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