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1 O$ S. e; Z# ]" t4 j# S
【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
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【课程目录】. S6 Z1 B% X/ s4 z, k9 o6 e
第1章 实验环境的搭建
. y2 u& T7 M' C/ m9 e0 V S* \, E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。
' F; F) g8 D5 K+ \( ]2 X% {0 J1-1 导学视频
3 \& {6 a) h* v4 r1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
3 p8 I7 Z& `9 M9 x9 ^; y" X1-3 Anaconda在Mac上的安装演示) s2 g: \6 a! J; T* z, T$ K- U
1-4 Anaconda在windows上安装演示
2 N/ W, B+ T& ?- W4 \1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
5 h P- `0 x8 h* I0 v# X1-6 Jupyter-notebook的使用演示7 g) S& r* @9 P+ N3 `
2 z6 ~7 E9 Y+ F9 _+ a% F第2章 Numpy入门% c) M$ o' N" w, O) B
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。
5 g' u( {/ w! I6 b( C2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
: |! w# Q; O; Z2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
1 y6 W h- n# S5 k; s2-3 Array的创建及访问 试看
- _/ I) Y* A2 z7 a7 q2-4 数组与矩阵运算
7 I% v1 d/ U5 b$ I2 R2-5 Array的input和output5 E4 x3 X, |( p. j9 q8 g/ [
4 x0 \; c* B W6 c. H$ y: ]! D第3章 Pandas入门
4 ]3 h m0 m5 v. x5 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。
0 H7 x5 V2 u j( b! u$ a3-1 Pandas Series
3 ^5 q. @: d$ @/ e8 ]3-2 Pandas DataFrame5 ?! f% Y4 V, H( |3 `
3-3 深入理解Series和Dataframe$ `+ J3 G1 D8 S5 }+ J
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
& w' V. n7 y! t3-5 DataFrame的Selecting和indexing
: ]! @, M& q( [2 q# h3-6 Series和Dataframe的Reindexing4 S" W$ I+ R" Q: [2 x3 Q
3-7 谈一谈NaN* T2 j' H7 F9 h6 m2 a+ `2 g, ^
3-8 多级Index! Q4 N8 ?) G/ W/ U8 W
3-9 Mapping和Replace
) H- e0 C# n9 c6 t: s4 O9 }: ~% J7 ?/ }
第4章 Pandas玩转数据+ w! p# W4 `% y, f$ M/ n- ?+ R
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。8 c) _, u: O7 Q; K: g
4-1 DataFrame的简单数学计算; D' S5 \. X$ O1 D3 h. c
4-2 Series和DataFrame的排序( x0 w% u( a; @
4-3 重命名Dataframe的index; i3 d% R* \, d( t, J, o
4-4 DataFrame的merge操作
3 _- b( H9 |' v0 E% G4-5 Concatenate和Combine7 Y& j% v7 M/ v" b: E" w
4-6 通过apply进行数据预处理
% P; T& T2 J+ A2 I8 n4-7 通过去重进行数据清洗& J# K; p4 W7 q
4-8 时间序列操作基础8 I% z9 N4 e0 b
4-9 时间序列数据的采样和画图
: B; T' A. i% G8 C# F/ w+ `% n4-10 数据分箱技术Binning; }0 g; U0 E8 w D
4-11 数据分组技术GroupBy2 p% @$ B4 K& W a" m
4-12 数据聚合技术Aggregation, S4 v9 w1 T8 }: j
4-13 透视表/ ^4 x; l& r n# a+ e+ y
4-14 分组和透视功能实战
2 N1 \: ]& H+ i4-15 Streaming DataFrame
Q( V- [ J; p2 U- J& M$ L ]
; [# N0 p, D6 w! t! W( K9 n第5章 绘图和可视化之Matplotlib
4 \/ A0 m6 T4 s1 P: I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。
+ h8 u6 J3 W% _1 V, ?0 ?( @5-1 Matplotlib介绍
! N0 d" K& n% p* G, N- o5-2 matplotlib简单绘图之plot* \; e" U* A- I) Y1 J
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
& y0 K* w+ x& D' n' ?+ i5-4 Pandas绘图之Series6 B4 x* j+ q4 c' ~, M7 }! ?
5-5 Pandas绘图之DataFrame2 l% M# ^$ A( e( N; a5 ~
5-6 直方图和密度图; R5 x1 d" G9 U
: u3 ]3 B, U* c7 q* D; z# [第6章 绘图和可视化之Seaborn
7 i& W; S% r: n! J6 _6 ?. kSeaborn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。 o4 I7 V. M% v0 i# b @: c
6-1 seaborn介绍) _& ~- ]9 _! [
6-2 seaborn实现直方图和密度图- K. q7 Q: E( c
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
& [+ Q4 `+ o: K2 ?: A( f6-4 seaborn图形显示效果的设置
1 z1 y# n( u: c% }! K8 L3 b6-5 seaborn强大的调色功能
; `! y" g5 a5 h. {
) x o$ }+ p& O第7章 数据分析项目实战) r8 B, _5 F, Y' Z2 z6 ~& |( g! F8 z
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; \4 f1 h( G( }' _3 p3 b1 \; m
7-1 实战准备5 w9 I5 T, J5 @% }# i5 D, p
7-2 股票市场分析实战之数据获取# i% v' @0 \. g; e. `
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析4 H$ P& x6 |( }2 S
7-4 股票市场分析实战之风险分析1 ^' h- F9 F9 E& G% r- A6 e+ j M4 B
8 C! X7 K0 Y$ Y" i4 Y( c第8章 课程总结
2 r5 o+ d3 q F) {& |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。: Z$ U5 x) X7 M5 j# C7 a" C* x
8-1 总结
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【下载地址】% E6 P9 s$ `; F* p5 r3 h5 |; k6 [
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