, {) x& A1 ?: t6 k; M& A* ^" z. r3 T3 x) O, F% {! f& {
2 l o/ K5 w$ g* x& 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
, K( b* f$ N. A: d+ S+ v% x% X6 n- u, Z9 Q) W
【课程目录】6 i& Q5 Q" s! [# c6 ?, _
第1章 实验环境的搭建" W* v3 n3 @! z% {. t5 d
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。
; _7 Q( \8 \# o% _ b8 B1-1 导学视频5 R m; o$ ?% Y) f* R' Q) {' O7 A
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
1 f, y: D3 G' W/ S1 X' A" p9 j5 z* h1-3 Anaconda在Mac上的安装演示1 [6 T7 K* @2 g0 U
1-4 Anaconda在windows上安装演示# z* c. c$ s$ i- i: @, X: ]
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
9 f" p4 Y3 y5 R1-6 Jupyter-notebook的使用演示& z7 q3 P/ \8 V7 `! S
8 X& G6 U u3 X2 ^第2章 Numpy入门
# i7 |) q' a! X; Y5 m2 ~3 ~+ _9 \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。
3 Z, ?9 S0 o$ \7 f1 d, J2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
& C. W+ N) M# m: U2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
+ e7 i# `# P3 e& |9 T$ T2-3 Array的创建及访问 试看2 r/ i7 O: `0 \: a
2-4 数组与矩阵运算7 e2 \8 b! T) w+ U/ `
2-5 Array的input和output
& I7 j0 c- c5 M" z. w1 R
/ _$ t, E6 B. p `第3章 Pandas入门% z! a' h: K- n* s% J
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。
2 H G1 @0 z& C6 U0 X3-1 Pandas Series
1 D/ N& r9 G6 K' o) r ]/ y2 w3-2 Pandas DataFrame& |6 g* e: y2 w* l
3-3 深入理解Series和Dataframe: k3 _. j) q7 N- Y. I
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
& T1 L' a/ b+ k0 }3-5 DataFrame的Selecting和indexing: r) B: W V! f; M
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
" a+ S# }8 _: g- ?: Q3-7 谈一谈NaN, d7 q) I: x! d" j% h& f: ~
3-8 多级Index1 t) r0 X: T7 K6 D, E, O. K+ I
3-9 Mapping和Replace
3 C; e$ M! v1 V7 T2 N: p& s+ t, m" |% w# D+ r
第4章 Pandas玩转数据; d. R# h) [8 o* ^* \
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。
' P8 q/ v4 z; A9 C4-1 DataFrame的简单数学计算0 R& J4 B* S) z8 Y8 F( y
4-2 Series和DataFrame的排序5 L# e) V! M+ [4 a' F
4-3 重命名Dataframe的index3 D& t* \; }; F7 W% Z; i, ]
4-4 DataFrame的merge操作
4 r- a$ k# P5 ?7 M4-5 Concatenate和Combine' l# c7 Q/ v7 L% P4 [* E9 ~$ s
4-6 通过apply进行数据预处理
& h1 V; @4 V0 E5 t3 [4-7 通过去重进行数据清洗2 E5 ?+ G* ^5 w, `: ^
4-8 时间序列操作基础. F$ k5 J& U8 R6 m; F$ D
4-9 时间序列数据的采样和画图
* \8 _: @, S4 v; N4-10 数据分箱技术Binning
. M2 v& l0 w2 |4-11 数据分组技术GroupBy
4 @$ B7 V5 |. t, g& }: a0 k4-12 数据聚合技术Aggregation
( B! f! I. M6 w! o" \$ A4-13 透视表
) S! c" m5 I. {" b4-14 分组和透视功能实战
5 p1 D! D; f p0 b) A$ d/ a4-15 Streaming DataFrame
7 n5 y4 ?( V7 w" A, j( i0 U* K" `2 P( e+ q: I) ~' q9 z0 c- f8 S
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
7 M: e4 C& w$ y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。! N6 ~9 I2 [( H8 } _
5-1 Matplotlib介绍
. y3 @/ q7 F9 i7 A8 i5-2 matplotlib简单绘图之plot! J- e2 ~8 v e2 R
5-3 matplotlib简单绘图之subplot. f4 T3 b' V. J) d3 \/ F
5-4 Pandas绘图之Series( t0 O8 t+ S0 |
5-5 Pandas绘图之DataFrame
; f5 i4 ~1 p" F) P5-6 直方图和密度图
6 I1 H- }$ t" Q
% r0 F1 [4 D" v0 C( R6 R8 O第6章 绘图和可视化之Seaborn
% c- a* _ O* n7 _8 n9 [% V$ ?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。$ U3 l- m( Z Z5 A& X: W4 i
6-1 seaborn介绍
4 e7 u* G3 ]# V( j6-2 seaborn实现直方图和密度图9 X: ~+ S, L4 a+ ?6 i7 B4 @% Q
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
" |3 q, O5 }+ e1 r) k6-4 seaborn图形显示效果的设置# Z8 i5 O- _0 G) C
6-5 seaborn强大的调色功能- b$ `8 q% H* R; F
; ]; [7 ^' z; C! U
第7章 数据分析项目实战& Q/ q& b3 K* j1 S
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。
' @0 I/ @% F: ~9 l7 K* z7-1 实战准备" k0 ^3 Q2 d+ C0 S W) ~6 O5 T
7-2 股票市场分析实战之数据获取
7 W7 Q6 B7 q5 a8 P. i, U7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
1 ?( H6 L! @0 Y* v6 r# |7-4 股票市场分析实战之风险分析
0 C8 @: e8 A$ a, L! X, a* a
! y0 |( c7 `: ^, X第8章 课程总结
5 i- X, c# e! 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。 D9 h; s' B5 H: ]' a
8-1 总结& S- }: n0 k c7 y- T
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【下载地址】, ^' \# `, }8 w2 q4 j
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D- c; Y. q6 q S& q e H6 n7 b# S! D- A2 x. Y
% ?: d: |, _9 e" `% p3 J1 L% z8 z0 s7 g8 f% q8 q8 `- Y) w) `! ^
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