Python3數據科學入門與實戰

這是一個數據驅動的時代，想要從事機器學習、人工智能、數據挖掘等前沿技術，都離不開數據跟蹤，本課程通過Numpy、Pandas進行數據科學計算，通過Seaborn、 Matplotlib進行數據圖形化展示；從實戰角度出發，讓你在數據科學領域邁出重要的一步，開啟Data Science職業之旅！

第1章 實驗環境的搭建

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

1-1 導學視頻

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

本章將介紹Python數據科學領域里最基礎的一個庫――Numpy，回顧矩陣運算基礎，介紹最重要的數據結構Array以及如何通過Numpy進行數組和矩陣運算。

2-1 數據科學領域5個常用Python庫

2-2 數學基礎回顧之矩陣運算

2-3 Array的創建及訪問

2-4 數組與矩陣運算

2-5 Array的input和output

第3章 Pandas入門

本章將介紹Python數據科學領域用于數據分析最重要的一個庫――Pandas。將從pandas里最重要的兩種數據結構Series和DataFrame開始，介紹其創建和基本操作，通過實際操作理解Series和DataFrame的關系。

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Index

3-9 Mapping和Replace

第4章 Pandas玩轉數據

本章是Pandas的進階。我們會使用Pandas進行高級的數據分析操作，包括如何去做數據清洗、預處理和排序等數學計算，數據的分箱技術，分組技術，聚合技術，以及透視表等。

4-1 DataFrame的簡單數學計算

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apply進行數據預處理

4-7 通過去重進行數據清洗

4-8 時間序列操作基礎

4-9 時間序列數據的采樣和畫圖

4-10 數據分箱技術Binning

4-11 數據分組技術GroupBy

4-12 數據聚合技術Aggregation

4-13 透視表

4-14 分組和透視功能實戰

4-15 Streaming DataFrame

第5章 繪圖和可視化之Matplotlib

數據的可視化是數據分析領域里非常重要的內容。本章會學習Matplotlib的基本使用，包括如何對Pandas里的Series和DataFrame繪圖， 以及圖形樣式和顯示模式的設置等內容。

5-1 Matplotlib介紹

5-2 matplotlib簡單繪圖之plot

5-3 matplotlib簡單繪圖之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Matplotlib的進一步封裝，其強大的調色功能和內置的多種多樣的繪圖模式，使之成為當下最流行的數據科學繪圖工具。本章將介紹Seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能對比。

6-1 seaborn介紹

6-2 seaborn實現直方圖和密度圖

6-3 seaborn實現柱狀圖和熱力圖

6-4 seaborn圖形顯示效果的設置

6-5 seaborn強大的調色功能

第7章 數據分析項目實戰

通過前六章的學習，我們基本上掌握了數據分析領域里主要工具的使用，本章將通過一個股票市場的分析實戰項目，和大家一起用學過的知識去分析數據，進而得到有用的信息。

7-1 實戰準備

7-2 股票市場分析實戰之數據獲取

7-3 股票市場分析實戰之歷史趨勢分析

7-4 股票市場分析實戰之風險分析

第8章 課程總結

本章的總結不是對前面8章內容的匯總，而是給大家指明了一條繼續學習和鍛煉的道路。希望大家堅持練習，早日修成正果。

8-1 總結