+ F/ }9 \, Q; m* F
: z4 W% Q( ]1 ]- q
/ C2 x2 y2 }; s; E【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
5 _! ~7 L1 t" n: u7 `7 F$ J) h0 h# ?* i
【课程目录】
8 ^+ Z' R& X# }. a9 K$ \3 Y第1章 实验环境的搭建6 O$ T* I* `, W8 ]
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。
2 g1 m- R8 T9 M; V# ~! I1-1 导学视频4 r. A0 c/ S, W/ K' Y9 g
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
: v' [. s% \- j% W1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
) M$ i/ I* s; c. e" C1-4 Anaconda在windows上安装演示
. X3 y8 O4 Y8 i% w, ~! a2 U1-5 Anaconda在Linux上的安装演示( V! a! ^0 N% @9 q, _* N
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
6 q7 F% V, J1 N9 o* m
' ~2 m( P: }( v# q Q5 ]" ?第2章 Numpy入门2 ^: b- S$ d; v0 ]8 W) Y0 [2 A
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。
3 q% {6 ?# F/ e- ]( _2-1 数据科学领域5个常用Python库 试看
& A& X F3 d/ e% M# \ @2-2 数学基础回顾之矩阵运算 试看& x4 V( n% Q& Y" N: z& O2 K
2-3 Array的创建及访问 试看
8 o- s, D! c3 V" ^7 O. z2 v2-4 数组与矩阵运算
) x! i' @& I, U: K( X( ^% m9 u2 ~2-5 Array的input和output9 H# x3 o8 ~3 y& b' S s" ?( w2 j: w
. A- i% y( H) ~
第3章 Pandas入门9 g; m- `2 W' x, w- q$ n" F7 |
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。
' L0 b, y) @, N- Y7 W$ e3-1 Pandas Series
% I( e( n+ C t/ P5 ~3-2 Pandas DataFrame
1 L, c. {; W d% U3 Z. H# f3-3 深入理解Series和Dataframe
. @# ^* X% G2 g3-4 Pandas-Dataframe-IO操作+ v/ @" x2 q& y
3-5 DataFrame的Selecting和indexing: r+ g6 T. k/ t4 k7 ^2 I/ n
3-6 Series和Dataframe的Reindexing
5 A6 n! n! u: V' d, k, U: W$ O3-7 谈一谈NaN
! {+ B: l$ f0 A2 t! I3-8 多级Index
. J, {+ D4 D8 ]3-9 Mapping和Replace
! ~* C) `* p, J& ^, ]& c* t8 w' ^: u3 b8 K# M8 i7 P: D
第4章 Pandas玩转数据
o+ M; g$ t2 E8 b+ c8 ^! J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。
2 W' A8 R o. O2 V/ U5 R+ K4-1 DataFrame的简单数学计算) a. S+ n3 I* A; _7 l9 }) Y8 d0 o
4-2 Series和DataFrame的排序
/ p" U, r' [ F* Q4-3 重命名Dataframe的index
; s2 m5 {$ a T; W4-4 DataFrame的merge操作
( Z, s- F9 ~: x5 B4-5 Concatenate和Combine
% F& v0 L" [8 v6 r' ?4-6 通过apply进行数据预处理# o- b* @6 S6 t0 C5 v
4-7 通过去重进行数据清洗0 N% r4 o/ w3 b) ^: k
4-8 时间序列操作基础8 n! U& N0 u, x; ?' Q6 e D" u
4-9 时间序列数据的采样和画图' u3 @1 T' Z& P( c
4-10 数据分箱技术Binning
8 y7 ]9 m9 n7 G' ?+ v/ O4-11 数据分组技术GroupBy2 d! M: \' T- Q5 A- x0 d$ b3 r: f
4-12 数据聚合技术Aggregation
1 U8 N4 r- E4 N0 ^4-13 透视表$ G1 B8 u: M: i! f& J* I
4-14 分组和透视功能实战$ n: x* X' \3 ?$ e. |
4-15 Streaming DataFrame
/ w. k; o/ r& m% U8 i) `2 e& U
J/ p/ H$ n( d6 e. t2 i第5章 绘图和可视化之Matplotlib5 i2 S) o0 I! j* S
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。+ i w9 j& d! z8 J8 x
5-1 Matplotlib介绍
7 S1 b# H5 y, f6 Q6 w1 ^5-2 matplotlib简单绘图之plot
( K# e0 d9 W. d# Y; H5-3 matplotlib简单绘图之subplot9 R" t% l2 ~6 O. A2 _8 d4 b
5-4 Pandas绘图之Series* V& D, d+ S4 p g$ G
5-5 Pandas绘图之DataFrame' V' v) `: X {- s7 G# J" k7 Y
5-6 直方图和密度图
0 _+ o5 |4 q6 Q& `7 w; C/ Y* Q) W3 s4 D
第6章 绘图和可视化之Seaborn
2 ^9 U/ z, v* }; K( l' w* 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。; x% C3 R5 x9 F: q& V9 A/ N. w8 A, L
6-1 seaborn介绍
& f$ F0 G. h( w. d6 o7 C6-2 seaborn实现直方图和密度图" J" |5 [' U- O$ T
6-3 seaborn实现柱状图和热力图
. i) Y; d- Q1 P6-4 seaborn图形显示效果的设置
2 }/ X' j4 f& ~9 Q* U6-5 seaborn强大的调色功能6 e/ ]: \8 Y0 c% P7 T
$ [* y+ h$ A3 F2 X. \9 ]第7章 数据分析项目实战
8 | j6 l" K8 a( x) c3 H8 |5 E# A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。
( v7 u4 H) W: }& |* A7-1 实战准备
9 k. I+ I7 c# G+ m8 z$ o1 P0 C2 C) A7-2 股票市场分析实战之数据获取
\6 `% y) {& m M! |" b) u7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
/ t( \7 E; \1 K; n9 h7-4 股票市场分析实战之风险分析
7 G+ {% E) p6 c4 B; K. j- T, `5 h2 q* W v4 y5 j+ Z% Q
第8章 课程总结
A. B% h `5 s1 n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。. K4 f% o3 W; z8 Y$ r7 m1 e" y X- Q/ S
8-1 总结
! i$ }# P+ S5 G# m& d) \+ \' k2 t6 K5 K( ?- | h. A
【下载地址】; V1 n8 w0 t8 `$ U$ @
# I8 V q8 o: [7 ?& Y3 t; x& x0 z& G! u5 ^7 V/ r
: g# M" w0 Z' M
$ S8 d) B5 {( C9 B+ Z& [; J
* l0 w4 X3 e) ?/ w$ f3 _ |
|
[复制链接]
