+ L' y2 R8 n# @+ x: \$ C" G+ [# P( F* u- M
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【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6 M4 `; P) S8 P; q% O
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【课程目录】
9 R' R) w3 Q2 E3 ~9 P& w: q第1章 实验环境的搭建
R. z9 h' ~& f; U& k s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。
. @" S. G7 R: W* ^5 X9 @1-1 导学视频
2 ~ Q; m: m7 L" y& K1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
+ _- d( I! t: c% d/ u5 ?( p1-3 Anaconda在Mac上的安装演示. v# x* A3 F" M
1-4 Anaconda在windows上安装演示8 C( t3 y1 Z1 I
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示! O M7 k0 R0 A K0 s: ^! D; p
1-6 Jupyter-notebook的使用演示- K) m+ q' J: @/ ]7 F8 }
/ [1 P0 P6 @* P第2章 Numpy入门
# F- f( L# O! {0 e# y$ @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。
/ {+ r( @. P8 y2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看& i3 i( e$ \( f* U* ]
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
, a' M+ P, Q" b; N2-3 Array的创建及访问 试看
; T1 w2 c2 A9 m) R( Z' a% Q2-4 数组与矩阵运算
; F% g1 Q6 i1 m* b8 s; t$ }/ T2-5 Array的input和output3 q8 \. f) e9 d& H2 P/ S1 b
& m. D8 b5 [" ? s0 L第3章 Pandas入门
8 e% L, F' {4 p& h) x; v! ]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。8 Y0 N2 L( u6 P8 `; y5 S, ?
3-1 Pandas Series
2 O+ E/ B5 ~3 q. g+ p3-2 Pandas DataFrame8 H' Q) _1 M0 y7 M
3-3 深入理解Series和Dataframe i' x6 T# P& g0 t k- G! H
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作3 q( I3 {' a5 s6 ?* w7 X
3-5 DataFrame的Selecting和indexing% P; m6 i- ~- i0 X3 e% I
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
/ D: ~- ?( z* b/ P* [/ E4 g9 b* O3-7 谈一谈NaN
% I7 [- _- y$ }" W; V& S3-8 多级Index- z: I+ p5 L# Y: A$ |
3-9 Mapping和Replace% X. Y3 U7 |: K* _+ I
# }. w; O# u9 w2 m. C第4章 Pandas玩转数据! |; \% e5 @- |% ?
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。; b/ w' _- s! x0 t* H
4-1 DataFrame的简单数学计算
7 w% |; ~' i4 {8 h( y4 v2 ]0 Z; F! {4-2 Series和DataFrame的排序" t# _% N/ F) H) L
4-3 重命名Dataframe的index$ ]+ Y' u( b$ {8 m* A* i
4-4 DataFrame的merge操作
: ]* A: A2 V) A( x; U8 P4-5 Concatenate和Combine. W! k% ^) y) ~
4-6 通过apply进行数据预处理' B0 K% ^5 e+ L0 q+ o
4-7 通过去重进行数据清洗
/ P* U; O# @3 a$ K2 E" F; [$ N4-8 时间序列操作基础
! |7 a& H; \3 y: y+ K5 @4-9 时间序列数据的采样和画图
8 t3 F3 t; s1 D9 @* T4-10 数据分箱技术Binning
/ g: K- y5 A& s9 Y; H' g4-11 数据分组技术GroupBy
/ G: ^9 }& f/ T- s1 P( ], Q0 N4-12 数据聚合技术Aggregation
' a' ^ A1 N8 @- h; E6 h7 P9 l4-13 透视表/ s3 T5 L2 k$ W0 {) V
4-14 分组和透视功能实战" e3 |$ P6 \; N) f
4-15 Streaming DataFrame4 H2 F |' w: l7 Q( Y
9 y" P" Y3 v$ a, Q7 c' D- Z2 B
第5章 绘图和可视化之Matplotlib6 Q+ W3 ~% t/ z
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。
1 a4 m7 I) u: t/ N) g6 s+ d( ]5-1 Matplotlib介绍, \, q$ E) C" j) ~
5-2 matplotlib简单绘图之plot
# M8 C0 ~3 F4 k5 P+ d7 _5-3 matplotlib简单绘图之subplot
4 w* v* j- w0 N3 s; s5-4 Pandas绘图之Series8 R1 Q) _$ i: R# a' D* B
5-5 Pandas绘图之DataFrame; p% {7 N" g0 S+ B3 m' c6 R
5-6 直方图和密度图
5 y' s4 @. g7 a8 ?* n2 T
# }. l; D" w: [第6章 绘图和可视化之Seaborn
/ F* V/ Y0 M3 q {- |/ KSeaborn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。) F8 _* r7 Y# C% g3 Q, ?
6-1 seaborn介绍
" b( N2 o$ b7 \" V6 x6-2 seaborn实现直方图和密度图7 O5 L# K) @+ l2 x5 v0 i# \
6-3 seaborn实现柱状图和热力图5 }# y# t, i$ Y; b$ a; n
6-4 seaborn图形显示效果的设置
2 _8 X6 B3 |- ?6 h6-5 seaborn强大的调色功能
( G) k7 g7 Q) Q3 i4 b( H# s( U% K% c& Z
第7章 数据分析项目实战2 K* I: s. H8 Q* P( _# m9 `* h. ]5 Z
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。
2 m9 \2 ` {* S# n0 y' e/ ?6 h; i9 j7-1 实战准备' w2 ^6 ]4 N$ y
7-2 股票市场分析实战之数据获取
7 f/ d/ w- M( b& q5 u7 N1 f7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
& r7 S4 `3 l7 o* R/ x6 E$ C7-4 股票市场分析实战之风险分析, e: I! y) Z# ^. Q, i. R2 ]" n8 A
, I [7 p: E. K8 v( D0 ^第8章 课程总结! \7 R3 [$ c: J, ^4 H* c) u" o( L, T
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 _3 b# d1 \2 q. L' e
8-1 总结9 T9 }3 G, t3 M2 m" T# R- V2 S
' [7 k, G/ W3 P$ n& p) F7 m5 I3 @
【下载地址】0 _3 C; d+ f' a @7 [. K
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