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( p( D" P0 l0 R3 [& y" Q) O
【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
) ~( B0 i% ^+ i! D/ G" C" w6 F9 Z. b1 g! X( b
【课程目录】
- Q! ?6 X: g; u) l7 L第1章 实验环境的搭建2 r- w% j8 \/ T
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。5 z" |( Q1 d) c! k0 R, [
1-1 导学视频# J8 d. @( |7 l4 n
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
. t" W; Y6 m4 h; \% I2 H; G7 c8 l1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
# j7 k4 Q7 W4 v% L; d! ]1-4 Anaconda在windows上安装演示
$ ^2 m+ M! M/ Q" @$ I1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
; J/ U+ R. K- [& g7 ~; G1-6 Jupyter-notebook的使用演示
5 }5 H5 I, l$ B2 ?0 {+ ^% j4 x0 \
. w7 ~* ^0 }% [5 l" p' T, [第2章 Numpy入门7 M1 o0 T. M, B! o
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。
! ^! T5 n* c$ A# e) F2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看5 a Q0 K4 O- U+ [+ _' o
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看* _+ A/ E: b) x! b* y
2-3 Array的创建及访问 试看
/ Y8 w% F5 {. ?: }2 M5 C3 [1 }9 \& g2-4 数组与矩阵运算
^& a8 l4 o& e# v& W5 A$ k2-5 Array的input和output
1 @# |+ A+ N, G4 c* |5 `
3 O& i; }: N# {' S第3章 Pandas入门
N; b: D2 J3 ]) N7 Q2 |$ O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。& O$ P% N5 `. i1 ^# d: z
3-1 Pandas Series
" H! {2 r% R0 W3-2 Pandas DataFrame
F( _8 ?5 H- l7 [3-3 深入理解Series和Dataframe- C4 U8 N3 O1 Z+ {* J" }8 ~3 N& a
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作* z4 k `9 u1 i6 F. C3 |$ \& C( M
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
) j% G: ^( P9 a; h7 K$ O3 q% D% }3-6 Series和Dataframe的Reindexing, y, a' U6 a/ W! c3 b$ h' ?( |
3-7 谈一谈NaN; B& O1 t/ R! u$ |6 K3 o
3-8 多级Index: t0 p$ C0 ]( \: r) c0 M
3-9 Mapping和Replace( U" E& e2 e7 v1 @" F! B
" f) I. u4 r# ~4 u! C
第4章 Pandas玩转数据
9 g. ?0 N; D# V- h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。
; Y) E2 t& D6 F+ G4-1 DataFrame的简单数学计算% W$ v& }9 e& X+ ]/ j& N
4-2 Series和DataFrame的排序% q' g v4 I0 L8 x& w6 H
4-3 重命名Dataframe的index# w/ ^7 F; C7 O. O0 d9 U/ c
4-4 DataFrame的merge操作
+ T) @4 E+ C8 y* |! m: \4-5 Concatenate和Combine
% o# L/ s- h. k7 R/ \: d/ b+ z( R! b4-6 通过apply进行数据预处理% u+ q7 y; v# \, \ Q: D1 n# G
4-7 通过去重进行数据清洗
; O% d T7 R5 C3 A4-8 时间序列操作基础
1 l; E q2 O, X& d4-9 时间序列数据的采样和画图3 f0 h+ t6 j# |, M5 B' n, P
4-10 数据分箱技术Binning7 e4 z: s: f$ H5 U" a* n/ w
4-11 数据分组技术GroupBy0 a4 j2 N( v1 V' Z+ n
4-12 数据聚合技术Aggregation5 X* f0 n, X5 h2 \& _6 K
4-13 透视表
0 D. o2 z7 F) i4-14 分组和透视功能实战/ k t4 ~7 h- m x
4-15 Streaming DataFrame/ z4 l8 ~% n! s" y& ?
1 G5 A5 }/ W2 s: `
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
M% R7 S4 r8 g" `8 t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。
& ?9 M2 H( d7 { ]0 [+ |0 P: i5-1 Matplotlib介绍
4 d- O1 [/ k) U$ s6 t5-2 matplotlib简单绘图之plot
/ c& @; P; Q' |! t4 V. l! O5-3 matplotlib简单绘图之subplot& O: o& Z! n( v* h3 ?
5-4 Pandas绘图之Series4 W. n8 y2 ~6 U/ [% h" P0 Y
5-5 Pandas绘图之DataFrame
3 N) H- g! @5 a1 a$ a5-6 直方图和密度图) p4 I w- V/ @, U' Q& m% y
6 h- G5 I1 q! G8 |
第6章 绘图和可视化之Seaborn( c2 ~: c, f3 E% I
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。8 [, X% ]' {3 W. z/ `5 H
6-1 seaborn介绍6 m9 e, m) A8 |; [
6-2 seaborn实现直方图和密度图8 z/ C0 p; f7 E% o* q! F
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
1 r# G; [$ Z3 b, i8 e9 e6-4 seaborn图形显示效果的设置
( H9 i* a2 G; E/ g& _# K6-5 seaborn强大的调色功能( v3 s+ g: D8 G3 A4 L$ [4 ?/ e8 G
6 m" |+ A/ y9 U2 x+ p1 S% M5 V
第7章 数据分析项目实战
# t9 Z* U% b8 Z$ d1 y. n" H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$ I1 z d8 Z2 W7-1 实战准备
. Y# k& M+ D% K, E9 b" @) c7-2 股票市场分析实战之数据获取
7 ~) x, ]4 P1 h* h7 q: @7 S7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析0 E3 G: ^* i; l. \5 P2 |3 W( Q* t, `
7-4 股票市场分析实战之风险分析
6 Q4 M- ]0 g P( @. F1 G' b9 ?* Q) r
第8章 课程总结
- u7 g' I. X, k4 E* o# Q/ t& \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。
* g( o a) H& |8 y8-1 总结* q; p2 m3 {; Y& n
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【下载地址】$ F' b- m! m' t
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