在线购物网站的设计与实现,云南做网站多少钱,安卓android系统下载,系统优化的方法Python3学习之Python3数据科学入门与实战视频教程
Python3数据科学入门与实战
这是一个数据驱动的时代#xff0c;想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术#xff0c;都离不开数据跟踪#xff0c;本课程通过Numpy、Pandas进行数据科学计算#xff0c;通过Seaborn、…Python3学习之Python3数据科学入门与实战视频教程
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windowsMaclinux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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