3 ]( q# E) h% |+ j; K
6 B" K3 _8 p* k1 i! T$ y# A a& I! C4 D* 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7 a; g) Z k L6 s" j9 p0 p
: ]5 s+ ?8 m! w+ y& Z5 g2 J
【课程目录】" I$ B( \0 e8 Q* G. G8 Z
第1章 实验环境的搭建0 H% Y! O9 l m/ V; S2 U
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。
7 X8 H3 e* r Z; u1-1 导学视频
* v/ ]' U4 J, ~, q7 R1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍% I6 ~/ d" ^4 s$ m& [; }& N. J9 ?
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示( g9 c. d6 H$ d* N& h
1-4 Anaconda在windows上安装演示
$ c: F6 Z) A2 P. u1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
# d: j$ R5 M- B6 W: X6 U, w1-6 Jupyter-notebook的使用演示
& a2 U4 \7 k+ D/ U. D( b" ]
$ @( Y g. f, x, z% b6 r第2章 Numpy入门 |, S! _1 e! I: h
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。
! V4 u+ j1 T& D# m) t: t* ?' }) _2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
, k5 i: K" ]6 E4 T5 `2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
( M' \3 v- G; v2-3 Array的创建及访问 试看
8 _' H/ f% p/ H$ `9 O& R" a2-4 数组与矩阵运算
9 ~0 s% n6 n% q- h% f1 x s8 Y2-5 Array的input和output% k5 @ Z6 f8 z+ v _) ]
5 x3 u; x* v8 i$ @, o: z第3章 Pandas入门7 ?* h7 |( a5 |. g# 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。
/ L K; ?* H( B, ^; I3-1 Pandas Series; ~% }( P) ]+ f
3-2 Pandas DataFrame9 B4 p" f a9 @
3-3 深入理解Series和Dataframe
1 E3 |( u1 m$ r& d- v3-4 Pandas-Dataframe-IO操作3 {$ L, N# a- w. o2 t4 n
3-5 DataFrame的Selecting和indexing" _2 F+ ^8 [ p- q
3-6 Series和Dataframe的Reindexing+ _, v5 o# }7 N& w& n
3-7 谈一谈NaN3 e' z3 R- o( o2 v' Q
3-8 多级Index
) h) k; F2 X2 M9 R3-9 Mapping和Replace5 M8 d/ {% ?+ [& F
3 i# k7 z m7 ]; n: q
第4章 Pandas玩转数据6 v0 Z; A8 G" h3 h# h5 v
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。
, L8 E% c# _6 q) e( D$ Y, Q7 N4-1 DataFrame的简单数学计算
* n2 ]+ Y# D5 f6 X# T( D4 ?: L4 w. W4-2 Series和DataFrame的排序; p: D4 }3 R T! ?: A
4-3 重命名Dataframe的index! E1 _1 y; N6 c* o- ? q3 d
4-4 DataFrame的merge操作- J0 \ L+ j4 E$ _8 R+ p1 D
4-5 Concatenate和Combine" Q- ?+ x( l6 R9 z: h
4-6 通过apply进行数据预处理8 A6 w5 G2 L, V, ~7 ^8 o" T" x
4-7 通过去重进行数据清洗; p2 e1 w7 W5 N3 ]
4-8 时间序列操作基础
, T5 ?; U# c5 ?4-9 时间序列数据的采样和画图. G& ?7 `, S5 ~2 W* ^
4-10 数据分箱技术Binning% N6 `3 b" y1 j B* w
4-11 数据分组技术GroupBy2 e) a- @- b& P+ X# M6 B
4-12 数据聚合技术Aggregation9 [1 T, u' K6 u: \
4-13 透视表
+ E, H- R" I$ p4 [+ N4-14 分组和透视功能实战
; ?6 l4 S: i$ F/ ]% @% x4-15 Streaming DataFrame- f& ~& d; B0 c | h- {( [: R
p! {$ n4 C& y- \/ p: S
第5章 绘图和可视化之Matplotlib; [0 M# h# |, E7 V7 q; @! J
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- S* F4 o% `5-1 Matplotlib介绍
6 ^; Y; V: ^8 G1 ]1 @7 N5-2 matplotlib简单绘图之plot8 u) V- A0 y4 e4 u
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
3 A# c d! K0 ~) p( n7 T( l9 \5-4 Pandas绘图之Series9 J7 X& `1 f# A
5-5 Pandas绘图之DataFrame/ ]& \- Q1 X1 }# T- U
5-6 直方图和密度图
* h! r8 c @* I$ b9 x# ^$ M
, m$ F2 H6 b( e) X8 h第6章 绘图和可视化之Seaborn
5 q# ]6 I* t" Q- q# S/ Z2 _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。, |& U) a: h- I' N4 k7 u2 D- N
6-1 seaborn介绍. O7 i5 U& Z6 _) i" O' a& K
6-2 seaborn实现直方图和密度图
- c \( t* G# J/ P$ c+ V: u( A6-3 seaborn实现柱状图和热力图/ V4 ~1 @; c/ Z: |- h& Q$ ~
6-4 seaborn图形显示效果的设置$ m L/ |( ^& t& [" T7 ?; c
6-5 seaborn强大的调色功能9 {9 j2 d+ X7 z& f" \: E( z
f: k/ @- S% D# H第7章 数据分析项目实战$ q. G0 d/ U) [4 g6 f( s" k' 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。% G6 A' @( g6 t
7-1 实战准备
9 H6 E4 u3 F4 l/ {. b- e+ E7-2 股票市场分析实战之数据获取
/ E) T: k+ }" U, W: D7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析* Q/ z2 k, h/ Y5 ]/ q Y m
7-4 股票市场分析实战之风险分析+ l! k: m4 B( x( g; z$ ~3 V% Q! \" e/ P
6 X( b7 I6 _; d6 {3 @" [4 c* _
第8章 课程总结' {3 v$ H: P+ x9 B/ M5 m
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。
9 M: A/ F, W9 V, T& t# l8-1 总结1 W; l& |3 P9 P
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