* m$ W& c8 a2 ]
2 m0 n: C" H- U6 I5 \9 W V* f7 R$ s: Z/ F# y! q, e
【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/ k) @9 g, U: h8 u7 u
% T# @3 B% t4 F* J- V: {; |4 s; w; V
【课程目录】
- B" _% O" j* O/ R3 J0 q$ \第1章 实验环境的搭建
1 T' ?* N' ?( F) V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。
% x# q8 |2 S n8 n6 L) X! |1-1 导学视频, ?- X# B) X# H7 ?. Z% u' s( s
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍. E+ ]; B% V* v8 G+ L
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
, W. D) I+ w2 n4 e! c8 x3 v1-4 Anaconda在windows上安装演示
% ~6 x6 r; Q- w1 y7 s1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
+ d( W/ j9 t: g& G9 d D- L1-6 Jupyter-notebook的使用演示& J! e3 h; o/ {' p/ x1 R' D) [! Q
1 Z: o: Y& r4 X# D o5 q' v5 l; Y第2章 Numpy入门0 I" p* b w6 ~, _; A
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。
) B' r/ Q) C: f+ Y1 j& z% I3 r2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
) w6 @7 W8 B) U O' {2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
; E! {5 H: |" C0 r6 ^. O2-3 Array的创建及访问 试看
9 F; T& C# Z1 ]) w2-4 数组与矩阵运算$ ~9 R0 S0 h1 ]' ]: i) L% t
2-5 Array的input和output3 n3 j* `( L1 E
2 {% `' t( r) i第3章 Pandas入门
/ k7 B) H, |( N" h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。
+ c W0 B$ |/ p; L H8 Q) l3-1 Pandas Series
6 ^ j/ n e6 ^6 i- W9 L3-2 Pandas DataFrame3 g" i! A4 F( ~
3-3 深入理解Series和Dataframe. k3 f# u* i5 I; U% t
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
1 l. D+ M! d) h3-5 DataFrame的Selecting和indexing
% ^& y# p" E3 x4 e. u& d. M7 C3 w# J3-6 Series和Dataframe的Reindexing
$ k: f+ R1 p S0 B, ] i3-7 谈一谈NaN& a( a2 x8 V m" \8 `4 Z
3-8 多级Index
% |4 O& X$ N6 g4 D3-9 Mapping和Replace
5 z$ ?* h: ~' U4 |. L8 [, U7 i8 l. f# a4 W
第4章 Pandas玩转数据
) q4 W* d) P o S) f; x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 y f7 e, R3 _8 B. s4-1 DataFrame的简单数学计算
; x( _5 ?$ ]4 D4-2 Series和DataFrame的排序
% u3 x _0 G0 Y8 i; `( B4-3 重命名Dataframe的index& p5 N" w8 [! a* A: `+ k1 s( q
4-4 DataFrame的merge操作6 R% F; \2 Q9 C% _8 ?
4-5 Concatenate和Combine
/ B7 \2 |$ ]. r4 s4-6 通过apply进行数据预处理
( b7 Z' Q, D4 _0 R4-7 通过去重进行数据清洗
& q1 J F: Y! |9 _' R4-8 时间序列操作基础
9 \; o# ~1 o& u$ h4-9 时间序列数据的采样和画图4 f1 W# j# r" |5 H6 t
4-10 数据分箱技术Binning; U6 {% ]" V3 D! [( m
4-11 数据分组技术GroupBy B# c* l1 y$ Z1 `( v+ m1 c' g2 X
4-12 数据聚合技术Aggregation
6 ?1 L, }; q- x& V0 S: s4-13 透视表
% p/ [# ?. p2 x2 k3 M1 ]4-14 分组和透视功能实战, K- m5 t: ?6 `
4-15 Streaming DataFrame+ P, X9 [, \$ J2 P8 T
3 [2 C% k; B" h
第5章 绘图和可视化之Matplotlib: f e: Z1 H1 m- B4 _9 Y3 ~
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。# t( k$ P& z/ y- _
5-1 Matplotlib介绍
/ f$ i# A5 X; `3 q7 B9 D2 } L5-2 matplotlib简单绘图之plot( S9 X: z4 G1 J8 ~0 \1 N1 B
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
; ^8 l0 `' ]- {6 L; Q; _% K0 s$ Q. e5-4 Pandas绘图之Series, h5 Z2 A% \, r' i
5-5 Pandas绘图之DataFrame+ |5 g" W V3 N/ d0 Z' {& d- a
5-6 直方图和密度图, R$ W% A$ u1 E8 J* d% U8 C
5 \/ _/ A- H( W" R$ P- r3 u* v第6章 绘图和可视化之Seaborn" j; N. m) ?. O) }% x7 q6 _
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。
+ c- p I0 T! \* x0 \( w6-1 seaborn介绍
, t: u0 a9 r @% J/ Z6-2 seaborn实现直方图和密度图 q1 H0 c, m' F$ k
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
% R0 x1 j$ |! \2 q$ v1 s1 V+ q6-4 seaborn图形显示效果的设置
* F/ b+ u# r" G" f% c( `6-5 seaborn强大的调色功能6 x! e6 w1 v% q* M, S
2 ?9 F; A* o1 x
第7章 数据分析项目实战
* P- d) G0 B7 r2 C6 B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。; N+ F& Z" K5 m; h/ v
7-1 实战准备
8 h& \2 f1 P I! R- y( [! z7-2 股票市场分析实战之数据获取2 P3 h7 |4 J* O( U1 U4 F+ e( f
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
7 @& |/ l5 [% l0 h7-4 股票市场分析实战之风险分析
* b$ |3 r9 f& D4 M
- E% U2 N6 r9 }: a第8章 课程总结
( \- [' q# t- j6 H& K3 I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。# S3 r, n X: t
8-1 总结5 _2 E8 v2 @" @% C* I+ D
3 n8 p P& G( ]5 [3 L【下载地址】7 ~1 k; t3 d" J, L: m, M0 S; L
1 g3 R: d1 U, _1 _: u% g7 f0 M$ {
7 x1 @/ I: |; M+ t
7 B A! g J7 w9 O# B
* I. `) U Q. v
3 C3 H5 w% U7 X7 D+ Q( E |
|
[复制链接]
