* k) [0 }$ I0 h: V- I- A
1 \2 w1 l- F! g+ a
: a1 B2 { N; ]: _; Q& i( B$ `
【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
, x% d- M+ }5 }9 n X
9 t+ e* O7 H0 f% k6 U( r/ D! }【课程目录】
& i3 H; H, s5 n. [$ ~第1章 实验环境的搭建) e, {0 x6 m9 D* 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。
0 ]8 ]/ n' p, `; N1-1 导学视频
- `4 S; g2 y$ Y$ w& w1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍" |" [! @, q7 v! O$ p
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示# \* A0 I( H, P2 w
1-4 Anaconda在windows上安装演示
: ^8 ~. S2 T. I& D: D3 e1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
# r+ @' E" D& v$ i N1-6 Jupyter-notebook的使用演示9 J* ^7 c$ \/ d! @* F1 L+ U3 E
9 T w, W& i# L8 q/ ]
第2章 Numpy入门
: N9 }3 U7 x, l2 X2 r, r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。( g5 x$ m L: i! H; |& H
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看. o% v. N1 S; H0 V8 \/ z
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看) Z& h. K7 g1 @ T
2-3 Array的创建及访问 试看
' l" U9 C1 z# E" f, g C! @% |! `2-4 数组与矩阵运算# m- }# s7 f& `3 j
2-5 Array的input和output
+ b0 H2 _- J. `! H% @0 M5 G8 X. P+ \- T/ l4 [' ^3 C2 _
第3章 Pandas入门
; w, R$ ^: e3 d' 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。
* u) K' ~5 N# C5 \! F4 l( i3-1 Pandas Series5 U% `/ G4 w3 H
3-2 Pandas DataFrame9 q# ^3 Y4 O1 Y
3-3 深入理解Series和Dataframe
2 Q; u2 u. q1 B \3-4 Pandas-Dataframe-IO操作' w, G* a- U, N' t( m
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
7 p7 s7 x# h+ g( [$ D3-6 Series和Dataframe的Reindexing6 G# H+ G1 @) o9 [% Z9 y
3-7 谈一谈NaN3 M; i" o7 J0 g- z V: P
3-8 多级Index
& y4 ^; z. S2 W3-9 Mapping和Replace
8 r) I, y. C# p! \' b- g; Z/ \1 F
第4章 Pandas玩转数据
& c/ N# v* w7 U' H- k6 u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。0 R! D" H# J3 _7 v
4-1 DataFrame的简单数学计算/ x0 J+ g5 G$ @. S5 }; n S0 w' A$ O
4-2 Series和DataFrame的排序
& D {& h( v# v6 i* d0 A2 j/ S. i4-3 重命名Dataframe的index
$ a; f0 O' d) [( M4-4 DataFrame的merge操作
" R" C; m! u. v& l4-5 Concatenate和Combine
; ]6 p7 a9 \0 L: V! i4-6 通过apply进行数据预处理" o' d7 \$ |+ H* j" y j* f' j3 A
4-7 通过去重进行数据清洗
+ r& g( r/ E- K0 `4-8 时间序列操作基础
! C7 e9 P* _( n4-9 时间序列数据的采样和画图: B. Q& T4 I/ @% r( `
4-10 数据分箱技术Binning
& h, _6 ~. |9 K2 v4-11 数据分组技术GroupBy/ r+ }! s" T1 x& |1 j
4-12 数据聚合技术Aggregation
7 C- P) b: O2 h P4-13 透视表
* G3 d' f/ c+ `1 |% g4-14 分组和透视功能实战0 k) F- o* `( _. B* R) H9 [5 ~+ l+ I
4-15 Streaming DataFrame
$ m4 w) V) F! r& r! L% g0 k8 z* b4 {6 l {
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
. G" k" ]$ M" ^* i6 J/ ^) N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 [. a: v. v& h5-1 Matplotlib介绍
1 H% A) U% G, w$ ]" ^4 V5-2 matplotlib简单绘图之plot
- M# y) {7 R. N5-3 matplotlib简单绘图之subplot' o8 g% x. x7 `4 e& L7 k- q |/ ^8 @: [
5-4 Pandas绘图之Series' C; E0 W* N) q1 Q+ @
5-5 Pandas绘图之DataFrame/ T5 e6 L, ^# N8 s- {! e
5-6 直方图和密度图# c0 m" y7 i+ q1 M8 N
3 X2 }+ Z+ E4 ?8 [0 \8 A9 P
第6章 绘图和可视化之Seaborn: B, Q" g1 V' D+ [% B# O" ~
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。; v3 b- o- b q1 {5 Y& P5 Z; f
6-1 seaborn介绍1 q ~1 w' g/ X% A; K$ X
6-2 seaborn实现直方图和密度图7 h' G9 j$ ]9 H' n
6-3 seaborn实现柱状图和热力图( V( ~* B; `& g# @3 p+ X: n/ ]
6-4 seaborn图形显示效果的设置3 k3 b X8 f% e: S& K8 ]: {4 T
6-5 seaborn强大的调色功能
+ R' s& g! X1 _* L/ W4 ~/ j$ M! {1 o9 s" [+ |. E$ b* v
第7章 数据分析项目实战
$ j: c9 j" c" z; x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。
- t9 P4 l8 [3 {: M5 @+ X& ~% V8 S7-1 实战准备
/ `% O: c" ^8 H7-2 股票市场分析实战之数据获取
+ l. s3 o+ g2 f% \+ T+ H! R7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
: e8 s6 m: `) F9 I. I: t7-4 股票市场分析实战之风险分析# o, }! t# P- q0 E
8 t6 u/ U) n$ B; h第8章 课程总结
. ~ `6 O$ c& n* H- 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。' W2 Y: t' b6 q, N& }/ z2 y
8-1 总结" D, c1 L- X; K9 a# x
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