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0 o2 X2 Q' L( }+ l6 ~, u8 v( c
% V% L% V+ n' Z9 X+ v- I【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& G0 y p1 c' j* W' g0 e
5 ?/ x6 b5 v F. a, Q1 W4 G
【课程目录】& p* V7 l& U1 ?) R; v7 a2 Y
第1章 实验环境的搭建2 H* h' Y$ w$ I7 m, Y' {
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。1 _/ y9 p% z/ S% ^9 o+ |% w
1-1 导学视频. A4 f7 g( ?' J% }
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
1 `3 A* T8 q9 f" _: I$ ~1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
( t2 q; s9 s9 Y( \6 v* W+ e1-4 Anaconda在windows上安装演示) I/ |0 }" i' s/ e6 }
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
* R& Z5 r2 }. }. \8 F& \& F$ O- L- h1-6 Jupyter-notebook的使用演示+ w1 a5 J8 V; I. P4 b% }
7 F, Y, p8 [* _5 b第2章 Numpy入门
' g8 v, `% E9 @# G* |% t, t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。
6 h2 G: t& g9 ]' \' i' ~; A2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看- y2 \) O+ _$ v% |. |% l( u
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看4 n& ]2 m9 E9 J; T6 o" x8 i
2-3 Array的创建及访问 试看" I; n% E; _. |; Y
2-4 数组与矩阵运算
4 w! j% b% P4 u7 y6 D9 `. a7 }2-5 Array的input和output
& b( b1 j9 D! Q; \ k- R- m% K% L o, M8 C7 {
第3章 Pandas入门
8 H. w# Z9 f! ~9 l1 b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。
1 k: F& B8 ?. r t3-1 Pandas Series3 W3 M$ \7 f& h. w- B$ G
3-2 Pandas DataFrame
. }: w7 @& N) u% Z6 _3-3 深入理解Series和Dataframe" ?) |* Z3 N. ~% z4 I' T) R
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作6 n `, f; `; _9 w
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
3 m; m/ V7 `+ @* m( \8 z. }5 o3-6 Series和Dataframe的Reindexing
) {, B B( F Z# n- z3-7 谈一谈NaN
' Y9 D9 l7 C# I1 y$ `0 l8 f8 Z- I0 r3-8 多级Index
3 W" h* o8 q& G, {3-9 Mapping和Replace
1 M7 w5 _! D" u# C" ~
& T& `4 P$ K& J1 u3 E3 H1 B. C第4章 Pandas玩转数据. N; p: ?( k6 T& M1 Y
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 \! ^1 ~6 g8 a7 Z. @2 I8 ]8 O7 u
4-1 DataFrame的简单数学计算1 V+ H, K2 e, l+ w' o5 z4 F4 {
4-2 Series和DataFrame的排序& M- t/ u3 d5 s9 ?& o9 u9 D
4-3 重命名Dataframe的index
# L3 _4 h* b( f% ?: u- t/ e4-4 DataFrame的merge操作
' W0 G6 i {' y- @ A; y% O5 t. q3 z4-5 Concatenate和Combine* Z1 x$ \) F. E: F& z- O# c
4-6 通过apply进行数据预处理
; w# r( {+ T! Y! y. f4-7 通过去重进行数据清洗7 e9 s2 C# t$ P+ `2 G- f) {2 P
4-8 时间序列操作基础
1 y h$ D4 j. T& j( |4-9 时间序列数据的采样和画图- I) c, t7 ~+ q& K8 V9 a; z7 d
4-10 数据分箱技术Binning
% |* X8 t: M: v. Q) X# Z2 l7 K4-11 数据分组技术GroupBy
! H) j5 m, D: R" E) W8 h( F4-12 数据聚合技术Aggregation+ y% M' q5 `4 F
4-13 透视表9 ~$ T4 J( J0 l' a- y/ E
4-14 分组和透视功能实战, X$ l1 Z: ^( n7 h L8 x
4-15 Streaming DataFrame
4 Q+ U a( p" x5 Q/ o: M8 _2 b/ [5 I" }: c
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
: H3 y+ H1 t, e6 m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。
1 \0 o1 Y5 e& x+ u) }5-1 Matplotlib介绍& Z: l A. d+ O$ l5 b
5-2 matplotlib简单绘图之plot( @/ W5 _0 A: \
5-3 matplotlib简单绘图之subplot1 Z9 Q) `2 l# {5 M7 i+ d4 X
5-4 Pandas绘图之Series
3 h! D3 h V9 @5 \' e$ b5-5 Pandas绘图之DataFrame
+ b: G% X, o# ]. r5-6 直方图和密度图
+ E& R6 h8 n1 y6 k- a1 d% h/ P; a0 p# J+ X3 b% L
第6章 绘图和可视化之Seaborn
' ~* \* Y3 D. O; u( ?, ]2 \/ ?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。' d5 ?4 z j2 X, K# [9 P
6-1 seaborn介绍( [1 c, Q( f% P
6-2 seaborn实现直方图和密度图
% m& a. B# U/ ~) f& c: s2 [- m2 u6-3 seaborn实现柱状图和热力图
: L' q8 B5 S( {) x' R/ G- P6-4 seaborn图形显示效果的设置7 w7 g4 N* T" j0 _% {# I; w
6-5 seaborn强大的调色功能
1 {2 [) M& N9 n' y6 ?6 O
% {4 ?3 k9 q! w) @) A# c2 S/ Z第7章 数据分析项目实战# {3 i/ e, {! K
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。$ Y- c3 [, o' t8 e' V6 j
7-1 实战准备
9 P* W1 ^+ N! M% ~& ] d7-2 股票市场分析实战之数据获取, X6 n& y2 Z7 |- F' A
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析' d2 V; ]2 s8 P5 ?7 m
7-4 股票市场分析实战之风险分析' g; C" o. _! Q8 @* C! O3 ?
: Q3 k9 j$ l2 q+ I第8章 课程总结
% o- ]( E$ W6 ]* a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。
" {& n Q" R$ d9 Y8-1 总结
! q4 l8 V# S8 W: B( F8 E8 e! w. i+ M4 j# @
【下载地址】$ u0 D' T% l5 I3 n2 H s
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