python教程名称：
python3数据科学入门与实战
教程内容：
这是一个数据驱动的时代，想要从事机器学习、人工智能、数据挖掘等前沿技术，都离不开数据跟踪，本课程通过numpy、pans进行数据科学计算，通过seaborn、 matplotlib进行数据图形化展示；从实战角度出发，让你在数据科学领域迈出重要的一步，开启data science职业之旅！
python教程目录：
1.实验环境的搭建
本章将主要介绍anacon和jupyter notebook。包括如何在windows，mac，linux等平台上安装anacon，以及jupyter notebook的基本启动使用方法。
2.numpy入门
本章将介绍python数据科学领域里最基础的一个库——numpy，回顾矩阵运算基础，介绍最重要的数据结构array以及如何通过numpy进行数组和矩阵运算。
3.pans入门
本章将介绍python数据科学领域用于数据分析最重要的一个库——pans。将从pans里最重要的两种数据结构series和dataframe开始，介绍其创建和基本操作，通过实际操作理解series和dataframe的关系。
4.pans玩转数据
本章是pans的进阶。我们会使用pans进行高级的数据分析操作，包括如何去做数据清洗、预处理和排序等数学计算，数据的分箱技术，分组技术，聚合技术，以及透视表等。
5.绘图和可视化之matplotlib
数据的可视化是数据分析领域里非常重要的内容。本章会学习matplotlib的基本使用，包括如何对pans里的series和dataframe绘图， 以及图形样式和显示模式的设置等内容。
6.绘图和可视化之seaborn
seaborn是对matplotlib的进一步封装，其强大的调色功能和内置的多种多样的绘图模式，使之成为当下最流行的数据科学绘图工具。本章将介绍seaborn的基本使用，以及和matplotlib的功能对比。
7.数据分析项目实战
通过前六章的学习，我们基本上掌握了数据分析领域里主要工具的使用，本章将通过一个股票市场的分析实战项目，和大家一起用学过的知识去分析数据，进而得到有用的信息。
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