Python3数据科学入门与实战

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第1章 实验环境的搭建
   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
   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
   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
   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
   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
   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
   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
   8-1 总结

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liuhuanping/p/9502603.html