3 L# T" X Q# _) P, R7 k
/ X! s. n$ y5 v4 z8 `
4 L, R& u; ?8 H' V9 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
6 J' ]4 Z7 |" c" w) F X8 M& p" g( C4 A! Q% X& `6 X
【课程目录】
7 g$ A$ b0 `/ @9 G第1章 实验环境的搭建
2 U1 K/ @# f& M& 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。7 S) R+ o. y$ y7 D" Q. I4 }
1-1 导学视频6 I, p) p$ G4 ^' d: O
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
, X6 }; |. _6 U/ a( _ ~. T+ S1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
* M, | _; S+ C1-4 Anaconda在windows上安装演示
: k) J% l$ A$ Q/ ^: I' T% N% V& Y1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
8 H# P' H3 h$ V' t: O1-6 Jupyter-notebook的使用演示& p5 ]4 D8 n+ W% G5 s& L
; }/ {* n2 Y+ [$ X! V& N! _第2章 Numpy入门8 H" ^4 u0 L0 j0 K! 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。2 H8 H0 w2 C& K. M
2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看2 \& C i; G% |# h: F3 X% R5 A6 Y
2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看
3 u5 ^1 x1 C/ S, r2-3 Array的创建及访问 试看
' o5 C9 S1 S( s2 Z" ~9 }2-4 数组与矩阵运算
! B8 a+ }/ }! X9 | }+ P. H2-5 Array的input和output
5 S \+ e3 B8 W- d. ~' s; F9 u- i
6 i7 Y+ ^4 N8 Q3 j" ?1 M% W第3章 Pandas入门
; d, Z1 [4 f; J* o. d& Q) \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。
% V/ i7 n/ n+ x* X1 u3-1 Pandas Series* G4 u' z8 G6 e
3-2 Pandas DataFrame8 w& `0 ?2 S+ t
3-3 深入理解Series和Dataframe0 t' s, z0 F6 p9 ~
3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
' c( F. y- s) L; ~# V8 o' [6 Q3-5 DataFrame的Selecting和indexing
% p, b& f" f' f) T2 w5 R. t* w* F5 @3-6 Series和Dataframe的Reindexing8 n) o% ?# b! t3 v
3-7 谈一谈NaN( G5 M6 I" X. a( |! c
3-8 多级Index
0 u! y$ Y: {1 `. A n: _3-9 Mapping和Replace" p" \/ L, g' [1 P9 }2 o
+ y6 n% H# _3 Y# Y& `
第4章 Pandas玩转数据
# z: N7 O- R0 [( D3 u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。: U7 X; G4 |3 M+ P# K o8 Y- t
4-1 DataFrame的简单数学计算
, |/ t! U6 j4 L! d: a7 |: E4-2 Series和DataFrame的排序
3 F( i+ K/ `* F0 _4-3 重命名Dataframe的index
& a+ J8 |! H$ V# z4-4 DataFrame的merge操作
8 |# c, c( R7 W, \/ R! a5 O1 r' m) ~4-5 Concatenate和Combine2 U/ e4 L4 L Z, d1 V$ Q& a
4-6 通过apply进行数据预处理
$ Q" |' k- b, F ~, G; P$ q* n/ o4-7 通过去重进行数据清洗. q/ y: V( _. k+ m7 Y
4-8 时间序列操作基础
8 _" H3 P' }) |: Y4-9 时间序列数据的采样和画图- _, X9 T5 j! R J0 }- Y
4-10 数据分箱技术Binning$ d' P+ y9 U9 M' l9 l
4-11 数据分组技术GroupBy* Z4 Q3 {) F/ C% s4 A% k/ p( y% i" L: V" t
4-12 数据聚合技术Aggregation
: n: n+ @9 ]' `4-13 透视表9 u# u; K3 t) m
4-14 分组和透视功能实战
2 F8 Y$ b4 J1 j3 O5 i o4 v% @' v4-15 Streaming DataFrame
2 \, d7 b, J7 n1 v- m I6 t- k+ P+ T) W% y! ?( Q
第5章 绘图和可视化之Matplotlib' _% s8 }4 _9 B" N( N
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。. v5 K( F0 {9 B9 T$ X% A
5-1 Matplotlib介绍
. H' u0 I$ c2 }, U R- P) i1 `4 h5 Q5-2 matplotlib简单绘图之plot' N1 d$ ^4 p( D% _# y) ~6 Y2 L
5-3 matplotlib简单绘图之subplot" a. ^) [, A4 l) O5 j
5-4 Pandas绘图之Series
+ Q6 d. e$ j+ O/ u, c5-5 Pandas绘图之DataFrame, z+ }6 }9 h! b5 u# F" X4 m' d
5-6 直方图和密度图
, Z: U) g4 W* Z) ^. `3 a" l4 @ }. n' I5 S
第6章 绘图和可视化之Seaborn
8 }& |5 o3 o+ `& z4 u+ [# D: TSeaborn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。* R9 U$ |8 ~" A. v" C6 J
6-1 seaborn介绍
+ r& E6 W4 l: a6-2 seaborn实现直方图和密度图
b$ I7 x- D# E6-3 seaborn实现柱状图和热力图
0 d/ q r* W: J) G" f7 G0 R6-4 seaborn图形显示效果的设置( S: l' c) b: V! F7 D; ^( K
6-5 seaborn强大的调色功能: J; i8 B% D, ^# V7 i6 R& m' U/ e
( z! _, ], M2 w, Q第7章 数据分析项目实战
- r( I* `$ R$ d: Y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。
+ `4 I' e' D- u" K+ V) I* Z' g0 x7-1 实战准备4 P% K6 R" U6 n
7-2 股票市场分析实战之数据获取- T9 N1 I1 C5 T" v: `
7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析5 j( e: o. h# @ n
7-4 股票市场分析实战之风险分析
. @7 A. N& ^& L( o" x2 e4 \: c% H1 s7 ?9 J" K
第8章 课程总结; P8 b5 I; U0 [
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。0 k O6 n+ u1 O3 y9 i, j$ V
8-1 总结
3 H0 o6 n% p8 B
( ?( U7 D8 j& _& O" y+ M【下载地址】( Y: N7 u2 o9 t$ I0 y8 d
2 e z6 A8 D+ B$ j& h( [% ^- _
- }0 Y; G2 n7 T% _
2 R: v2 a$ f/ ^' r4 m% A; f9 m) s, M1 h, n0 c. y9 Y. }
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