Python3資料科學入門與實戰

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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上的安裝示範
   1-4 Anaconda在windows上安裝示範
   1-5 Anaconda在Linux上的安裝示範
   1-6 Jupyter-notebook的使用示範
第2章 Numpy入門
   2-1 資料科學領域5個常用Python庫
   2-2 數學基礎回顧之矩陣運算
   2-3 Array的建立及訪問
   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玩轉資料
   4-1 DataFrame的簡單數學計算
   4-2 Series和DataFrame的排序
   4-3 重新命名Dataframe的index
   4-4 DataFrame的merge操作
   4-5 Concatenate和Combine
   4-6 通過apply進行資料預先處理
   4-7 通過去重進行資料清洗
   4-8 時間序列操作基礎
   4-9 時間序列資料的採樣和畫圖
   4-10 資料分箱技術Binning
   4-11 資料分組技術GroupBy
   4-12 資料彙總技術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 長條圖和密度圖
第6章 繪圖和可視化之Seaborn
   6-1 seaborn介紹
   6-2 seaborn實現長條圖和密度圖
   6-3 seaborn實現柱狀圖和熱力圖
   6-4 seaborn圖形顯示效果的設定
   6-5 seaborn強大的調色功能
第7章 資料分析項目實戰
   7-1 實戰準備
   7-2 股票市場分析實戰之資料擷取
   7-3 股票市場分析實戰之曆史趨勢分析
   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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