1 A' C) q$ J- q! y' [
% a/ K- T9 A0 Z* O8 o% W
/ ~7 q! Q/ O- H! R8 a. U$ H
【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
( e2 X6 I- f* D5 h L% M1 X+ \4 Y( Q4 m2 c t
【课程目录】
7 a9 r% q1 q$ ?2 h第1章 实验环境的搭建# W: I2 u9 ?5 |0 [- B7 l7 O
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。) |- w; Z3 r8 ]4 R
1-1 导学视频3 w* D! @* K' `7 {, M7 ~( n$ b
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍' I0 g8 `, x1 _( X8 p) S' U
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
+ M U( y5 }: S9 b+ K1-4 Anaconda在windows上安装演示$ b. n' ?' I8 Y7 J% z6 g
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
; F2 m( x- ]" b5 D2 z/ e' k3 ~$ k1-6 Jupyter-notebook的使用演示
5 a! _; j# g$ N% M: T' V: p6 k- m( d& `5 D8 M2 ~, Z- q! G
第2章 Numpy入门- J; N8 Q4 B/ ?" k5 R- 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。
2 e+ O! K, M0 t& q% \2 D2 w2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
" z& ^% c) _( o. f4 q( \; {" x2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
1 R( {2 `) d z, J6 @2-3 Array的创建及访问 试看$ s0 ]: r- G1 }5 m
2-4 数组与矩阵运算. e- q8 j9 m! l% z1 R8 @
2-5 Array的input和output
! C7 Y! f" ~! M. u9 M
- y( R% k0 F1 v第3章 Pandas入门# V$ Q, T4 m1 B0 o [& e
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 O/ i2 A' [6 D) W* Q9 c3-1 Pandas Series# k& j! k# I5 O* C0 A: f2 ~! J. A
3-2 Pandas DataFrame* A- ^( {+ m) W" M- y* H8 T
3-3 深入理解Series和Dataframe' F( M) N/ {7 v3 X' N
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
+ N) c. A( [9 j/ a3-5 DataFrame的Selecting和indexing
# A |( Z& L, X5 \1 a0 p w3-6 Series和Dataframe的Reindexing
! Y9 f5 M) b, e3 V1 j3-7 谈一谈NaN1 a W B" D/ K, e
3-8 多级Index" h! F+ C" f6 Y2 d
3-9 Mapping和Replace$ H: }) L- O5 p. i0 J2 ^! H# r
8 g" U* U( L( ^3 g6 [第4章 Pandas玩转数据
6 d; [4 ~* H7 l& O9 c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。
( f; F! r* ?3 S& w& O4-1 DataFrame的简单数学计算
9 ]' r9 U2 G+ P0 J1 t* m4-2 Series和DataFrame的排序% N% {( }) Y3 X
4-3 重命名Dataframe的index
' X0 g: w5 O: S. o, _& f4-4 DataFrame的merge操作9 T7 ]4 m o" f3 s/ N$ `! t' J
4-5 Concatenate和Combine
# h9 f3 A1 C! u. @# K) z0 M' Z; Q! B0 s+ d4-6 通过apply进行数据预处理
- {; O; w+ a" h" X( ?; _4-7 通过去重进行数据清洗
t' E& U- X, \4-8 时间序列操作基础# P% T3 x! U- X$ W9 ?
4-9 时间序列数据的采样和画图
/ y1 D; Y$ W6 c8 `. ?/ q4-10 数据分箱技术Binning6 N" s" i2 W: x- {& k2 u
4-11 数据分组技术GroupBy
" Z: b+ K' L$ r/ O% x3 V4-12 数据聚合技术Aggregation
$ ^. g8 n3 X8 `4-13 透视表
% b ?# l0 G2 K z: G" N4-14 分组和透视功能实战% R3 X& v) A. s9 e' I; l- c/ _; N# {
4-15 Streaming DataFrame" N9 r3 L* e% B, U
6 T7 O2 X# _' z+ t# P+ h
第5章 绘图和可视化之Matplotlib! W6 I6 |: C$ y& 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。( `! U5 V. I$ O& L, a
5-1 Matplotlib介绍1 B3 p$ g' l- [2 } `
5-2 matplotlib简单绘图之plot$ p/ H) i4 V% |8 N' A+ t
5-3 matplotlib简单绘图之subplot2 x2 W% [) e7 U. o1 O7 B7 U
5-4 Pandas绘图之Series9 E, [1 G5 F9 ]/ h% R
5-5 Pandas绘图之DataFrame1 A n( ?1 i/ \" Z
5-6 直方图和密度图
& b" t8 Z3 ?8 A2 J; ]# m7 T- U+ S+ H ^9 G! n
第6章 绘图和可视化之Seaborn
- e+ X% C U1 K, ` S5 ISeaborn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。9 @$ W$ v$ J& {- L& Q7 p. O
6-1 seaborn介绍: I+ j a" s. h1 \+ c
6-2 seaborn实现直方图和密度图
* J( V5 f: J! o" P0 V+ d/ x6-3 seaborn实现柱状图和热力图
5 E, y0 H- X8 K3 {6-4 seaborn图形显示效果的设置
; D5 |/ e( S) [$ y6-5 seaborn强大的调色功能
- _+ \! y0 S9 N. j$ B( m! h) y o* D. J
第7章 数据分析项目实战8 P8 E A. {% t6 L: K5 G
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; R7 ^+ ?+ ~
7-1 实战准备6 [0 a4 J1 A) l+ E" n6 J
7-2 股票市场分析实战之数据获取
) H1 c' p3 b7 n( I2 _! c" T7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析1 Y3 @( g5 _' x* B, s% }8 `- x4 v
7-4 股票市场分析实战之风险分析
& E4 X% }$ P$ j3 Z0 Y
* m2 x$ K/ L" S. X, H, a \" j7 A7 \第8章 课程总结
, ?/ T5 B, s4 A' B4 |: E! K8 H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。1 J2 U* U5 n5 ^* ^& K) H
8-1 总结' _/ s; \# Y4 o1 h% H/ D& L3 Z0 M r
& J9 x2 H+ u2 s: P9 F【下载地址】1 M1 E- P* r2 y; X( i4 M/ N& Y- A$ C
# }! F1 o- L. U$ {9 [
8 @& A9 h2 N. W! k/ S) r; B' o# J6 d, U5 m
& d i6 q( S f9 s6 t' P3 m: i6 K4 I
% }% V9 K# G, B; q7 l7 d |
|
[复制链接]
