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Java视频教程名称：Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程 Python视频教程+ ]0 J/ r0 |( ^
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集数合计：132节
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& n# f3 j {- g3 V9 jJava视频教程详情描述：
1 p. F" H: p1 W, Y; tA0299《Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程》python商业实战视频教程配套数据 2018年最新视频教程
8 @' V; v1 V; e5 F% K L2 D3 E& g8 o6 a$ A( e) x% i
Java视频教程目录：
" F8 ^/ q, o& B% S: K├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库" O! V* B( P# g7 `6 V/ h: Y" K' K
│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4( P4 z# L+ h# ?$ ~
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
0 g( R' J m+ s7 q│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4& \8 s$ ?, K- }; Y2 ]
│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
/ _+ z9 i4 ^( I3 k O│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp44 r8 _- M, Z8 Z3 A8 \; U
│ + \( s" T2 A$ ]/ F
├─章节02： 第二讲：Python基础
4 H8 f( x; f& }6 X│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4
) O: v' G( v, G│ 11. Python控制流.mp4. `$ R% c) M! D4 L4 e
│ 12. Python函数.mp4! c6 Q. W9 x9 k5 y7 P' A3 w
│ 13. Python模块的使用.mp4
- `5 U6 A$ t0 c* _) J9 p9 d│ 7. Python介绍.mp4
8 x- r! S) G5 b% A+ u! J" d9 Z│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
3 F" ?& }+ W" @│ 9. Python原生态数据结构(上).mp4/ q4 y6 Y3 G% S+ [4 n4 i/ X( j
│ : |2 I8 P5 o# `" r* z, l8 x
├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步9 { R E8 Q# U8 E
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp42 Z* J& d( A' _, N' r4 s2 P
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp40 V- ?$ L. a4 ^! Q F. n
│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4% a9 D& Y: i! f1 ^1 H
│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
- a' c) M1 ?& h& J/ Z0 E│ 18. 统计制图原理.mp4; ? {" f0 w3 h) t) ?, A8 `
│ 19. 数据库基础.mp4& L' C z5 U9 T b5 r/ o1 j# h
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4
( a! }& `3 t2 @# n│ 21. 数据整理.mp43 m# U* O& S7 k& t3 s
│ 22. 课后答疑.mp4
% E5 F) J8 j2 W' P1 z) V│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4& O! _# R! T( W. b( O% t, Y( ~2 n
│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4( d$ s9 I4 ?5 d7 z' ?0 ~
│
5 c$ K/ a" i. L├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
" C. D A7 K- P# X" \; q1 x│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4+ V8 `: ^; j% m6 y8 K
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp44 H7 v) M+ @8 n; w" g
│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
! D+ D# f2 e( T# `│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4 m$ X) `5 ^& c
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp41 I* e* B( ^7 B4 o+ ?1 o
│ 30. 两样本T检验.mp4
8 O) k" f/ z9 i$ Z# |/ L│ 31. 方差分析.mp4
& v3 y8 p- `7 T& P5 z3 W, T1 H│ 32. 相关分析.mp4
/ v, x7 K* |) t$ w- y' B7 b$ x6 B│ 33. 相关知识点答疑.mp4
, G b( x K T│ 34. 简单线性回归(上).mp4
" f+ O" o! u& [1 _│ 35. 简单线性回归(下).mp4( O" N1 p: E1 Q; X8 m1 U U
│ 36. 多元线性回归.mp4
! d' z2 h! w. r$ e3 s# p c│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4# k; ~$ \4 |/ D6 ~% N! b( y$ {- G; N% O
