這是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，想要從事機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等前沿技術(shù)，都離不開(kāi)數(shù)據(jù)跟蹤，本課程通過(guò)Numpy、Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算，通過(guò)Seaborn、 Matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)圖形化展示；從實(shí)戰(zhàn)角度出發(fā)，讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域邁出重要的一步，開(kāi)啟Data Science職業(yè)之旅！

【學(xué)習(xí)路線】

• 第1章 實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建

  本章將主要介紹Anaconda和Jupyter Notebook。包括如何在windows，Mac，linux等平臺(tái)上安裝Anaconda，以及Jupyter Notebook的基本啟動(dòng)使用方法。

  
  

• 1-1 導(dǎo)學(xué)視頻

• 1-2 Anaconda和Jupyter notebook介紹

• 1-3 Anaconda在Mac上的安裝演示

• 1-4 Anaconda在windows上安裝演示

• 1-5 Anaconda在Linux上的安裝演示

• 1-6 Jupyter-notebook的使用演示
  

• 第2章 Numpy入門(mén)

  本章將介紹Python數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域里最基礎(chǔ)的一個(gè)庫(kù)——Numpy，回顧矩陣運(yùn)算基礎(chǔ)，介紹最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Array以及如何通過(guò)Numpy進(jìn)行數(shù)組和矩陣運(yùn)算。

  
  

• 2-1 數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域5個(gè)常用Python庫(kù)試看

• 2-2 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)回顧之矩陣運(yùn)算試看

• 2-3 Array的創(chuàng)建及訪問(wèn)試看

• 2-4 數(shù)組與矩陣運(yùn)算

• 2-5 Array的input和output
  

• 第3章 Pandas入門(mén)

  本章將介紹Python數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域用于數(shù)據(jù)分析最重要的一個(gè)庫(kù)——Pandas。將從pandas里最重要的兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series和DataFrame開(kāi)始，介紹其創(chuàng)建和基本操作，通過(guò)實(shí)際操作理解Series和DataFrame的關(guān)系。

  
  

• 3-1 Pandas Series

• 3-2 Pandas DataFrame

• 3-3 深入理解Series和Dataframe

• 3-4 Pandas-Dataframe-IO操作

• 3-5 DataFrame的Selecting和indexing

• 3-6 Series和Dataframe的Reindexing

• 3-7 談一談NaN

• 3-8 多級(jí)Index

• 3-9 Mapping和Replace
  

• 第4章 Pandas玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)

  本章是Pandas的進(jìn)階。我們會(huì)使用Pandas進(jìn)行高級(jí)的數(shù)據(jù)分析操作，包括如何去做數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和排序等數(shù)學(xué)計(jì)算，數(shù)據(jù)的分箱技術(shù)，分組技術(shù)，聚合技術(shù)，以及透視表等。

  
  

• 4-1 DataFrame的簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)計(jì)算

• 4-2 Series和DataFrame的排序

• 4-3 重命名Dataframe的index

• 4-4 DataFrame的merge操作

• 4-5 Concatenate和Combine

• 4-6 通過(guò)apply進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理

• 4-7 通過(guò)去重進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗

• 4-8 時(shí)間序列操作基礎(chǔ)

• 4-9 時(shí)間序列數(shù)據(jù)的采樣和畫(huà)圖

• 4-10 數(shù)據(jù)分箱技術(shù)Binning

• 4-11 數(shù)據(jù)分組技術(shù)GroupBy

• 4-12 數(shù)據(jù)聚合技術(shù)Aggregation

• 4-13 透視表

• 4-14 分組和透視功能實(shí)戰(zhàn)

• 4-15 Streaming DataFrame
  

• 第5章 繪圖和可視化之Matplotlib

  數(shù)據(jù)的可視化是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域里非常重要的內(nèi)容。本章會(huì)學(xué)習(xí)Matplotlib的基本使用，包括如何對(duì)Pandas里的Series和DataFrame繪圖， 以及圖形樣式和顯示模式的設(shè)置等內(nèi)容。

  
  

• 5-1 Matplotlib介紹

• 5-2 matplotlib簡(jiǎn)單繪圖之plot

• 5-3 matplotlib簡(jiǎn)單繪圖之subplot

• 5-4 Pandas繪圖之Series

• 5-5 Pandas繪圖之DataFrame

• 5-6 直方圖和密度圖
  

• 第6章 繪圖和可視化之Seaborn

  Seaborn是對(duì)Matplotlib的進(jìn)一步封裝，其強(qiáng)大的調(diào)色功能和內(nèi)置的多種多樣的繪圖模式，使之成為當(dāng)下最流行的數(shù)據(jù)科學(xué)繪圖工具。本章將介紹Seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能對(duì)比。

  
  

• 6-1 seaborn介紹

• 6-2 seaborn實(shí)現(xiàn)直方圖和密度圖

• 6-3 seaborn實(shí)現(xiàn)柱狀圖和熱力圖

• 6-4 seaborn圖形顯示效果的設(shè)置

• 6-5 seaborn強(qiáng)大的調(diào)色功能
  

• 第7章 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

  通過(guò)前六章的學(xué)習(xí)，我們基本上掌握了數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域里主要工具的使用，本章將通過(guò)一個(gè)股票市場(chǎng)的分析實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，和大家一起用學(xué)過(guò)的知識(shí)去分析數(shù)據(jù)，進(jìn)而得到有用的信息。

  
  

• 7-1 實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備

• 7-2 股票市場(chǎng)分析實(shí)戰(zhàn)之?dāng)?shù)據(jù)獲取

• 7-3 股票市場(chǎng)分析實(shí)戰(zhàn)之歷史趨勢(shì)分析

• 7-4 股票市場(chǎng)分析實(shí)戰(zhàn)之風(fēng)險(xiǎn)分析
  

• 最后做?學(xué)習(xí)總結(jié)

  本章的總結(jié)不是對(duì)前面內(nèi)容的匯總，而是給大家指明了一條繼續(xù)學(xué)習(xí)和鍛煉的道路。希望大家堅(jiān)持練習(xí)，早日修成正果。

  
  

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