Python3数据分析入门与实践，python3数据科学入门与实战

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Python3数据分析入门与实践，python3数据科学入门与实战
第1部分 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部分 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部分 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部分 Pandas玩转数据
  4.1 DataFrame的简单数学计算
  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
  4.2 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
第5部分 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部分 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部分 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部分 课程总结
  8.1 总结

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