+ Q& N( w% Z7 k0 r, W/ x5 n9 l/ \% z& q9 A( Z+ Z8 E
3 @# x! k( O: A) r/ V0 p$ ^( b) n
【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& I$ `; C6 G, g' A+ C
; J5 Y, E1 N1 c【课程目录】
3 M9 T5 ?7 s2 l" G第1章 实验环境的搭建. S+ j3 ]* M5 s m; j4 S* Z
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 l6 R4 T# V9 B
1-1 导学视频
6 w% _9 o, t& f1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍5 g# `7 ]& v3 Z. ^- z& S) J
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
0 `0 \4 p$ Y# s M! A1-4 Anaconda在windows上安装演示% E1 _4 ^7 V, v: |* L9 h$ A
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
; |$ P' B) ]/ @; E+ X. t1-6 Jupyter-notebook的使用演示
: w/ m) ?1 ?" C8 R" ~$ }. J6 u4 u/ E6 @1 E( l1 [
第2章 Numpy入门- _# S$ l2 w. q3 Z) O/ Y
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。
: f) w' \9 l0 H l e* m2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
; J% m3 p+ m u2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
8 }2 I+ j* z0 b% z" L" w" u+ D2-3 Array的创建及访问 试看
% }" T Z/ l7 {; R' t2-4 数组与矩阵运算3 i( I. y5 O! M5 \+ P' y
2-5 Array的input和output
7 g* T0 G! _1 A& Y+ }5 d" X" p& L* A( a; Y! `
第3章 Pandas入门4 O7 m1 C/ H; x8 g! t& T/ d
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。
* ^5 E, J( _0 B1 \8 _3-1 Pandas Series8 _* {* _" a4 I: Y4 F* A3 |
3-2 Pandas DataFrame
4 V0 B& z: H# ?1 U. Z3-3 深入理解Series和Dataframe/ l4 F. @3 ~- R& [* F
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作3 Q; U5 e" F1 G9 {8 _4 p
3-5 DataFrame的Selecting和indexing& {8 n& C3 l" _, P
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
5 L: E6 r, Q6 S3-7 谈一谈NaN+ m+ g+ Y$ G1 P+ S* e
3-8 多级Index/ n. A+ Y; p. K) I5 f# }
3-9 Mapping和Replace1 y$ c) n# P+ F8 [7 n4 T# Z
: `/ p$ q# Q4 {% b5 x; J第4章 Pandas玩转数据
' }* L* K7 z; \# Q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。, a9 k5 Z1 c# t
4-1 DataFrame的简单数学计算
1 b/ Z- j6 H. _" w! ~& O4-2 Series和DataFrame的排序
( D9 J) ~: ], x0 ]- _4-3 重命名Dataframe的index
" T& }# O a' F4 K N/ {2 K4-4 DataFrame的merge操作
8 ?+ ^3 T3 q! G$ R: |2 c, X1 O7 p4-5 Concatenate和Combine9 z- ~" H+ ~" v0 U
4-6 通过apply进行数据预处理
2 z: a3 l* g* e' q' [- ~, M4-7 通过去重进行数据清洗
% B0 h/ t% O% V0 f; X0 j+ p4-8 时间序列操作基础- o4 V1 q) ]# b8 g
4-9 时间序列数据的采样和画图6 I# u4 J3 a' B& R
4-10 数据分箱技术Binning. C" ` f0 l) q( r& Q6 s* j
4-11 数据分组技术GroupBy1 e! g7 g" x$ o& M
4-12 数据聚合技术Aggregation
% U/ F% g- s3 w2 H; E; `6 @6 Z' W9 L4-13 透视表) y6 p. b* o5 J* g
4-14 分组和透视功能实战
# [( K. D6 T4 @4-15 Streaming DataFrame, [6 P2 O, l/ P
% ~; V9 n- `0 @1 I3 o9 }5 `
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
% _! O. f5 }# x! I7 l& l1 ~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。
3 D. e' s# x$ C! j [5-1 Matplotlib介绍
0 }. K3 [2 ^3 s# A2 [1 V* T8 h5-2 matplotlib简单绘图之plot
- \* F8 y- p7 h# N5-3 matplotlib简单绘图之subplot
$ K3 z0 x. h5 o: o- ]* \- O5-4 Pandas绘图之Series% L/ H: Q6 S- O
5-5 Pandas绘图之DataFrame$ J+ h! h# `7 f \: @! [3 y) Q9 ^ L7 _/ Y
5-6 直方图和密度图) U/ {' ~7 i, i: J r
) K+ \" m! L* |: U9 w) v
第6章 绘图和可视化之Seaborn, ~2 c; {; y0 |" ^) U* `
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。0 h3 h2 D/ B8 }
6-1 seaborn介绍
; U* Y. i' ~% I+ [2 w/ K9 a6-2 seaborn实现直方图和密度图
- ?- K3 ^* {- L# ~6-3 seaborn实现柱状图和热力图
6 A9 p% u; b7 v) m7 s( ?! E6-4 seaborn图形显示效果的设置
& u* G9 P$ N# i5 D6-5 seaborn强大的调色功能) V# }* O; q% q6 H
3 L7 R0 G' ]" }5 b. u" w& E5 x1 x
第7章 数据分析项目实战
1 K: h6 K6 |3 p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。
) ^! K3 m+ L, R& C. g; k& @7-1 实战准备7 Y* ^% `7 Q! \
7-2 股票市场分析实战之数据获取# _6 T; }3 r! H i
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
9 h) z3 o! p x+ _7-4 股票市场分析实战之风险分析
5 C7 ]( m& p" @
3 R' s$ z- x' m- _第8章 课程总结. u7 d0 m" C1 X! w2 X
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。
9 q; d0 F9 s; n8 q d/ ?. |) m+ R8-1 总结5 \8 N7 l" o K& B) O, L0 Q0 z
C. j$ o K0 i/ o3 `0 |6 {【下载地址】7 S& _/ X* b& M- ]8 j2 E2 f; o
4 E% w& w8 Y6 _- O6 a, z) c' ~+ G
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