L" ~) ~9 Q! j: Y& @第2章 Numpy入门
# G# V+ x& d, W/ x2 k/ Q. U' S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。
( T0 K q% D' R5 c( r# `2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看% [& K+ l$ h0 q1 G$ c5 M+ [
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
/ I& a5 E0 U/ E' M2-3 Array的创建及访问 试看# V0 R v& W E' M
2-4 数组与矩阵运算
: O @% l) L# Y7 e2 Z2-5 Array的input和output
' |5 v& |( B4 ^8 c" ^
1 g4 S* ~( W9 \( A1 t# R1 z: U, N第3章 Pandas入门
/ m* R$ M* }% Y2 A( P5 R1 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。: e( D0 {8 {# f
3-1 Pandas Series2 @4 x; c0 v) }( M9 C2 v
3-2 Pandas DataFrame& u5 D8 O6 c( C1 _5 D1 C
3-3 深入理解Series和Dataframe3 A+ Y' f% H- ^9 v% y% ^& k
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
' E5 t, g7 u: m3-5 DataFrame的Selecting和indexing# p' q5 y( E. ?1 [; \$ ?* x6 t Q
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
- w- o9 W5 H# G' H: @7 i) G3-7 谈一谈NaN1 k, X% @/ P/ L6 V; T# s) L. D- Y
3-8 多级Index$ }! r% L; D- Y/ }( a# z5 H$ V9 b* P
3-9 Mapping和Replace# ?$ N1 p. T# ^8 Y0 i# d* p; R
- C9 H3 K- \$ w$ L
第4章 Pandas玩转数据
R$ x Y9 g# s; }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。2 t. l/ i! v( \# U
4-1 DataFrame的简单数学计算% @7 T) _% u0 }9 k: o) n) d
4-2 Series和DataFrame的排序
# N; \* i6 e! X; p4-3 重命名Dataframe的index" ?; Z5 z" M0 F% f# L
4-4 DataFrame的merge操作
# [2 _4 _% Q% f [6 |& B L2 h8 h3 u4-5 Concatenate和Combine1 A1 `( E# ] u+ s7 t5 Y
4-6 通过apply进行数据预处理) y$ Z* ]! x) `# @5 m- x8 Y
4-7 通过去重进行数据清洗. o: i/ U [# v: E* b& X* X, Z
4-8 时间序列操作基础; a5 S$ I J6 c* \+ Y
4-9 时间序列数据的采样和画图
* Z0 W, b" y8 _* N7 ~8 r4-10 数据分箱技术Binning' p) B9 T5 ~: f7 \7 F
4-11 数据分组技术GroupBy
. q$ F+ B E% d8 s* K; h' B _. {4-12 数据聚合技术Aggregation' g* ^5 K4 G3 j1 Y
4-13 透视表6 ^6 Y+ N/ n$ x7 f+ ~
4-14 分组和透视功能实战
% V9 r' e% y, |2 B" ?, l4-15 Streaming DataFrame
7 _8 Q: k O% v# J" ]7 t- i3 S
; M+ D, E% S# r: S" E第5章 绘图和可视化之Matplotlib5 @. r4 L9 }) t+ 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。! u* |7 S* F$ W- Z
5-1 Matplotlib介绍4 A* r$ x6 W1 W- A0 r, o
5-2 matplotlib简单绘图之plot
' Z% M) k+ c$ q6 _: e5-3 matplotlib简单绘图之subplot
3 h2 o6 \2 q+ E5 c* w5-4 Pandas绘图之Series6 K7 }& w2 r( ?& t0 ?2 s0 F# k
5-5 Pandas绘图之DataFrame
# Q! g) m+ h. H1 q' n5-6 直方图和密度图3 B1 F$ S; F. k: y/ ^% a4 [
2 ], _( ]+ }! o第6章 绘图和可视化之Seaborn
8 P0 e) L7 b5 s& Y! W) f1 x! sSeaborn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。
0 d9 u9 f3 ^! b2 l# S6-1 seaborn介绍
6 d$ D5 V9 _6 J' @# E6-2 seaborn实现直方图和密度图
: n: g, r; Y3 ?. i6-3 seaborn实现柱状图和热力图
0 F- F+ p7 D% l1 r# V1 n) p3 ?) W$ B7 d4 Q6-4 seaborn图形显示效果的设置$ `. v$ `, Q& F/ h0 m( x6 J
6-5 seaborn强大的调色功能
5 j. I/ e! ~3 |) c- j0 j! O; s$ z! w0 l0 H
第7章 数据分析项目实战
3 k6 n, f$ L; Q8 b4 z/ o8 h& A1 r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。
p- u; G8 c' N2 c7-1 实战准备
( g$ ^, m- w( c7-2 股票市场分析实战之数据获取" B8 v: e# U1 c
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
) w/ o/ x: n+ `2 x$ {: t( B7-4 股票市场分析实战之风险分析
0 h' R1 ]( W% r, |3 ? h2 b" b7 H ^' Z
第8章 课程总结
8 l: V; S4 G4 a% q5 F6 Q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。
8 c0 U! E$ k9 `* j# H$ A: {8-1 总结 k; D: d; T, k9 C. [0 d: L/ K
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