admin 发表于 2020-3-17 09:38:17

2018年最新Python3数据科学入门与实战视频教程+代码讲义 8章

2018年最新Python3数据科学入门与实战视频教程+代码讲义 8章

[*]第1章 实验环境的搭建本章将主要介绍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。

[*]1-1 导学视频
[*]1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍
[*]1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
[*]1-4 Anaconda在windows上安装演示
[*]1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
[*]1-6 Jupyter-notebook的使用演示

[*]第2章 Numpy入门本章将介绍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。

[*]2-1 数据科学领域5个常用Python库
[*]2-2 数学基础回顾之矩阵运算
[*]2-3 Array的创建及访问
[*]2-4 数组与矩阵运算
[*]2-5 Array的input和output

[*]第3章 Pandas入门本章将介绍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。

[*]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 谈一谈NaN
[*]3-8 多级Index
[*]3-9 Mapping和Replace

[*]第4章 Pandas玩转数据本章是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。

[*]4-1 DataFrame的简单数学计算
[*]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 通过apply进行数据预处理
[*]4-7 通过去重进行数据清洗
[*]4-8 时间序列操作基础
[*]4-9 时间序列数据的采样和画图
[*]4-10 数据分箱技术Binning
[*]4-11 数据分组技术GroupBy
[*]4-12 数据聚合技术Aggregation
[*]4-13 透视表
[*]4-14 分组和透视功能实战
[*]4-15 Streaming DataFrame

[*]第5章 绘图和可视化之Matplotlib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。

[*]5-1 Matplotlib介绍
[*]5-2 matplotlib简单绘图之plot
[*]5-3 matplotlib简单绘图之subplot
[*]5-4 Pandas绘图之Series
[*]5-5 Pandas绘图之DataFrame
[*]5-6 直方图和密度图

[*]第6章 绘图和可视化之SeabornSeaborn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。

[*]6-1 seaborn介绍
[*]6-2 seaborn实现直方图和密度图
[*]6-3 seaborn实现柱状图和热力图
[*]6-4 seaborn图形显示效果的设置
[*]6-5 seaborn强大的调色功能

[*]第7章 数据分析项目实战通过前六章的学习,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。

[*]7-1 实战准备
[*]7-2 股票市场分析实战之数据获取
[*]7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
[*]7-4 股票市场分析实战之风险分析

[*]第8章 课程总结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。

[*]8-1 总结
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