│ 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp49 k5 {/ M3 E% Q
│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4; p: z2 Q, D: o( z5 l/ V
│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
+ ?$ b8 V) B1 W/ w/ a: S( @│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
5 N6 W$ b- N& v6 d4 L6 ~1 R) H│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4- q0 I% T8 B% J: r
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
4 [5 q7 g- ]3 ]* V│ 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
3 V0 F% s: I7 H4 g3 H4 [% l$ x│ " ~* E; r2 i. b9 [9 U" s
├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
* B9 P+ i' z# l+ b& F│ 45. 课程答疑1.mp4
. B0 `9 ?- ~: O& x: h* X1 p│ 46. 线性回归检验（上）.mp4+ k \# e- P7 i' [0 i! Q/ G
│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
* J8 ]8 p1 f9 v3 B" W1 ?6 s* E1 M│ 48. 线性回归检验（下）.mp4
! Z# O5 P2 b9 W│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4: X! z) J1 v2 [0 ?3 r, z5 c1 L
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4+ g* p- O2 O' }* |6 D& I
│ 51. 课程答疑2.mp4! V% m0 Z: W) T1 o. r4 q! u
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
: r& |1 b+ C4 n- T+ V4 `8 C/ p9 g│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4, j4 C) n) x; N2 n; z0 d
│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4' L* |5 S9 K& z- h8 k
│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4$ q" q0 O2 Z+ A7 f
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
# G! `% ]# r& _+ t# O" B: ?4 x│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
4 |+ o1 I- K# X- V│ 58. 作业讲解7模型调优.mp46 D0 o0 l+ \: L9 n8 m% A
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
8 s8 [$ X! q3 D6 F. L│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4% ?5 [+ @1 e% J4 B+ K! x& Z
│ 5 Q" d. G$ S. l- d' u2 n F
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警( S5 g- M. B2 E
│ 61. 课前答疑.mp4* [+ G4 Q; L" B1 _; E5 V0 X1 ^
│ 62. 决策树建模思路（上）.mp4% K+ d" {. J( K& s. `" B8 Z% S
│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4
1 H! J9 Q4 D$ g, w2 _. a7 \│ 64. 决策树建模基本原理.mp4
- h1 L& Z/ }7 G7 j+ m│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
4 G' u- Y' k5 X! |1 h1 U6 ]│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4: Y7 G- M( B2 m$ R
│ 67. CART决策树建模原理.mp4
# Y) ^ V. j( b│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
8 A; w1 z7 `4 [ `) d│ 69. 案例讲解1.mp4
0 L' N F: f/ u2 P% s( W5 ^│ 70. 神经网络基本概念.mp4 f# r' Q0 t s5 V& M
│ 71. 人工神经网络结构.mp43 A; l8 b5 U1 N4 m8 S" J
│ 72. 感知器.mp4
* }, t+ J5 C% u1 G# \│ 73. 案例讲解2.mp40 o* d6 I8 k' P3 i$ d% e9 K/ ]
│ 74. BP神经网络.mp4
" ]5 C P3 Y# p1 l d1 q│ 75. 课后答疑.mp4; J; U- r7 Y( p: G- p4 p: [
│
# |6 E# Z& f0 m├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
4 T; B/ m: Y5 H1 W; j4 e│ 76. 不平衡分类概述.mp4
7 ?8 v8 f& y- k' _; v8 L│ 77. 欠采样.mp4
9 j0 G4 ^. W4 Q; L& J% B' ~( h/ O7 A│ 78. 过采样.mp41 n" K* H1 C M4 `% q
│ 79. 综合采样.mp4; n) T7 h/ p* O" X# @- ^9 I% g
│ 80. 案例讲解.mp4
1 u- |* _# v& k- `│ 81. 集成学习概述.mp4) M7 K* G: g/ r) n# r5 h
│ 82. 随机森林.mp4/ n$ \$ k. L# S" t, y0 n
│ 83. Adaboost算法.mp4
1 ]9 r# ^0 Y% T+ ^- I' z│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4) f+ }; l) V& Y+ D& ?2 I7 `
│
