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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