Python3学习之Python3数据科学入门与实战视频教程 - 辰枫源码

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　　Python3数据科学入门与实战
　　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！
　　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Seaborn
　　Seaborn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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