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) a6 K- {) J6 ^9 w【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 v: v7 V# e0 b7 q/ y3 \: U b
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【课程目录】- |& O, Z: U* @ h3 I
第1章 实验环境的搭建
4 m: K- t; y% p! o1 z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。8 w4 s6 h" u* H# x2 u+ h
1-1 导学视频
$ _/ ^$ t. t& |( g; U. I3 o* X1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
& Y6 X& N% F: q/ Z- g3 m1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
2 f; q, ]+ g6 j4 d0 T/ q# S1-4 Anaconda在windows上安装演示
. j1 ~! n+ F* E1-5 Anaconda在Linux上的安装演示2 Y* Z# z5 {/ e8 m* _+ Q
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
$ T1 }/ ~! q9 Y/ T, a: j8 h( E
5 G4 ?6 R0 l x7 d# n W4 I第2章 Numpy入门
6 u7 c4 j5 E( h$ i! y6 r2 F) _, Q8 r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。
9 V9 d( Q9 O& q2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看' I/ L, @" }) {3 R1 U0 E
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看, A1 g; U. P: t. w, @* u
2-3 Array的创建及访问 试看9 B: V, G0 \1 c) M/ W0 M
2-4 数组与矩阵运算
* L' E! Y7 u/ U$ P) O, z( @' B2-5 Array的input和output
& V/ P$ O2 W! F* K* e! T
6 G- a, \& K" |& c第3章 Pandas入门; ^$ ~" K7 {* s9 e6 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。
/ E0 o( T$ r9 N; B" S) n% h' a# ~3-1 Pandas Series# k% s. K4 A" ] `
3-2 Pandas DataFrame% P. H) \3 [( h4 h3 w0 P
3-3 深入理解Series和Dataframe. c% _+ b9 q1 p/ `6 [6 z, S
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
4 ^9 I& p) E j3-5 DataFrame的Selecting和indexing
% W5 u; ]/ D- X3-6 Series和Dataframe的Reindexing
9 P) H1 U. U1 Z. Z3-7 谈一谈NaN5 W0 p3 \4 j8 }$ s+ p6 q# ^0 E) q7 \
3-8 多级Index
4 r# ^* u# u ]' {7 M3-9 Mapping和Replace2 f g; ?+ W" L" e ~: s w) z' X* o
& j! ]) U) M/ A: L第4章 Pandas玩转数据9 m( ?# {- ~- }( W( q
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。
1 E6 K2 n L2 C/ l( K0 O+ u- Y4-1 DataFrame的简单数学计算
" @; g$ x; o9 V+ C* K" M4-2 Series和DataFrame的排序# {' ^) V! P- R/ }. j. E
4-3 重命名Dataframe的index
+ C6 F2 r' R4 ^4-4 DataFrame的merge操作
" s% ~% d5 E6 p- p) k" v5 L1 o, P2 @4-5 Concatenate和Combine
8 w4 N& D0 M* }" s" U M# H4-6 通过apply进行数据预处理) `6 B& @9 [3 n/ N1 X4 s6 j
4-7 通过去重进行数据清洗/ q' y5 i, n" f0 I) A7 s" F7 Q
4-8 时间序列操作基础
: } S- u/ Y; k8 n" _) B8 o0 m4-9 时间序列数据的采样和画图
& J, E( L7 V9 C: a3 u8 B4-10 数据分箱技术Binning
* E5 R- U2 V3 f- [4 H3 }2 r4-11 数据分组技术GroupBy
; P0 H- X8 J* e+ C M+ H% ]4-12 数据聚合技术Aggregation
. r' d# O# j- s9 t. h& I: h) w4-13 透视表6 [$ h9 h" u6 L3 Q% g0 i$ f. o
4-14 分组和透视功能实战! D* g% `, G: `9 m
4-15 Streaming DataFrame
4 \$ h! |1 l& ?$ Q* ?6 X1 A. Q3 T( v& t4 o
第5章 绘图和可视化之Matplotlib
6 c% @$ R8 N; c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。# ?% p4 D f! q9 k
5-1 Matplotlib介绍
& f) h. t+ T+ o; x& F* i7 r5-2 matplotlib简单绘图之plot) J3 B& }; E) s$ ^ d( J# ^. Y4 L
5-3 matplotlib简单绘图之subplot4 w' C6 W3 D1 a9 G9 ~0 ?; s9 B% z
5-4 Pandas绘图之Series; ]# h9 U8 d7 e, Q6 ]
5-5 Pandas绘图之DataFrame& h2 n* H* p/ f/ R1 K" P# [
5-6 直方图和密度图; G: p: H6 }; {8 N; v
# \( R( r8 S% F1 d1 }! p4 i
第6章 绘图和可视化之Seaborn
3 X3 s: K" _) sSeaborn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。" ]# `2 _4 D, O3 i
6-1 seaborn介绍
5 B/ j2 o7 c: s% E8 @6-2 seaborn实现直方图和密度图/ B- Y( X( }. O, Z, |! H6 T
6-3 seaborn实现柱状图和热力图* t: [+ ~- V$ c% h$ ^2 Z/ D4 w' W/ W
6-4 seaborn图形显示效果的设置3 v, h3 D7 P4 }& e1 X4 f
6-5 seaborn强大的调色功能
5 ?+ z+ H3 `2 m+ ]- I( D2 i: e/ d
第7章 数据分析项目实战: J v$ V v% T8 G; x# j 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。
. [$ e. H& }7 S4 U+ [: ]7-1 实战准备5 K5 q6 F5 c* Q; R- Z$ p
7-2 股票市场分析实战之数据获取7 r) d5 g8 a) L4 r2 H9 O. ]
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
$ Q9 w' @- L$ ?) g7-4 股票市场分析实战之风险分析
% v6 G* r" ~7 d$ J( X6 h1 h8 J! [: n0 q. [! m; U0 [! I
第8章 课程总结9 U. W) `3 B" O% F7 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。$ t4 _$ \+ U q4 x1 D7 q
8-1 总结9 H( [2 O# I( M0 u7 V, \
' O& ?& _& }# e6 v' Y【下载地址】4 N2 _/ T% [3 k- c, Y6 t
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