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（一）numpy库
NumPy库是Python的一种开源的数值计算扩展。NumPy的学习对于数据分析、数据建模、机器学习具有重要的意义。
（二）pandas库
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
（三）数据分析绘图
本课程通过基于matplotlib的pandas绘图，讲解常见的线图、直方图、柱状图、散点图、饼图等的画法。
（四）Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一个数据分析和编写代码的好工具。
【实践案例】
本课程讲解以下实践案例：
（一）全球空难数据的分析
（二）共享单车骑行数据的分析
（三）谷歌股票趋势技术分析
（四）人力资源数据分析

第1节
数据分析1-搭建和使用科学计算环境
搭建和使用科学计算环境

第2节

Numpy的数据结构和数据索引

第3节

Numpy的运算和通用函数

第4节

Pandas的数据结构 - Series简介

第5节

Pandas的数据结构 - DataFrame的创建和索引

第6节

DataFrame的数据观察、排序及缺失值的处理

第7节

DataFrame的数据汇总统计方法

第8节

数据的加载与存储

第9节

数据的合并

第10节

数据的转换、重复数据处理、字符串操作和数据的离散化

第11节

数据的聚合与分组运算

第12节

实践案例 - 1908年以来空难数据的分析

第13节

实践案例 - 人力资源数据分析

第14节

数据分析绘图

第15节

实践案例 - 共享单车骑行数据分析

第16节

时间序列基础

第17节

时间序列的重采样

第18节

实践案例 - 谷歌股票趋势分析