[156] Python数据分析入门与实践 – 网盘下载 - 配套股票市场数据分析案例，依次详解数据科学计算、数据图形化展示，最终会形成一个完整的实战项目

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1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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

8. 课程总结

• 8-1 总结