Jupyter培训课程班

第 1 章 Jupyter 入门
1.1 Jupyter 简介
1.2 快速安装 Jupyter
1.2.1 基本概念
1.2.2 安装 Jupyter
1.3 Jupyter Notebook 快速上手
第 2 章 Jupyter Notebook 操作详解
2.1 Jupyter Notebook 仪表板
2.1.1 Files 页
2.1.2 Running 页
2.1.3 Clusters 页
2.1.4 Quit 按钮及 Logout 按钮
2.2 Notebook
2.2.1 什么是 Notebook
2.2.2 Jupyter Notebook 文件
2.2.3 单元格类型
2.2.4 编辑模式与命令模式
2.2.5 内核
2.3 Notebook 操作
2.3.1 File 菜单
2.3.2 Edit 菜单
2.3.3 View 菜单
2.3.4 Insert 菜单
2.3.5 Cell 菜单
2.3.6 Kernel 菜单
2.3.7 Widgets 菜单
2.3.8 快捷方式
2.4 Markdown 及数学公式
2.4.1 Markdown
2.4.2 数学公式
第 3 章 使用 Jupyter 学习 Python
3.1 Python 简述
3.1.1 Python 编程举例
3.1.2 运行 Python 代码
3.2 Python 语法速览
3.3 变量与对象
3.3.1 Python 变量的概念与特点
3.3.2 Python 变量的基本类型
3.4 内置数据结构
3.4.1 列表
3.4.2 元组
3.4.3 字典
3.4.4 集合
3.4.5 小结
3.5 流程控制
3.5.1 条件判断
3.5.2 while 循环
3.5.3 for 循环
3.5.4 break 及 continue 语句
3.6 函数
3.6.1 使用函数
3.6.2 定义函数
3.6.3 默认参数值
3.6.4 不定长参数
3.6.5 匿名函数
3.7 模块与包
3.7.1 模块与包的基本概念
3.7.2 从 Python 标准库导入模块
3.7.3 导入第三方模块
3.7.4 包管理器 Anaconda
3.8 面向对象编程
3.8.1 面向过程编程与面向对象编程基本概念
3.8.2 类和实例
3.8.3 继承和多态
3.8.4 小结
3.9 输入输出
第 4 章 通过 Jupyter 开启数据科学之路
4.1 数据科学相关工具简介
4.1.1 NumPy
4.1.2 Pandas
4.1.3 Matplotlib
4.1.4 SciPy
4.2 了解机器学习
4.2.1 使用 Scikit-learn
4.2.2 其他机器学习工具
第 5 章 Jupyter Notebook 高级应用
5.1 Jupyter 扩展
5.1.1 安装 Jupyter Notebook 扩展包
5.1.2 常用 Jupyter Notebook 的扩展功能
5.1.3 理解 Jupyter Notebook 扩展
5.2 Widget 控件
5.2.1 认识 Widget
5.2.2 常用 Widget 简介
5.2.3 在 Widget 之间建立关联
5.2.4 Widget 事件
5.2.5 使用 Widget 构建实时交互应用
5.3 Magic 命令
5.3.1 Magic 简介
5.3.2 常用 Magic
5.4 Nbconvert
5.4.1 安装 Nbconvert
5.4.2 使用 Nbconvert
第 6 章 配置和管理 Jupyter
6.1 Jupyter 架构与原理
6.1.1 从 IPython 说起
6.1.2 Jupyter 架构
6.2 Jupyter 安装与配置
6.2.1 安装 Jupyter
6.2.2 配置 Jupyter
6.3 Jupyter 的安全性
6.3.1 Jupyter Notebook 服务器的安全验证
6.3.2 使用 SSL 实现安全通信
6.4 Jupyter 多语言支持
6.4.1 安装 R 内核
6.4.2 安装 Julia 内核
第 7 章 JupyterLab
7.1 安装 JupyterLab
7.2 使用 JupyterLab
7.2.1 JupyterLab 界面
7.2.2 JupyterLab 功能与操作
7.3 JupyterLab 扩展
7.3.1 使用 Extension Manager
7.3.2 常用扩展举例
第 8 章 JupyterHub
8.1 JupyterHub 的概念与架构
8.1.1 JupyterHub 的概念
8.1.2 JupyterHub 的架构
8.1.3 JupyterHub 的部署方式
8.2 安装 JupyterHub 最小环境
8.3 安装 JupyterHub + JupyterLab 环境
8.3.1 基本概念与过程
8.3.2 在 Python 虚拟环境中安装和配置
8.3.3 管理 conda 环境
8.3.4 设置反向代理