, S( o- b3 |6 w+ R/ A2 j, j
* A8 w0 e( L) [
& [# o! F0 ~4 ~
【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* U- M \9 Y) |) x7 u! d2 F
~% `/ ] Y' W: [5 Z【课程目录】
0 w9 H& J4 \9 X+ ~) e0 N4 f3 B, a9 G第1章 实验环境的搭建* O: E/ m3 S$ _! H' q
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 E" W4 k5 Y) T( |
1-1 导学视频5 q$ Z9 D2 X+ _! Z, D& r0 Y/ L
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
4 E) {* b/ ] C) D$ [1-3 Anaconda在Mac上的安装演示- ~) s+ n& t3 y. F- M4 H8 L
1-4 Anaconda在windows上安装演示
/ Y7 H: M; x* F; I1-5 Anaconda在Linux上的安装演示, r, |7 W$ n# A% j1 E
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
& @: J5 @0 e6 O/ f! I7 j
: G$ s% X. L% a6 [! g& z4 p: S/ Z) e第2章 Numpy入门7 T9 u5 L3 }5 ^
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。4 q% M C8 t- Z" g! N ]. \" ~
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
9 q7 I* [2 U! V$ s2 G1 M2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
& s! m3 `, }2 T# @% m2-3 Array的创建及访问 试看
& r3 @% t: A+ H2 U, v/ W2-4 数组与矩阵运算
- k8 w; R9 D1 E/ j2-5 Array的input和output
( d& [8 l" Q2 \- J' x# [) p& f+ |: O
& l4 _/ }9 o1 D8 Z; H" d5 ~3 F9 c第3章 Pandas入门% H9 E) G7 \+ G: R* q8 m. C7 ` b
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。; W" L* O: _9 |" V, M2 C1 d
3-1 Pandas Series
. w0 n5 `& r; w3-2 Pandas DataFrame" |2 y, y. G' {3 ~; R5 U9 x& O
3-3 深入理解Series和Dataframe: g" i. v2 ?3 S" e3 S* g: K
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作0 j+ Y, K, W L+ D. m
3-5 DataFrame的Selecting和indexing7 z& G1 Y+ G$ P" y9 X( ~
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
/ {1 Q7 |" P2 \7 z3 C3 C3-7 谈一谈NaN& i2 C) m6 g* U% g* W& ]' D( F
3-8 多级Index7 m+ X7 _( g6 ^ y8 J
3-9 Mapping和Replace
6 i4 B) {- ]/ ~ x3 U6 \
/ `8 ]5 A Y9 i+ {, p, g第4章 Pandas玩转数据
h# A% _0 S, h s3 A( |6 R+ y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。3 `# M a& v3 A& C% X6 [/ n. I
4-1 DataFrame的简单数学计算
- g8 y6 F* T D( z$ E4-2 Series和DataFrame的排序
5 ^2 p) q8 a4 |4 a. T2 f* s4-3 重命名Dataframe的index
" z4 ]7 n1 U- z: |. }) r4-4 DataFrame的merge操作
: k' H0 u# c9 Z5 Y( j5 A4-5 Concatenate和Combine
G$ ]1 t, P. Y& p; x; _7 Y4-6 通过apply进行数据预处理# L! y3 u% x+ Q4 e
4-7 通过去重进行数据清洗
: v4 L, w& \+ r, A% ]4 \4-8 时间序列操作基础
' S5 I: e; O& D& h" S4-9 时间序列数据的采样和画图
x! ~' \4 w+ ]$ y( w4-10 数据分箱技术Binning
/ j1 V% E* F, e& N- q" j' f4-11 数据分组技术GroupBy: ]" i: d7 |3 |9 `2 F+ A! k! \! A
4-12 数据聚合技术Aggregation
% p, c/ J7 `$ p- u4-13 透视表
4 q) w( Z* C- O+ F& `4-14 分组和透视功能实战# W% o$ e7 C/ T. E) c; V+ {" Z1 {1 B- P
4-15 Streaming DataFrame$ G4 P+ ?* R( j3 E) f) m
/ r3 M9 J" @1 b" ]& G* k第5章 绘图和可视化之Matplotlib
1 g) d& x* N1 J2 J5 I1 {3 M4 B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 z+ }# I; c# d
5-1 Matplotlib介绍1 n* W! v# B+ X9 \# y
5-2 matplotlib简单绘图之plot
2 b9 k" Z" y/ s# z5-3 matplotlib简单绘图之subplot
3 T# X0 w( S7 y, w2 s L Q5-4 Pandas绘图之Series
5 S, I2 B: H! L4 d1 o# S' ]' o5-5 Pandas绘图之DataFrame
3 |$ e" g0 r8 z9 Y% {6 a1 a5-6 直方图和密度图
" `- e* Y& c# z7 Z% l0 f/ ~, w- p6 z# Y o; X# o
第6章 绘图和可视化之Seaborn% a' K- h# l g$ 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。
3 g6 A- v& a9 F6 M) b6-1 seaborn介绍
3 g5 Z/ _; G7 M" S6-2 seaborn实现直方图和密度图6 w1 R& _) e# l
6-3 seaborn实现柱状图和热力图% ^7 |2 S4 C* T' s* x6 t
6-4 seaborn图形显示效果的设置+ S- A& m( k) D& L
6-5 seaborn强大的调色功能# |. Z) j& s/ {; w) S# b
) f- j4 F# c6 N+ i$ p7 `1 l; H5 p6 ^
第7章 数据分析项目实战
& ^# B7 V6 T3 _9 ^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。
+ R: B, W: G& F" i( s" V v6 f! H) A7-1 实战准备
3 Y( `4 ]* g5 `7 [, }4 d0 T; c" p7-2 股票市场分析实战之数据获取( Z2 I$ r) p/ o& {3 N* s
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
3 `% J% b9 |' i, X5 K7-4 股票市场分析实战之风险分析
5 Z9 p- `7 G7 ^+ _) A" P' T' L1 G5 }& O9 C; A. D. d
第8章 课程总结- _; z& t6 h7 j% u e
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。
6 i8 |- ]6 Q5 c) A! Y7 E8-1 总结1 J7 @4 T* c% c& s x6 X) R- J
9 A) ?; g& E" b3 P( ]【下载地址】
7 a; Z2 I( r5 F& D" y% `0 }7 T3 O% E' F3 J+ [, X% \
' T. v0 N+ Q' d0 b2 M1 g
! v: ]& c) y7 K# _( x3 U
3 F- q, V7 f4 i7 [
' C) b+ x7 Z7 p4 x |
|
[复制链接]
