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8 }* n) ?! L# g& a- c. 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
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【课程目录】
2 m: U) \' e: M9 Z3 u8 K# f9 l第1章 实验环境的搭建
; F- m7 b6 F J# f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 ^/ a _* a+ k) f& e$ N+ T1-1 导学视频2 W, u+ X- c5 d P) _8 n s- }
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍% c& P* j4 I/ m5 w) T9 w
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示/ x+ G9 {* n" T) _5 p/ F& P2 g. l
1-4 Anaconda在windows上安装演示! U. `! n! ?5 r0 Y
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示5 G! x* h' F% s& K8 O# s' e2 O
1-6 Jupyter-notebook的使用演示6 ^+ N: Y: C, a
# T9 L9 a' o+ d第2章 Numpy入门. Q# q- Q. {! r* F; K* A& H
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。+ J! L% {7 K/ g# h
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
- o+ Y7 S6 H3 p' \2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
8 L$ x, B5 {; \' w( [5 u" {2-3 Array的创建及访问 试看
+ }5 ^( Y% D; ^* f. T7 e9 n' w$ Q, x2-4 数组与矩阵运算- Y0 w, S% Z5 K; f2 \; e
2-5 Array的input和output
\5 v, v8 L8 z% o3 a1 ?- V9 K
! r L; H1 d& D( L! C第3章 Pandas入门" x% I1 z& h/ m: L* O* X! y
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+ K, T( u+ h
3-1 Pandas Series- A0 b; r: P8 e% I- s
3-2 Pandas DataFrame
( g( C F4 v* Y2 h3-3 深入理解Series和Dataframe2 I+ N6 }/ ^% A0 J) }' X% L% c
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作. u4 t8 z! @1 z# F' m1 ?, h% j
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
' \0 P% G% o# l( d3-6 Series和Dataframe的Reindexing
$ X* C* q" Y. ~; C& p: G3-7 谈一谈NaN
0 d8 G& e; z: u3-8 多级Index
9 [; ^1 q/ C0 i# e3-9 Mapping和Replace
1 R* z k0 p- j0 g
8 B) ?6 s+ T. }) p第4章 Pandas玩转数据
; G' k8 B K: {" d+ t Y( 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。1 e9 S, i! `/ S2 @+ p2 g3 T* T& E
4-1 DataFrame的简单数学计算
6 s' ^- ^. @( W/ B9 G; }4 u2 W5 p4-2 Series和DataFrame的排序
7 {/ W' d7 u6 V0 t4-3 重命名Dataframe的index- D* L" b1 K, Z9 }) E+ t& J0 K
4-4 DataFrame的merge操作$ j+ L5 d- `6 m! p
4-5 Concatenate和Combine9 T g0 e2 V% ?! H" g, \0 t
4-6 通过apply进行数据预处理
2 r: k4 @6 M$ m( L4-7 通过去重进行数据清洗& z: N: k% C& K1 }
4-8 时间序列操作基础/ ^; o8 L9 W% n$ I) O: F; ^
4-9 时间序列数据的采样和画图
+ m8 I& M1 P* `8 I0 k- a4-10 数据分箱技术Binning
9 L" _6 n$ h* L' c- W% F* \) Z+ P4-11 数据分组技术GroupBy) k8 h# L5 M% b" w4 T3 L# j7 Z
4-12 数据聚合技术Aggregation
2 m! ?8 H* f4 E! Z4 T& }4-13 透视表
/ a& C4 z& P. I4-14 分组和透视功能实战
# n; ?* D% J: S% v$ y4-15 Streaming DataFrame
- _# j {% B* t5 F5 I1 v8 \. g$ m" r4 ` L n' J
第5章 绘图和可视化之Matplotlib6 S# F% Z' c# f2 K- ~' y8 U! t- 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。
$ |# O- V* g, Z+ m9 l5-1 Matplotlib介绍
5 @6 t% n! ~5 Z5-2 matplotlib简单绘图之plot
: A3 J4 j) _( b4 Q8 @5-3 matplotlib简单绘图之subplot) t( \" @2 h+ a# x* X1 h3 E( J
5-4 Pandas绘图之Series6 s# C0 C) t2 T4 p `9 l
5-5 Pandas绘图之DataFrame( Q' {+ W3 Y- u' Q+ e! ]+ ~
5-6 直方图和密度图
9 ~, Z& x J/ e, k1 x, d+ q1 [1 M. m9 D4 f4 e; {
第6章 绘图和可视化之Seaborn" L& c% l' o$ F
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 w6 S3 k/ M) r
6-1 seaborn介绍0 P: c m, i4 L. V. [' O
6-2 seaborn实现直方图和密度图
$ y e( Z6 \1 Q; H4 w2 [/ b' t6-3 seaborn实现柱状图和热力图* O8 y g5 Z1 s. P; n
6-4 seaborn图形显示效果的设置$ ]3 F- Z- g8 J0 ^+ N
6-5 seaborn强大的调色功能
4 ?1 \" w" ~& _; x" g# C& A0 L) G/ m( N2 H5 U& u
第7章 数据分析项目实战
6 `- c" n0 L4 n) V% 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。
- o. c' W) n! ^! d, R- g7-1 实战准备; r2 j; p) v4 s6 c5 m
7-2 股票市场分析实战之数据获取$ a* v, s2 B# \! D( W. W7 A8 m) _
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
* s4 G0 S. Y; g5 r7-4 股票市场分析实战之风险分析
2 `# `7 ]6 v* c9 L" n: G9 g& u1 ?: Q9 O2 t6 i
第8章 课程总结
8 p6 Y0 y9 m Q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。: y+ u; |5 r' N6 K% a
8-1 总结
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8 a4 T( w% |" l/ }/ J! u【下载地址】( _! p9 K% |6 [( j/ w/ x; p
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