& K; G: M& O. |. w- _6 q% M6 S
& E, f: u, r1 p4 v$ w2 E
7 S* t# T+ m9 c
【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
' w$ S0 G2 S2 c/ X4 m$ b9 C( h
+ p# b, Z" p0 u, M( h' }【课程目录】4 f6 N! ?5 Y ~# B
第1章 实验环境的搭建7 B: W: O7 g# n/ F6 A
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。
1 K2 ~! L# t* G9 }5 v8 y# g1-1 导学视频' k& t1 X* V! `" d) C
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
' P4 S; U9 Y8 Q" L, l3 E# s- K8 N4 a- z1-3 Anaconda在Mac上的安装演示0 F* {; C: m0 N" ^, g( j
1-4 Anaconda在windows上安装演示- T, I3 K' a( r+ r4 W) P" B: r
1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
$ D* k" m* n/ Z2 ~ Y1-6 Jupyter-notebook的使用演示' K5 X& B8 c3 S3 x2 l
1 J2 k* k( `; |4 I, Y; K3 i第2章 Numpy入门6 D+ c. C/ y- n- _
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。
1 o8 i% x& H" d" S2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看' ~9 j$ l4 m7 J) S
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
# w y/ j- J5 }) X5 {& q2-3 Array的创建及访问 试看
/ P/ w# @1 p0 N/ F( o( T$ K2-4 数组与矩阵运算, ^/ I- ^- a1 ]+ a g% g5 v
2-5 Array的input和output
& p- ?1 W6 s8 N# v3 x% b( a* D4 q6 p' c4 P+ j7 G
第3章 Pandas入门1 e' A" v6 ^6 x; G. ]
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。
& Z1 m: r. D- ?! {4 V X3-1 Pandas Series
# \9 n: }1 D9 j0 ^; K4 U6 w; M3-2 Pandas DataFrame, j: h" [6 A( G( G' e, ]; O9 s
3-3 深入理解Series和Dataframe
: x/ c+ e7 e! U8 ], Q& u3-4 Pandas-Dataframe-IO操作# @$ _, N3 @- W! A& P! Y
3-5 DataFrame的Selecting和indexing; W+ r+ @6 Q* E/ H. B: T. {) K
3-6 Series和Dataframe的Reindexing+ K: e" [, ^8 y
3-7 谈一谈NaN
: n& x% o; W0 t0 g3-8 多级Index
5 G% s; H+ X8 a( j! J' M1 }9 _" K3-9 Mapping和Replace2 j, }5 Q7 i" D% t
; z- C* {* c" p$ |, m第4章 Pandas玩转数据
/ Q) Y. t; S/ F7 x3 |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。
: T6 u3 C5 z& ~5 g/ q6 c/ O4-1 DataFrame的简单数学计算
' L9 Z* e: c/ F; e i X4-2 Series和DataFrame的排序+ f8 T" [5 W8 Q
4-3 重命名Dataframe的index' p; e# ~# I: e1 Y
4-4 DataFrame的merge操作
4 a& H' E+ u4 W9 d5 I4-5 Concatenate和Combine H8 O& z, C" o7 W2 B `8 B$ g3 l
4-6 通过apply进行数据预处理
0 v v) k9 S$ C) s& h4-7 通过去重进行数据清洗# l, y5 ]% D; J1 c
4-8 时间序列操作基础
2 d; v0 x8 `; N2 w' r4-9 时间序列数据的采样和画图& q2 v2 w# g0 j# B
4-10 数据分箱技术Binning' _1 j$ A- d& I5 W/ g
4-11 数据分组技术GroupBy
* z; t9 d0 C% c, ~4-12 数据聚合技术Aggregation
8 z+ b, U4 @( T4 T% k J2 O# K4-13 透视表, h5 Q# \; r6 a/ l P$ r& }# w
4-14 分组和透视功能实战
* s* b* Y$ q2 W+ B4-15 Streaming DataFrame
7 w# m+ y5 a# a+ p7 z: P- K# } c4 M% L
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
9 S2 O: P' D1 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。
; j" g, j' W4 h7 c' l+ ^" A5-1 Matplotlib介绍
+ N# G. B# h7 B5-2 matplotlib简单绘图之plot
7 M! _6 B! N; {3 E' j( H5-3 matplotlib简单绘图之subplot
7 O f4 [3 Y8 D5 @+ r5-4 Pandas绘图之Series. r6 ?1 i( {9 W5 G; o, R) d
5-5 Pandas绘图之DataFrame* l0 O5 F/ Q" x$ {! l
5-6 直方图和密度图
/ [9 ~; R5 M8 ]6 O' }# |& m. F( V/ z9 K% z$ p
第6章 绘图和可视化之Seaborn( e$ L& [4 n6 X% C+ p! @/ I
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。7 [) Z2 ^& U9 X# g0 A- ]& |$ F
6-1 seaborn介绍
2 E+ F1 X& H8 I5 K6-2 seaborn实现直方图和密度图
) D4 X/ _" |0 m, V; k9 n" h" c+ ~6-3 seaborn实现柱状图和热力图' g5 A+ P' D0 D3 x0 E1 P% S9 h
6-4 seaborn图形显示效果的设置
0 |: g" [4 Y2 C6-5 seaborn强大的调色功能
, l/ z/ @* x5 b. N; M0 u: m1 [. O% x7 V5 o5 W
第7章 数据分析项目实战
! c! p' t: _, O3 ?0 s2 y( E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。' |' h5 A7 w6 W1 [
7-1 实战准备: J) P3 y4 R0 m; I9 @ a& X3 i( L3 B
7-2 股票市场分析实战之数据获取
, ?! ~5 P% @# A* ]' j; H9 h' I7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
/ J4 `4 Y1 N2 m/ `3 }7-4 股票市场分析实战之风险分析
) V H+ }% l0 V! d' X% f# ~. q
. \% L: |! N) x0 J0 d5 A4 O" S) h第8章 课程总结, A" Q% j$ w8 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。3 [, `& z! @7 I, R
8-1 总结* s- l' h! G1 o: [7 U) {, _
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【下载地址】' q. ~5 k3 I7 Q t
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