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% @- C# C1 `3 p! \9 A5 D( O% L4 l+ m; o' P
【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( a5 q8 Z: G( ^( @) t
( U( w; @- Y" g【课程目录】1 f, f* {! F/ d1 |: C+ w
第1章 实验环境的搭建
8 ]( F0 j5 t, @5 Q+ l3 N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。4 Y* z' e8 e- n
1-1 导学视频
! b( ?# Q7 C% c9 j9 ?/ l1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍5 L9 s, c K( A/ N9 a' \1 `
1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
, I# i2 e; k8 ~( s+ X5 @1-4 Anaconda在windows上安装演示2 L) o0 l0 d$ D& M
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示4 @7 P1 U6 `* V1 U
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
9 v9 t5 C! N0 d# m- w" \. r/ J3 @/ v# b i d. ~
第2章 Numpy入门0 w. T% o# z' [$ @2 `
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。( Y5 X* z; u7 E, {; n2 C* d
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
5 U* m! [, N' |+ @; t" }8 w2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看: }7 S$ k) n. H& S1 d, y
2-3 Array的创建及访问 试看
5 z& [. m* M% B: i2-4 数组与矩阵运算
$ q" v& E; z3 \! ~ W8 L* ]: Z9 |# L2-5 Array的input和output
" W) _2 o" h* g* G+ X8 @ g: e
" t: S0 @6 \+ T3 V- n# N! n. K1 m第3章 Pandas入门
/ T# z5 K0 Q% F6 E# J [7 I/ @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。
* b! w, _& }: U3 r3-1 Pandas Series) Z; E1 \' `) ?# l$ J, c" b) Z
3-2 Pandas DataFrame
% O3 Z6 d: p! |+ l3-3 深入理解Series和Dataframe7 n, g" | e" b- s3 f" j9 B, i
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作9 t4 ?7 E0 a/ P/ N9 K3 U
3-5 DataFrame的Selecting和indexing
, |7 y1 P% ?6 P3-6 Series和Dataframe的Reindexing- n6 r) g$ b7 ?
3-7 谈一谈NaN
1 ]; b& `7 `$ ^ A- ^3-8 多级Index2 B5 ]# R$ @. k/ h0 m; h8 ?8 U
3-9 Mapping和Replace
/ j7 {' H4 ]% E% e+ ? K7 F
' n- M5 C+ y! y3 f* |第4章 Pandas玩转数据" v7 B5 b) \( w
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。9 @! P1 {5 B0 c! J$ f
4-1 DataFrame的简单数学计算3 }# j J0 g& V1 I8 s# o- F" x. P
4-2 Series和DataFrame的排序0 N2 \+ L: x+ {* ]# H7 X
4-3 重命名Dataframe的index3 U& F; w& i; V7 y$ n& X! b2 A6 J
4-4 DataFrame的merge操作& [3 L" o [; X
4-5 Concatenate和Combine
2 n( Y+ ]4 q5 u! v: P9 S% O4-6 通过apply进行数据预处理3 Y& Q: o+ W0 k+ m6 r. ?
4-7 通过去重进行数据清洗1 J4 d6 ]) S2 }0 w8 M
4-8 时间序列操作基础' h# [2 y1 ^4 o1 [
4-9 时间序列数据的采样和画图( `# |/ r+ {) f# t+ F
4-10 数据分箱技术Binning" v4 s2 f4 `6 }2 ]; i7 a
4-11 数据分组技术GroupBy
$ `' n! u& A# q0 n4-12 数据聚合技术Aggregation
2 `5 V! c! b( ~1 J5 a; n; Q% ?# W4-13 透视表: b0 e' b. e) s8 Z8 I1 l( K
4-14 分组和透视功能实战
$ P; {7 ^8 P2 A; X+ W/ Z: ^4-15 Streaming DataFrame6 C" `5 b6 X1 {9 D9 B) p
7 D) ?$ ~" s! ?第5章 绘图和可视化之Matplotlib; ]& W, y Q8 q8 J( N5 x0 s6 S. q
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。
]& W! F) F0 s8 `5-1 Matplotlib介绍8 k/ e2 y* s( w* j% y& H5 N( E4 P8 ]1 m
5-2 matplotlib简单绘图之plot
4 f. r! F; R3 f* b5-3 matplotlib简单绘图之subplot5 V/ w$ m& I7 s* t, p2 ?# {# h* _8 R
5-4 Pandas绘图之Series
- f9 {. F, p' J$ Q8 E" i6 Q5-5 Pandas绘图之DataFrame
+ ~2 Y; k. s$ R& U5-6 直方图和密度图
# Z: i6 T( v& D( B4 T# F3 }; z e) e6 K1 H, u
第6章 绘图和可视化之Seaborn: M8 X+ \9 X+ }( R' R
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。9 d5 V4 z5 s7 d- n# ~* h' O2 r
6-1 seaborn介绍
1 ]1 y# ~8 _0 ?5 B! A% s6-2 seaborn实现直方图和密度图
' u: J2 E7 @' \6 m- i/ o' Y5 `6-3 seaborn实现柱状图和热力图+ t2 _1 P2 T" f" l1 m5 k
6-4 seaborn图形显示效果的设置
% f! a% P: J7 n+ e- W, _8 T' E, D* y6-5 seaborn强大的调色功能
7 J- |8 R5 e" d' j
9 r2 C" K1 O- F8 H# X9 R5 O% J6 Y第7章 数据分析项目实战0 [4 O' \. b. ? k$ U: L8 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。
* g6 Y) N0 e; @- K7-1 实战准备
- B' r) F( B% y2 Q! _6 p' c. `( {7-2 股票市场分析实战之数据获取
! G4 l/ _! u2 `; q) S2 x( {7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
# y6 R: U& o4 l, X: H1 ^7-4 股票市场分析实战之风险分析( Z0 ~# q8 }) o: d
2 F K& H. L6 |: B# e& M8 e第8章 课程总结
" f2 s7 p5 @7 J+ s: Q: I/ `" 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。
5 ?( ^" s8 z% s& @* d& o8 M8-1 总结
8 n. r3 e) q, u* ^6 _
. g% H/ R) d1 N- Q4 `0 R2 C" t【下载地址】2 l1 i& j* E$ _9 Z0 q
% y. D) r* m1 J. \6 R0 w6 V- ?) v5 T+ X( j8 c2 l3 h% b
/ {. u$ u; c/ d, t' p" a5 A
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