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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' K1 B$ J9 U; o1 d$ f2 f
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Java视频教程详情描述：
8 u8 M* l5 H5 {7 P& y0 o YA0299《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
7 i7 B# y1 b4 y3 h8 M
+ q. m y/ o& U. cJava视频教程目录：3 d) k5 s3 h+ s: _* n, v
├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
! @3 y& x0 x$ n" n- k4 V│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp41 }* H6 ~$ g0 g$ s' X
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4 V( d6 U5 A( [- G, _9 C, i
│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
3 q2 J4 f k1 c Q6 s│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
% W! n$ ]. q# u8 k' i: V$ C│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
' F& |; m* R6 U* [│ * @2 p! Q0 `/ ]* z1 @
├─章节02： 第二讲：Python基础
9 }5 \9 v$ W! H, d( N& O│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4) _ K9 H% E( ?# [
│ 11. Python控制流.mp4
2 n2 F9 Y" n% K8 _3 P9 S5 Y. Q│ 12. Python函数.mp43 B5 p+ k" {4 T4 L* N
│ 13. Python模块的使用.mp4% v4 _* K+ T; b7 m% K5 u7 N
│ 7. Python介绍.mp4
! a# Z* g$ l3 B1 h+ k4 T│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
6 H5 |( s. v' m- ~+ s3 t│ 9. Python原生态数据结构(上).mp42 `2 ^3 I+ \3 ]! b7 Q
│
! N/ T. B. y8 o+ g0 V/ ^- f├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/ C$ s& `1 ]8 E" X) l1 a0 s, i8 x
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp44 t8 L0 C( h& ?0 U
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
; K2 u, }9 k' N6 z│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
7 |7 a/ E" C( d# U+ e' o) y' K/ f│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp49 z& E$ J$ t3 ?, l, d
│ 18. 统计制图原理.mp4% k! r8 `' U7 `) K# Y; o
│ 19. 数据库基础.mp4
# H' I5 p- D8 O) ]6 f│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4: @0 p; {. M6 D; C. H( U
│ 21. 数据整理.mp4
8 v, d1 Y1 m( t- J│ 22. 课后答疑.mp4& O% z! U9 j5 _2 K9 K
│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
5 C4 _! z4 w; R; a- T, Z│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4! w6 ?% C* z P) h6 Y5 I% g
│
# i5 {( _& G' ?# g& s" {├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告9 w- C: a1 m- F' B+ g! `
│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp46 k- |5 O9 t; \: _
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4, O: {' z2 b' w; Z6 C& A. N
│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
( _+ M7 M, ]5 x, K; b│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4* O4 m% W9 {; t2 F- h! r. o
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
9 J8 [# k8 o, W1 N' q│ 30. 两样本T检验.mp4
' a4 |: S- Y; F5 o│ 31. 方差分析.mp47 q+ d6 |% [. x
│ 32. 相关分析.mp4 F! b0 u" K) v6 Q4 s7 g; x+ Y
│ 33. 相关知识点答疑.mp46 V# g3 v1 [4 E
│ 34. 简单线性回归(上).mp4* C8 l- P& g$ Q5 |3 o# r
│ 35. 简单线性回归(下).mp4& P; M3 Q) u! c: o8 o% @4 |
│ 36. 多元线性回归.mp4) u* T' p# G+ i! c. |
│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4
* }% z4 k' j! [! \0 Q9 E 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.mp4( G# B4 H- X1 a
│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4: i0 _0 l5 q& T* a
