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* o6 }3 w6 b! ~: p" S% X【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
A& S0 U `. T5 R7 I" w4 c8 {. y2 H( h( d. j
【课程目录】
- y% H: [6 A; V- X. i- t第1章 实验环境的搭建
/ n+ C7 R t$ ]$ ?9 U* M1 ]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。 C# z7 ^1 I$ s/ @" r8 {" B$ @9 L; K
1-1 导学视频- s! Z1 x6 V+ \+ x
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
) }; X; C3 g6 v9 `: G# {1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
( P7 x8 D. E9 [5 j+ `1-4 Anaconda在windows上安装演示
9 _- q. q) H2 P' S r1-5 Anaconda在Linux上的安装演示3 i4 r0 A( i& G9 V
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
5 T' G5 k# N) A6 G" }& e& c8 p1 n
7 B+ E! d% h$ `3 Y* |- e$ f" Q第2章 Numpy入门
' ^+ M. v% Z6 }: x# C( E+ x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。
' S" E8 K: `/ r- ^0 f; X2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
7 u1 D0 O- r7 |2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看" H) X' z! p8 Q! L- S
2-3 Array的创建及访问 试看
6 R1 d0 O E$ Z `9 Q2-4 数组与矩阵运算
~3 H r+ i/ ^( u d- s+ P2-5 Array的input和output& G4 C& f; `: k* S1 d
- ^$ m `0 ?) E+ t( A, M第3章 Pandas入门/ q8 n$ p& \" |- O* Q6 C, y. \, p
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。/ e, ~+ N3 D* D. \9 x! ^
3-1 Pandas Series0 S% L, {8 m {% B( C
3-2 Pandas DataFrame
$ L5 C2 _3 O# M3 P7 K8 J3-3 深入理解Series和Dataframe, j6 R3 {/ j1 z8 }/ Y" }7 k
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
0 C# p+ j' D$ D5 ^) m6 F% I% M5 _3-5 DataFrame的Selecting和indexing: O: D- r; e/ U8 e5 T
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
0 R& i* n/ ?/ `" S0 h! f3-7 谈一谈NaN
2 r8 R& O: @1 i2 v4 T2 M m3-8 多级Index
) K/ }" e3 U2 @3 Y3-9 Mapping和Replace
- \( c$ [6 {9 ?" h
3 J# i/ ]4 j4 Y5 T8 v第4章 Pandas玩转数据* I9 j. |! _8 W& J v
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。
6 D/ z2 E' G3 B4-1 DataFrame的简单数学计算
3 k% U( c' c; _4-2 Series和DataFrame的排序
, }+ {6 {6 W6 w7 o: N$ X3 L% F) W4-3 重命名Dataframe的index( O/ r5 p/ z7 p5 W4 E! z6 f, S& i, ] w
4-4 DataFrame的merge操作$ b( m% a) f! j$ k' n0 l& t
4-5 Concatenate和Combine) J; y8 [+ W) D* q) i ^; [
4-6 通过apply进行数据预处理+ R: j# J$ d4 q9 Z# Z4 a
4-7 通过去重进行数据清洗
" g3 @- Q0 [9 a8 i* i+ n4 e4-8 时间序列操作基础
; U/ z" y. q9 f c) O, S* m1 i3 B9 r4-9 时间序列数据的采样和画图
# @( O0 V+ R) l& {8 o- F4-10 数据分箱技术Binning
3 o5 z3 Q" @/ T a q5 P4-11 数据分组技术GroupBy
8 h$ c/ q7 n6 ~/ X+ o4-12 数据聚合技术Aggregation, Y4 A: p: ?% s! K
4-13 透视表
+ C; W( H7 s6 m; P$ }; \7 }+ p4-14 分组和透视功能实战
& G- U5 u* ?/ e& b7 q4-15 Streaming DataFrame3 k$ j8 T- ]7 R a2 X' g
! d, X7 E( I4 A3 m' m& m( _
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
/ J9 d2 T( J V- A/ [+ w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。% ?, z$ y' x3 v7 V5 Y2 H4 ^* r) N, y
5-1 Matplotlib介绍: h6 l8 A0 [: Q4 ?2 V+ q
5-2 matplotlib简单绘图之plot. h3 m" P2 W9 R4 s9 m3 W
5-3 matplotlib简单绘图之subplot
" @! j' i6 g, e/ R K) Q+ G5-4 Pandas绘图之Series8 _/ f4 z) i/ P
5-5 Pandas绘图之DataFrame; i& ~5 t& g% F7 N7 R4 q$ U
5-6 直方图和密度图, F1 Q& t( q6 `2 K; g2 B
1 D$ z$ B _7 X! ]& s5 Y
第6章 绘图和可视化之Seaborn
+ w$ q4 W2 Y e. L0 C6 {# T5 pSeaborn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。' N5 O+ Y) B2 i9 o% Q- d
6-1 seaborn介绍
4 n0 z( Y0 o7 Z8 d- R4 ~9 s, j6-2 seaborn实现直方图和密度图0 ~% I5 V E: K" d& u9 Y
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
% N% i0 L* H: l, o6-4 seaborn图形显示效果的设置+ a9 l! i5 h* l `5 {5 C
6-5 seaborn强大的调色功能% N( U) |$ m% K3 E
! X. d6 r8 W6 {) d7 o! d0 Q( l
第7章 数据分析项目实战& T4 g+ d, t3 {% \6 `
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。
& F, \# F8 y- Q# i0 z* @/ M7-1 实战准备
0 ^5 V) Z5 L% s* B3 w; L: N7-2 股票市场分析实战之数据获取3 @; b1 R( t: ~4 Z
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
' P% K4 P" Y" I1 t8 c7-4 股票市场分析实战之风险分析
{0 [ S$ y8 u. n S% z( A
5 v3 q# m1 d6 Z. i第8章 课程总结
! t! {6 ?' J. c* u+ F- I0 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。
$ q( W' x: c- k! {/ p$ ~8-1 总结
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