第1章 實驗環境的搭建
1-1 導學視頻
1-2 Anaconda和Jupyter notebook介紹
1-3 Anaconda在Mac上的安裝演示
1-4 Anaconda在windows上安裝演示
1-5 Anaconda在Linux上的安裝演示
1-6 Jupyter-notebook的使用演示
第2章 Numpy入門
2-1 數據科學領域5個常用Python庫
2-2 數學基礎回顧之矩陣運算
2-3 Array的創建及訪問
2-4 數組與矩陣運算
2-5 Array的input和output
第3章 Pandas入門
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 談一談NaN
3-8 多級Index
3-9 Mapping和Replace
第4章 Pandas玩轉數據
4-1 DataFrame的簡單數學計算
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 通過apply進行數據預處理
4-7 通過去重進行數據清洗
4-8 時間序列操作基礎
4-9 時間序列數據的采樣和畫圖
4-10 數據分箱技術Binning
4-11 數據分組技術GroupBy
4-12 數據聚合技術Aggregation
4-13 透視表
4-14 分組和透視功能實戰
4-15 Streaming DataFrame
第5章 繪圖和可視化之Matplotlib
5-1 Matplotlib介紹
5-2 matplotlib簡單繪圖之plot
5-3 matplotlib簡單繪圖之subplot
5-4 Pandas繪圖之Series
5-5 Pandas繪圖之DataFrame
5-6 直方圖和密度圖
第6章 繪圖和可視化之Seaborn
6-1 seaborn介紹
6-2 seaborn實現直方圖和密度圖
6-3 seaborn實現柱狀圖和熱力圖
6-4 seaborn圖形顯示效果的設置
6-5 seaborn強大的調色功能
第7章 數據分析項目實戰
7-1 實戰準備
7-2 股票市場分析實戰之數據獲取
7-3 股票市場分析實戰之歷史趨勢分析
7-4 股票市場分析實戰之風險分析
第8章 課程總結
8-1 總結

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