8 X/ Q+ y6 L. [5 f├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例1 `+ m9 R& M2 v$ Z* b9 M# i
│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4: y6 ]! g8 N. u- C( J% _3 x
│ 086. 主成分分析理论基础1.mp46 c* R! Z6 p" t4 |
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4$ V% W, U3 X) m; j1 `7 r
│ 088. 主成分分析理论基础3.mp43 h: X; Z6 S+ [6 }
│ 089. 主成分分析案例1.mp4
2 Z/ x0 O2 D2 i- n9 [4 Q# M+ w│ 090. 主成分分析案例2.mp4
$ W0 g M8 D* F9 W& d& H│ 091. 因子分析1.mp4
0 N6 V$ S* o" g│ 092. 因子分析2.mp4
4 ]) \) ]# y* |│ 093. 稀疏主成分分析.mp4
; U5 N0 m; B# S9 t. U4 T9 N3 a│ 094. 变量聚类原理.mp4
1 w+ ~- [) X, M4 _2 R' {% Q│ 095. 变量聚类操作.mp4
" L0 ?4 X0 b! B% }% t9 V│ 096. 答疑1.mp4
, {# o! i1 O" V4 H% ?% D7 b S& P│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
2 X. a$ \$ L/ u, j; t2 l│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4% p$ _7 `6 D* X/ B+ c6 R
│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp46 @1 ^7 j1 C: Q j. Q
│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp49 J& b( W! t% @2 C$ S1 w
│ 101. 答疑2.mp4
, A! j7 v4 H3 [( P/ a! E│ ! m# J5 \0 O7 `1 S2 |- Y
├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察3 L2 D: T8 J2 ^. u/ H2 J3 O
│ 102. 凸优化基本概念.mp4
5 M$ n: w7 @* j+ ~( m8 c1 s d│ 103. 凸集的概念.mp4
' r( b' Y) q! O* S, c│ 104. 凸函数.mp4
/ ?& G4 S- `1 b3 d; u: ^9 Y│ 105. 无约束凸优化计算.mp4
1 x. l; E" z" K│ 106. 有约束凸优化计算.mp4' [/ `- @6 N6 ?
│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp49 o8 I$ q% D7 Y0 w0 |
│ 108. 支持向量机引论.mp4
! @3 r T4 C, _0 p0 Z│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4. A! `1 x: y+ `* ]
│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp44 ?, y) ^7 D8 X$ l5 a8 G, X
│ 111. 支持向量机使用案例.mp4, L( [( ~' ~+ B( X# j9 u" A
│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4# j# X$ W% H* i( f- ]
│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4' w" u) k! R- z3 J6 S$ U0 G: x2 V
│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
/ z6 ~7 n% o( ?8 v' k1 r5 l( p0 O│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4. v0 @( _- h( w) X0 W; n
│ 116. 客户画像与标签体系.mp4
$ R, P S6 C3 n; Q│ 117. 客户细分.mp4& r( U* Z" ], A5 U
│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4
3 r, m3 E. E7 K3 w│ 119. 系统聚类(上).mp4
. n/ a& B' d' y" p f" e7 Y2 S│ 120. 系统聚类(下).mp4- V' U% L7 Y" u" d' n+ q: Z
│ 121. K-means聚类.mp4( g4 W9 U2 Z: ]! C
│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
h; Q* {# _- ?/ u; E0 T│ 123. 课后答疑.mp48 V; [7 M" Q' S* A
│ 6 S: x- b7 [6 x/ w; L0 [% `
├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
4 a; S# |+ S i' F│ 124. 智能推荐（上）.mp4" r8 ] A7 P. M4 b8 ^; n i
│ 125. 智能推荐（下）.mp4* ]: {; B+ X2 T, @! ]
│ 126. 购物篮分析与运用.mp4: o2 Q& c Y' [5 S" B& z% l
│ 127. 关联规则（上）.mp4( b1 N `9 i" \, h( A& C# }
│ 128. 关联规则（中）.mp4% o2 }/ R/ C# S! h0 O
│ 129. 关联规则（下）.mp4
' J, V5 I. G" r$ R$ M4 V│ 130. 序贯模型.mp4
& T8 |2 z7 V( u% I Y3 b│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp49 w H% f, }( w& z
│ 132. 答疑.mp4
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4 N- u+ C2 y6 g4 T; D; \' g└─课程配套资料
* E% t/ u3 L+ v4 X( r9 q3 O └─280_Ben_八大直播八大案例配套课件5 W2 L, L) h: N n, v+ Z
& v& i8 b4 X* \$ B
$ X; p; m, p4 W" u
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