│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
* a& X( n! o1 ` q5 e│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
8 ^( u. F, i2 E+ M- u' U3 Z│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
6 ^6 H/ C) K; R( W+ G* I│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
! ~8 q" i V: s. 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( F/ ^ x* }9 b1 r3 n
│ 3 G$ J4 j/ P4 c) z! K" s. i2 Y( x
├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
0 l6 C- @* _3 L+ w: c; a" @9 n8 L│ 45. 课程答疑1.mp4
9 b, H) m w5 ~2 x: S& _│ 46. 线性回归检验（上）.mp48 r4 O; W8 X1 p+ s" k8 M( w
│ 47. 线性回归检验（中）.mp46 ^8 P( f, f2 b$ O* t0 X
│ 48. 线性回归检验（下）.mp4
/ F/ T# E6 P) ]! X! X│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4
+ h3 @, j8 D8 _: z" c3 Q C) |' _│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
- E* f. U+ g2 Y& k; o1 T1 I( j│ 51. 课程答疑2.mp4# L4 G$ B8 i( c P9 X; u2 m
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp40 ^: v( c. W3 ]# o( h) I
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
& h3 H& `! @; P. G( M: @ o9 o4 T│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
! I. ~7 ]1 O. d. J: H' Q" c│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp48 L }6 ?2 b% G. h
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
& s0 N) u0 m! R* }' h( @7 Z│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
1 v9 m0 L1 Y. n! ]7 q+ P│ 58. 作业讲解7模型调优.mp4. K% C1 {0 I5 E) D, i* d
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp45 l4 M, q$ d: K+ p X9 C
│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
) u# V# g$ _5 [) h│ 0 _7 K: o2 u0 G3 m
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警2 ~; O5 v4 L! y5 q L
│ 61. 课前答疑.mp4
7 H: h- O8 n7 t# i$ z* |│ 62. 决策树建模思路（上）.mp4" I* H5 T" Z+ S6 ^( e$ Q
│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4- b0 [$ |. ^% T: i# n% d
│ 64. 决策树建模基本原理.mp4
& O' ]# ?1 p: Q( z5 f) ^7 v7 K│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4. v. z# [5 L9 n( C! t$ U
│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
2 b2 e8 d1 T, F E│ 67. CART决策树建模原理.mp4
9 W$ e% N/ c- X, ?! y3 R4 C& A│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
: Z7 v. B1 B3 f! S+ r│ 69. 案例讲解1.mp4
2 L% y1 b7 y: ?: P8 [ e9 |│ 70. 神经网络基本概念.mp40 z1 x, W! M$ }! ~0 z" b
│ 71. 人工神经网络结构.mp4
~1 m0 e8 M* j& A7 D! l- X x│ 72. 感知器.mp47 C2 R* _" B9 E; ]7 o
│ 73. 案例讲解2.mp4# ]% _# q* `; ~$ B4 N6 L
│ 74. BP神经网络.mp49 I0 l. o% y% n$ C% R' L* M
│ 75. 课后答疑.mp49 x2 D; ?8 q+ s: D: c. F0 I
│ 2 B3 I$ ~; z* Q* e+ i
├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型! D- C: z' B1 U- N: a8 v
│ 76. 不平衡分类概述.mp4' a% C e% x' `) Y, B
│ 77. 欠采样.mp4& U. q, V3 {+ J Q: H. \( V- e
│ 78. 过采样.mp4, z& f* f1 ]" t. X
│ 79. 综合采样.mp4
: u; S8 E8 x0 j+ W$ c│ 80. 案例讲解.mp4
" K) k9 L; g( i- n. N# F$ N5 o# J│ 81. 集成学习概述.mp45 t: M* `8 z0 c" W( q ?; v4 }# P
│ 82. 随机森林.mp4
, j1 T% \/ @% X3 |│ 83. Adaboost算法.mp4
1 D1 V1 G6 A9 a# D2 D; a8 l│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
5 J# z$ M( v* y) F0 `9 |│ . }+ x& F y7 _
├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例8 B* R6 Z! U3 i. \+ u( N' ]: N0 \
