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0 x% A0 f5 y8 D5 p7 j4 E3 ^+ e! n, P" z: z3 Z
【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" Y. |' W7 A. D
9 L3 G9 }/ {% e. ^【课程目录】
( l9 d* V4 C8 |, \) S第1章 实验环境的搭建5 C$ y% V9 Z: S. j4 d
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。3 u$ N7 E& J' A, r$ Z
1-1 导学视频! ~; t+ a9 G, g* w) H5 r0 @ M
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍1 m* G' g2 f' i# D1 C
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示5 E: j# H( x, `' F7 N; `# f6 U+ r; t
1-4 Anaconda在windows上安装演示 x) N- ?4 @8 R
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示4 R4 B: c1 t3 P. T$ t
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
5 ?9 ~5 z& ^7 ~. v: n
9 ^; B' \( [' `/ N5 W. U2 S第2章 Numpy入门
" K! h; n* |9 P: n" {0 S: K* s本章将介绍Python数据科学领域里最基础的一个库——Numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构Array以及如何通过Numpy进行数组和矩阵运算。9 }% f- e8 E8 e8 P% G: q
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
4 q# u! @, o' b9 X H2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
- p/ ]: F0 e- l& J2-3 Array的创建及访问 试看- M7 b4 z9 C4 M4 [
2-4 数组与矩阵运算
9 ^% O- U2 e- Q, e2 U& Z& R( N( V) {2-5 Array的input和output
7 |* Y: ?; z( {) Y; P3 J9 K. E0 {+ K0 B) e0 Z- {
第3章 Pandas入门8 u/ D7 j$ v$ u' y
本章将介绍Python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——Pandas。将从pandas里最重要的两种数据结构Series和DataFrame开始，介绍其创建和基本操作，通过实际操作理解Series和DataFrame的关系。
9 c, d6 D4 A' E, i* E1 A3-1 Pandas Series
; U, p0 ?+ @( ?" {3-2 Pandas DataFrame- ]) \) W' m: e! y. ]3 t
3-3 深入理解Series和Dataframe% E# [3 F2 M4 J
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作9 E, ?# a0 q* F
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
( V4 ?2 E; A) B" v3 d9 p3-6 Series和Dataframe的Reindexing5 e( ?! x. k% @
3-7 谈一谈NaN
7 U8 s2 z$ {+ ?: m9 a) i) T) k3-8 多级Index& R& t3 I* X- G
3-9 Mapping和Replace
4 r, F, o$ N2 N6 ?5 Z
/ m/ J4 U2 I9 x. T d* f第4章 Pandas玩转数据- g: b5 J; l* q" p5 m# z
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。
W2 l/ P) ^, p4 b4-1 DataFrame的简单数学计算 k/ L( B, V" M7 j
4-2 Series和DataFrame的排序; ?9 q) R( q! Q8 k: b; u! [
4-3 重命名Dataframe的index: v7 A* K# d6 O) A) C
4-4 DataFrame的merge操作. Q( I& q5 }/ i; f
4-5 Concatenate和Combine2 m! A# @8 V2 H" \8 M' P+ ^
4-6 通过apply进行数据预处理
0 a; f! s$ \: h, b6 j" u; e4-7 通过去重进行数据清洗
! l. g! J; d0 L, h4-8 时间序列操作基础
$ \) |! G$ r3 O' D# J, L: M4-9 时间序列数据的采样和画图, G) F4 h2 K7 O
4-10 数据分箱技术Binning, K. z4 h; y# N8 c- o1 E$ x, V
4-11 数据分组技术GroupBy
! ^' K" G# A5 h/ B4-12 数据聚合技术Aggregation
+ H4 z/ \6 l( E& N4 G4-13 透视表# N) f r2 |1 R. [1 w+ f5 T; H
4-14 分组和透视功能实战
2 \/ ]3 F! U2 E' R4-15 Streaming DataFrame
( \/ Z6 M9 P6 c. D
- R y. ]% h0 u+ P第5章 绘图和可视化之Matplotlib' K" n5 M" M5 u& 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。# `5 J N* @! ?1 q+ r: X/ \6 ~. K
5-1 Matplotlib介绍5 r( ^: W! R9 y2 g3 [. C
5-2 matplotlib简单绘图之plot" k# y; O" D; F7 ^( B+ O- C2 f
5-3 matplotlib简单绘图之subplot. M3 j* A$ m; V+ X% \
5-4 Pandas绘图之Series3 K8 s; V$ A+ t2 z+ X
5-5 Pandas绘图之DataFrame
: b7 p7 _ U/ p( J, d5-6 直方图和密度图
) m- D7 a+ k2 W" H/ `. y4 j
3 N+ C; ]4 v' u. N" W9 }第6章 绘图和可视化之Seaborn% q0 j& |9 H" y6 B3 ^
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。9 r9 }& R% F; N1 n3 C2 q& P8 p! ~2 B1 s
6-1 seaborn介绍: N4 {2 o: U+ t& c
6-2 seaborn实现直方图和密度图
! M/ O' Z% P3 g; W6-3 seaborn实现柱状图和热力图
2 N/ N- h* H) @. i* I9 _6-4 seaborn图形显示效果的设置9 \% p; D4 |: r, w
6-5 seaborn强大的调色功能. X8 A/ N# p7 C6 {- q" E
6 f8 \7 Q$ j( y& j8 ]第7章 数据分析项目实战
W, |/ Q: E0 Q: C. I# D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。
* j& E2 g: e. L8 R3 P7-1 实战准备+ C; ]" u; ?7 Z- @$ I
7-2 股票市场分析实战之数据获取
; h* v. ]0 l. T. b1 n7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析" V7 `: n6 v! K5 ]
7-4 股票市场分析实战之风险分析5 C* p* U- [) T: j
c7 `8 ]: m H9 E
第8章 课程总结$ H$ ~! D% `4 o; F8 s# [2 p
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。
/ n0 m- d' ?! g* \2 b p9 m8-1 总结( k0 I* `( t1 r# H* G
2 A: F7 ^( v8 B8 z' D! b
【下载地址】9 f1 ?; h6 d. g% S7 L3 L% k6 y( [
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* m: K6 Z; A" Z) e+ v, k, O5 v0 ` s& h {
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