7 x1 y& I( V# f5 u& V: \* K E
! q9 M# q5 S6 W9 B: v
6 y) G8 E; K: _' v4 Y! h" f3 `8 `: 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
8 u" @; {8 S4 P- _- c8 Q8 h: K5 d$ }1 C0 d) I. _" c4 X
【课程目录】
! [3 J9 w i2 Q: n$ X3 a第1章 实验环境的搭建( u8 W$ e6 i* f' Z" n- C; w
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。) a: n+ L1 @% m& h0 a& \) T
1-1 导学视频8 O: s7 a8 b8 C$ P/ ]
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍% M4 B, t* ^5 h7 J* a ?
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示3 T1 H- X: T0 [1 q3 Y- ^+ h8 M
1-4 Anaconda在windows上安装演示3 D* J3 E' H u
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示( _! S; ?, O7 \% p% Y5 A' ?
1-6 Jupyter-notebook的使用演示. W6 y* V( Z- r5 L: u
) A' U7 P2 }/ f; k" e% n2 A第2章 Numpy入门
; N! ~# b0 h, ]/ n% n& u) c2 q ^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。# b* Q# Y1 p- M1 S/ ?8 V9 |) U9 c
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看& P/ X8 Q! }: u9 Q" t' s" x8 {
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看& ^2 T/ p" C9 s
2-3 Array的创建及访问 试看
. ?' ~0 i" S; I2 N s2-4 数组与矩阵运算
/ |# ?/ v% v% b2-5 Array的input和output
* ]2 \4 b+ z- T f$ ^8 I; Z1 Q, U, }, u4 E8 X6 l
第3章 Pandas入门3 N' `4 j3 r8 j0 l8 o+ ~- A
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。
/ |4 r& F9 \2 t& x$ I+ j6 T8 }3-1 Pandas Series1 @# c( p' q4 K' J& k/ I. h2 h& D" y
3-2 Pandas DataFrame) q6 E$ k8 `$ p2 q9 E9 b
3-3 深入理解Series和Dataframe: F8 o. Y7 Z8 |, v$ p/ L
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
; s# R: E% V1 c, u) \* n5 @+ s3-5 DataFrame的Selecting和indexing" m0 c4 T6 V6 ?0 _
3-6 Series和Dataframe的Reindexing1 y* f2 o1 x9 L# w" i- D
3-7 谈一谈NaN
8 f5 D* D5 r$ d- q6 P* m3 ~: ^3-8 多级Index: Z/ g- Q! `: l: w
3-9 Mapping和Replace- S! ~6 p2 a1 m! _
( m$ a! E; e- P& L6 p
第4章 Pandas玩转数据; S7 A5 A Q" C) Q' U! W- ~. d
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。
# Z" T) }3 H* z9 |1 J9 k' y4-1 DataFrame的简单数学计算
& {% @6 b. i+ j8 A3 Y4-2 Series和DataFrame的排序$ M9 y2 m! ]8 _- Z& A+ s
4-3 重命名Dataframe的index
2 @+ `- f$ [$ ?8 z$ g: N: I" N' C4-4 DataFrame的merge操作 C/ B* ~0 L# v# O& `7 i
4-5 Concatenate和Combine
. E) G0 l2 Q' P8 J4-6 通过apply进行数据预处理
# n9 Y9 H/ Y) ^4-7 通过去重进行数据清洗( @+ }0 y' Y, S
4-8 时间序列操作基础
- N8 j3 T: p$ Z: }1 E% e$ _7 `' |, @4-9 时间序列数据的采样和画图
6 s3 z r; M# M2 s8 e1 ^/ Z- _4-10 数据分箱技术Binning4 h! _$ |3 l% O
4-11 数据分组技术GroupBy
8 T( x2 E# R* H: d$ C* G* F4-12 数据聚合技术Aggregation$ v8 ~2 a2 _& [- o
4-13 透视表: J7 O8 f: z* }- x5 {
4-14 分组和透视功能实战
4 |& k2 Z1 {! u; m; |% f4-15 Streaming DataFrame
) B3 b: L0 n! K: w$ \7 F" Q. b D! o% D+ i% e
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
5 M, ~, u* s w' C# C$ e7 I8 T( T7 S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。, N- y! d( f; Z. _* F
5-1 Matplotlib介绍# S; a- s3 q9 b
5-2 matplotlib简单绘图之plot! {! ]5 Q+ P$ E8 k
5-3 matplotlib简单绘图之subplot8 N$ J$ w- [: Z) [ r; p
5-4 Pandas绘图之Series) l: d" I( U" u! T* i& Y/ ~
5-5 Pandas绘图之DataFrame. G' \/ a0 x/ {7 X5 p6 B' }1 ?7 i
5-6 直方图和密度图
) A- M! F( C7 }( g: [: L* x, `* u6 i, R/ U
第6章 绘图和可视化之Seaborn- t# i* `3 |/ W* t, G; P1 ]
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。 D$ P$ {7 r) z
6-1 seaborn介绍, y# ^. F( G8 A) [* v4 `
6-2 seaborn实现直方图和密度图) {) ~. o0 B, @0 `2 b
6-3 seaborn实现柱状图和热力图5 \, o: \( ~ Z* C+ S, q5 n
6-4 seaborn图形显示效果的设置
3 [2 v% q8 P" U* z, y& y; t7 c7 J1 x6-5 seaborn强大的调色功能
, }/ f8 Q8 t5 k" E4 S
+ c5 n5 ~9 F- |$ _( d, n& {" _第7章 数据分析项目实战
$ V) S) ~3 N4 C \ R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。* _2 v* B3 w6 [
7-1 实战准备' f6 ?" J+ Z7 R8 b# F H
7-2 股票市场分析实战之数据获取
8 h, M3 X- L$ _$ ~$ X/ B' L2 w7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
! N5 \. g j: U7-4 股票市场分析实战之风险分析* Z+ M- d- k ]2 w: o1 W
5 }4 D2 v3 O7 T2 q' Y: E% F
第8章 课程总结
' ]1 n5 }( Y" l4 m5 b- y% ?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。
0 X+ c# e. D$ ^& j( u$ G2 C8-1 总结
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4 H! L8 M2 ~- i" ]9 c. q【下载地址】6 G) w3 b/ q. ]4 q+ U9 J
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