│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp40 g9 Z2 g2 T' F) o! X( ~5 n& M
│ 086. 主成分分析理论基础1.mp4$ ?& N' N8 i. `* `
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4
5 b- {1 @1 E8 a2 x7 G7 F│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4
- K9 u0 L: u7 V│ 089. 主成分分析案例1.mp4; U7 n+ Q& c( }" A# q( F* Q
│ 090. 主成分分析案例2.mp4. G( M# O; o) I% n/ _4 L
│ 091. 因子分析1.mp4" q9 ?- K* z: i6 d
│ 092. 因子分析2.mp4, X9 ^' }5 k0 w! H# A/ ]
│ 093. 稀疏主成分分析.mp4
0 U- Y" C7 ~; a8 L│ 094. 变量聚类原理.mp4
5 r9 H$ t' @$ t h4 B$ e│ 095. 变量聚类操作.mp4$ k# k$ B: y+ Y: q5 |; J( g
│ 096. 答疑1.mp44 t& ~# s' Z. g% W7 t: N' X
│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4: l3 j" l- c4 B" G$ q: g
│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp43 ]- ?: q; D; J/ S6 T- S' S8 w
│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp48 H8 t# w* F( v
│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
+ F. J4 D R5 n5 F; U│ 101. 答疑2.mp4# l5 s% P B' Z" l- x
│ ) X' n5 ~- x* `$ O& s3 X3 l; S
├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察2 ]: k/ Y Z- W
│ 102. 凸优化基本概念.mp4
- u) k- }8 K8 m2 Z- P│ 103. 凸集的概念.mp43 n. i0 \3 Y- \ g: T D# E
│ 104. 凸函数.mp4( i$ v& Y/ E+ ^$ u' e
│ 105. 无约束凸优化计算.mp4
$ }0 a, Y" Y3 l. w5 e4 }$ D8 `6 H│ 106. 有约束凸优化计算.mp4
7 p/ J3 ^# a- r) p& L- Q│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
$ o/ G9 n; l: Q" K+ z5 ]3 l2 S│ 108. 支持向量机引论.mp4
. Y7 K3 [6 O6 c8 g7 m3 O│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4
; c) c. ?, ?! w│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4% g: n2 f2 k& n% F
│ 111. 支持向量机使用案例.mp4
$ Z4 q3 O5 k, K│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
J" [: C4 q1 i" B│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
% h$ }3 P/ a. v( Z( A a│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
( D8 e! Z* r% I+ q│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4" b/ [$ d' i+ L* }. B0 Q
│ 116. 客户画像与标签体系.mp4
0 A- u: q; `7 p8 c- Y# ^│ 117. 客户细分.mp4+ e# F. d! @* ?+ q+ c7 ^9 a2 H I! `
│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4. }: f" s7 N" g& i8 f' L- U
│ 119. 系统聚类(上).mp4
8 E# z! F, p0 y( y2 Q, T$ n* S│ 120. 系统聚类(下).mp4
* r3 b3 r: n+ H4 h4 r0 o8 ~# t/ P│ 121. K-means聚类.mp4# I0 I: d5 E+ A
│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp49 K# N% `8 u. f% Z, U& L/ e
│ 123. 课后答疑.mp4* K" a0 V. \4 m6 m. \9 B
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8 \2 Z. H" K( ]├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐$ b! `1 }# [) K# s5 u
│ 124. 智能推荐（上）.mp4
( S* M/ p6 h+ T6 Y│ 125. 智能推荐（下）.mp4
; m" P1 a" o' {, ?" p│ 126. 购物篮分析与运用.mp4
4 T' K5 X/ N0 T. x \│ 127. 关联规则（上）.mp46 o; N, @- i0 I0 ]
│ 128. 关联规则（中）.mp4# l: p+ o+ ?9 z6 d0 Q
│ 129. 关联规则（下）.mp40 R0 l* E1 }& {# @5 J, c
│ 130. 序贯模型.mp46 V3 t3 I4 g: {2 w. C# J. g2 U
│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4
1 A Y6 X$ m: ]/ U( m$ b3 F$ H `│ 132. 答疑.mp4+ V" a$ p& {! b
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) {( _7 U: `1 k: a6 V# n└─课程配套资料
9 ~1 F3 U0 F4 N& k* M2 e; w/ I └─280_Ben_八大直播八大案例配套课件
E3 A& M6 I; L+ X
+ y+ B6 N4 S& q b1 e0 {% f4 {7 M$ q8 D% r# n/ u' {+ I
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
