[Python] python3数据分析与可视化入门与案例实战-2018年慕课网

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    发表于 2018-10-19 14:49:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
    python3数据分析与可视化入门与案例实战
    # v, O# V) C8 M& B7 C: s7 c
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    - z, m# r+ E# z, Y/ q0 |- x/ E- z& N
    python3数据分析与可视化入门与案例实战-2018年慕课网
    & j6 y3 Y' x, y2 ^

    * z! Y! i2 u8 w3 j3 f0 R) k) e课程目录:
    ! W- r6 m1 r' G- b& {! W# K        第1章 实验环境的搭建* c6 r- B/ ?  E" \& e  W& P0 W
            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。9 I. i8 H. O7 w5 M4 U8 Z
                    1-1 导学视频4 O2 G5 ]0 Y: @
                    1-2 Anaconda和Jupyter notebook介绍  }4 E( ^  ^8 [$ ?4 U5 h# b# _
                    1-3 Anaconda在Mac上的安装演示
    # D: Q) I$ P+ V1 Q* s/ n                1-4 Anaconda在windows上安装演示
    6 t8 _5 n& ]) S  k                1-5 Anaconda在Linux上的安装演示
    1 K' j/ N0 z3 |) D                1-6 Jupyter-notebook的使用演示5 M' L+ M# q  h
    ! M* h( D0 i9 z& K* g, {5 z
            第2章 Numpy入门1 Y7 ?" m$ Q! U- e; J+ [
            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。
    9 A  i- _/ @) t                2-1 数据科学领域5个常用Python库. V  ~* F' x# G. }6 D* q
                    2-2 数学基础回顾之矩阵运算
    2 X8 X. l/ A( d: |                2-3 Array的创建及访问
    . c% o6 i$ v2 A0 x                2-4 数组与矩阵运算
    " n" e8 O7 \) ?  z; Z, U6 P                2-5 Array的input和output3 y; \2 i7 n' I8 r: T+ A& r0 C/ E4 @
    9 v/ X" j4 d. ^4 z5 w
            第3章 Pandas入门
    - R. V. ^& ]) R( c% [3 C" {        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。
    " T( y$ l1 f$ l                3-1 Pandas Series
    . {8 T0 A- O' V' W6 N% n                3-2 Pandas DataFrame7 a3 |( |8 m6 @! g1 a( x! `/ C
                    3-3 深入理解Series和Dataframe; C+ B9 Z! ~5 q( y" r4 Z! E4 D
                    3-4 Pandas-Dataframe-IO操作
    9 d: @" q9 e3 E. U( @; T/ l                3-5 DataFrame的Selecting和indexing- ]; h- k, Q  H7 R- F
                    3-6 Series和Dataframe的Reindexing) H2 j9 P& y- R, k% |
                    3-7 谈一谈NaN  U2 X* A8 I" K
                    3-8 多级Index
    0 h) u' ?# O  V                3-9 Mapping和Replace% I9 E' t5 l) b$ X, s

    3 c' {. j+ e( x( O0 r' [/ \        第4章 Pandas玩转数据
    7 r0 K1 r) `7 W+ t9 K        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。
    # y) B" b5 {/ j" ~                4-1 DataFrame的简单数学计算
    , I7 [. m' d: _                4-2 Series和DataFrame的排序
    % b0 o& ?5 S; W7 k% k# q                4-3 重命名Dataframe的index' v% y3 }: C+ a, s) K: h
                    4-4 DataFrame的merge操作. ^  ~$ _7 G  y7 Y0 o+ [, Q
                    4-5 Concatenate和Combine" J& e0 X' @: R: J
                    4-6 通过apply进行数据预处理% `9 h( M* t, G; k$ w. F2 C
                    4-7 通过去重进行数据清洗3 G; b9 l  X. C" ^! ?
                    4-8 时间序列操作基础
      \+ y6 E, [7 C                4-9 时间序列数据的采样和画图
    9 o9 B" z% _- f' p, Y, u                4-10 数据分箱技术Binning% V  q4 \/ V- B4 u- i& D4 J& t( e
                    4-11 数据分组技术GroupBy
    ' q. j7 p+ m4 f, |2 B% b                4-12 数据聚合技术Aggregation4 L5 _3 U6 [  u% Z" T
                    4-13 透视表
    0 }$ O* V/ _& K1 [                4-14 分组和透视功能实战* D& i2 d% _- @, u2 f
                    4-15 Streaming DataFrame' F- U# ]  ^% q% R" V/ _
    7 y. u: j, J+ z) T8 L6 w0 I
            第5章 绘图和可视化之Matplotlib' h6 r& f$ y# Y
            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。
    & c* U- U: h5 Q( t7 H                5-1 Matplotlib介绍4 r* z4 K9 h. l& g- f. @
                    5-2 matplotlib简单绘图之plot, |- o: m: i$ i/ a: x3 D
                    5-3 matplotlib简单绘图之subplot* ^8 ~4 `$ B4 ^. D* O8 F0 R3 ~: q
                    5-4 Pandas绘图之Series9 [0 I/ [' n, l. k9 N. {
                    5-5 Pandas绘图之DataFrame
    1 ^5 X5 j9 x1 X: w0 t. K                5-6 直方图和密度图1 o) f6 x: p' }$ o9 j5 e) b& h* N
    - ]* {# t1 @- d
            第6章 绘图和可视化之Seaborn
    4 K' ?  d5 i. D0 R- ~4 p        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。
    ' R6 v0 i" [- A+ n' o                6-1 seaborn介绍3 `; v5 `- K: u) H
                    6-2 seaborn实现直方图和密度图" w! g' H/ m) P  ^( i/ i/ P+ {2 @
                    6-3 seaborn实现柱状图和热力图
    5 V( d: p$ f3 o5 i" E                6-4 seaborn图形显示效果的设置% [: U% W% M  H, s* R! q: r
                    6-5 seaborn强大的调色功能- |5 H  ]' S* R# W9 \
    ! ^8 ^2 ?8 |! b4 V; X# N# p* L
            第7章 数据分析项目实战5 Z7 f' Q9 c* g; ]( |$ g6 Y
            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。5 K0 H$ n0 c% }! n
                    7-1 实战准备+ g  `7 r0 \- H$ R5 D' x
                    7-2 股票市场分析实战之数据获取1 B# m8 Y. {( v2 I! G% t
                    7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析
    3 V; v! Q0 R) H, j4 g, r  X7 s                7-4 股票市场分析实战之风险分析+ b2 X; O6 I) e# J! N- g

    ! L6 V, E/ F4 a" i8 w  S        第8章 课程总结* F3 k  K3 o, C: B) l2 X+ ?
            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。+ {6 Y, L. M- C' H
                    8-1 总结
    ' h* r& D8 ~8 h. E- v! f% _" j5 `+ B& ~# |" N
    * e  U3 j* c+ i: r* Y
    视频截图:
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