python3 数据科学入门实战

这门课解决什么问题对于需要从后端开发视角向数据科学延伸的开发者，这门课解决的核心痛点在于环境配置的工程化与底层数学直觉的缺失。它跳过了空泛的理论，直接提供从工具链搭建到数组运算落地的工程参考，让开发者能够快速上手处理结构化数据，建立数据探索的实践能力。适合什么基础适合具备 Python 基础语

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这门课解决什么问题

对于需要从后端开发视角向数据科学延伸的开发者，这门课解决的核心痛点在于环境配置的工程化与底层数学直觉的缺失。它跳过了空泛的理论，直接提供从工具链搭建到数组运算落地的工程参考，让开发者能够快速上手处理结构化数据，建立数据探索的实践能力。

适合什么基础

适合具备 Python 基础语法、了解基本数据结构且日常工作涉及后端数据处理或分析的开发者。如果你已经能熟练编写 Python 脚本，那么学习本课所覆盖的数据科学库与矩阵运算将不再是障碍，反而能打通前后端数据流转的任督二脉。建议具备 NumPy 或 Pandas 的使用经验后再学，效果更佳。

建议先看哪几块

建议按顺序学习环境配置与核心库概览，再进入数组与矩阵运算的实操。环境配置决定了后续所有数据项目的运行载体，而数组与矩阵运算是进行数据清洗和特征计算的必要前提，跳过这两部分将直接影响后续的数据探索质量。Jupyter Notebook 的使用也需同步掌握，它是后续所有交互式分析的天然工具。

学完能独立做什么

学完本课后，你将能够独立完成数据科学工作流中的基础环节：熟练部署 Anaconda 与 Jupyter 环境，运用核心库处理数据，并借助数组与矩阵运算完成数据的输入输出及基础变换，进而开展初步的数据探索与分析。这一能力可直接迁移至后端项目中的数据预处理、报表生成或指标计算等场景。

资料怎么配合练习

本课资料以视频演示与配套代码为主。建议在学习每一段

课程目录

3-053-C++ LINUX/
│python3 数据科学入门实战/
││├─1-1 1-2导学视频.mp4 18MB
││├─1-3 Anaconda在Mac上的安装演示.mp4 12.5MB
││├─1-4 Anaconda在windows上安装演示.mp4 10.2MB
││├─1-5 Anaconda在Linux上的安装演示.mp4 18.8MB
││├─1-6 Jupyter-notebook的使用演示.mp4 16.8MB
││├─2-1 数据科学领域5个常用Python库.mp4 11.8MB
││├─2-2 数学基础回顾之矩阵运算.mp4 6.7MB
││├─2-3 Array的创建及访问.mp4 12.7MB
││├─2-4 数组与矩阵运算.mp4 16.8MB
││├─2-5 Array的input和output.mp4 7.9MB
││├─3-1 Pandas Series.mp4 10.3MB
││├─3-2 Pandas DataFrame.mp4 16MB
││├─3-3 深入理解Series和Dataframe.mp4 18.3MB
││├─3-4 Pandas-Dataframe-IO操作.mp4 27.4MB
││├─3-5 DataFrame的Selecting和indexing.mp4 31.1MB
││├─3-6 Series和Dataframe的Reindexing.mp4 17.6MB
││├─3-7 谈一谈NaN.mp4 13.5MB
││├─3-8 多级Index.mp4 15.1MB
││├─3-9 Mapping和Replace.mp4 11.8MB
││├─4-1 DataFrame的简单数学计算.mp4 11.5MB
││├─4-10 数据分箱技术Binning.mp4 15.7MB
││├─4-11 数据分组技术GroupBy.mp4 22.4MB
││├─4-12 数据聚合技术Aggregation.mp4 15.6MB
││├─4-13 透视表.mp4 35.7MB
││├─4-14 分组和透视功能实战.mp4 45.2MB
││├─4-2 Series和DataFrame的排序.mp4 23.1MB
││├─4-3 重命名Dataframe的index.mp4 25.4MB
││├─4-4 DataFrame的merge操作.mp4 17.6MB
││├─4-5 Concatenate和Combine.mp4 17.1MB
││├─4-6 通过apply进行数据预处理.mp4 17MB
││├─4-7 通过去重进行数据清洗.mp4 13.2MB
││├─4-8 时间序列操作基础.mp4 27.6MB
││├─4-9 时间序列数据的采样和画图.mp4 28.7MB
││├─5-1 Matplotlib介绍.mp4 10.7MB
││├─5-2 matplotlib简单绘图之plot.mp4 25.4MB
││├─5-3 matplotlib简单绘图之subplot.mp4 20.7MB
││├─5-4 Pandas绘图之Series.mp4 16.8MB
││├─5-5 Pandas绘图之DataFrame.mp4 15.6MB
││├─5-6 直方图和密度图.mp4 17.7MB
││├─6-1 seaborn介绍.mp4 19.7MB
││├─6-2 seaborn实现直方图和密度图.mp4 15.1MB
││├─6-3 seaborn实现柱状图和热力图.mp4 31.7MB
││├─6-4 seaborn图形显示效果的设置.mp4 31.1MB
││├─6-5 seaborn强大的调色功能.mp4 36MB
││├─7-1 实战准备.mp4 15.2MB
││├─7-2 股票市场分析实战之数据获取.mp4 18.6MB
││├─7-3 股票市场分析实战之历史趋势分析.mp4 35.4MB
││├─7-4 股票市场分析实战之风险分析.mp4 33.7MB
││├─8-1 总结.mp4 14.5MB