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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7 f& u" E) q. Q/ ]' U, L
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A0299《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
/ Q3 n% P: P: Y6 P! ?4 a+ M4 Z
& C: ~0 C* K) N$ O$ M5 t4 iJava视频教程目录：
: V8 r: B0 F4 d3 M" t├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库8 E* M. Q8 |6 O9 y& a6 l9 ~
│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp43 c' k! Q% }. e
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
0 W. _" n/ J# n- l│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp42 Q5 U: ]# {. j' P5 r k8 ?
│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
- a- L% i3 S) Q( T! H) m0 E+ [) j│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp45 ]: i* b, j! ?( l/ J
│ / f/ P! n- w6 g$ ]9 g6 `0 o' I3 o
├─章节02： 第二讲：Python基础
, ^: N8 a' O0 c# F2 f│ 10. Python原生态数据结构(下).mp44 z3 y l/ i0 N/ g
│ 11. Python控制流.mp4
" D, k2 m9 [+ B+ |& N│ 12. Python函数.mp46 I7 M: ` U5 D
│ 13. Python模块的使用.mp4
- G$ x2 w2 r2 L3 A: o& T$ D( n│ 7. Python介绍.mp4% L0 x# H# W3 t: T
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
% W$ `3 g' z; x6 Q# k+ j│ 9. Python原生态数据结构(上).mp4- }$ L% g2 \& ]. [1 b' j2 J
│ 9 R8 x5 T& ?" S( X
├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步% P# _# j: b( j* o' M9 {
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4. u3 ^, o }/ ~' P
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
* R ^$ e6 z# m( k2 z" }$ k0 i│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
1 v( K6 `8 \& ]. w# P- G9 i│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4! n# L4 b j! r2 a
│ 18. 统计制图原理.mp4
3 r0 Y3 V _% }│ 19. 数据库基础.mp46 G5 s( v$ u: U: h
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4/ u# j+ C% ]* [5 b( t+ Z0 k
│ 21. 数据整理.mp4
, S6 c! E. B& m! F5 c3 F1 @' f" P│ 22. 课后答疑.mp4+ y' [7 A e( M
│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4! p8 D |& \( [1 i
│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp42 y+ }# c& R0 i% k3 @& s6 l
│
( f: N9 S, k; j├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告8 H G2 R, B, a4 a5 G K9 v' p* W
│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4. |+ w" C6 h0 Q! U8 F
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp45 w4 ]) u# e6 m6 d
│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
3 A K0 M* G$ `* ?! D% b# I7 s│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
9 z7 l) X) L! Z│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
1 \0 p' I$ [. e+ C! V" c1 q7 |│ 30. 两样本T检验.mp4
( f8 @, V: y+ a& r; G! R; g) B│ 31. 方差分析.mp4" [7 y% s) @2 L; a3 r
│ 32. 相关分析.mp4
& k8 K+ x. O% Q8 B2 _│ 33. 相关知识点答疑.mp4& V, ]; U" c$ C* f
│ 34. 简单线性回归(上).mp4* i- B+ I: w5 e* H
│ 35. 简单线性回归(下).mp46 f* p0 Q8 ~5 z+ Y- L" `: I
│ 36. 多元线性回归.mp4
. ^( _, Z4 v/ b9 t' o A, D│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4+ n! X6 A+ l7 p0 ], ^. q
│ 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
6 U2 t9 k( ^8 N, }9 q│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4. V: [# O8 G+ d( z
│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
) S4 B. |/ @( s. q│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
5 H5 E Q% ^& S│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp49 z# V& m( W3 t6 p! r9 ~1 n* K
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
8 K) o0 d: R7 r$ U' R4 i0 @! L L│ 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
5 C9 L1 x) Y; G$ k2 N│ . Y+ o; f* i0 c, e9 G: x4 N
├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作8 a& f6 w/ i: i$ }# s
│ 45. 课程答疑1.mp4- i7 x, V, g, H; P8 K5 W
│ 46. 线性回归检验（上）.mp4
( v2 K0 Z( Y" f+ |& J$ L u6 Q% ^│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
! H4 K; c# R; r) a│ 48. 线性回归检验（下）.mp4
2 M ~( {$ L1 w# h: k; `! r│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4 Q: _2 B& Z. h
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
9 Z( n& z) @+ i2 M: o; N. l│ 51. 课程答疑2.mp4
1 v; R* S" h3 a7 U" X│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
& O; o3 G0 x% v* Q: I$ l6 y u# X# E│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
~3 x/ D, O- g$ Q9 x│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
6 t1 H* T8 b# U5 ?│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4) p$ N. T( n% x/ t* o) a( [
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp42 z. s G$ P6 B: ~: j5 `
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4# i4 K+ O1 I0 H, \* M f* ?1 I- f
│ 58. 作业讲解7模型调优.mp47 U7 v; {. O ^1 I" h
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4; J* T% T: ^6 v6 t p9 m; Z
│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4) M- z# ]9 b# Q; |. d& K
│
: `8 z/ A- z/ q! g5 V5 `$ C├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警
. k& I& g# D K0 n│ 61. 课前答疑.mp49 w2 W7 h1 o* C3 J4 l/ j
│ 62. 决策树建模思路（上）.mp47 O/ j# X* r- d
│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4
0 z e @, e8 A6 z9 t" l9 B│ 64. 决策树建模基本原理.mp4' O6 a e& C2 h% P7 Z
│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
7 r) n5 A( p& D9 P( _# h│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
( p' q1 {( @( H│ 67. CART决策树建模原理.mp41 Q, L) u/ x. B# U, W/ ^6 i
│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
* `$ N$ l/ w H7 E; y2 S│ 69. 案例讲解1.mp4
( A) z7 ]! w }; x│ 70. 神经网络基本概念.mp4
Y* g" X7 C7 h% f. L$ O│ 71. 人工神经网络结构.mp4$ O1 |, T2 e6 X% Z! Q9 { f
│ 72. 感知器.mp4; X! _' l+ j M- x3 L" m
│ 73. 案例讲解2.mp4
6 Z7 w! ~% {) F' b- O Z4 D! H│ 74. BP神经网络.mp4
+ m4 Q K# Q* l0 V$ c" ], d│ 75. 课后答疑.mp4! {9 O L( b! A8 X
│
, r% E+ S7 M' W/ C) Q├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
& ^0 c% x, ^: j9 L│ 76. 不平衡分类概述.mp4
- r$ w$ V" ^! y2 H9 U; y$ z4 A/ y1 J│ 77. 欠采样.mp4' H4 J* X* ^ W9 x6 O: Z. H" }
│ 78. 过采样.mp4 g6 S6 _5 O, j
│ 79. 综合采样.mp46 i, r" P5 g1 x$ X
│ 80. 案例讲解.mp4
# k' U0 y$ _, p" Q4 z│ 81. 集成学习概述.mp4/ ?; w/ O9 {- B( G' }2 s- j
│ 82. 随机森林.mp4
6 y8 |4 S( F4 Q- F5 p│ 83. Adaboost算法.mp4/ o+ b4 `6 n8 n/ k
│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp44 c5 K s# w% W7 ]
│
. |! b4 h. R3 N5 E7 L├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例/ Q! y6 ~8 U7 k: u
│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
9 C' d {1 Z( B│ 086. 主成分分析理论基础1.mp4
* d5 E$ m) q7 l1 p│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4
& g; J5 D% Q1 H. R ~# D+ ]1 u│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4% U4 [3 a2 G1 |5 R' L- B
│ 089. 主成分分析案例1.mp4
, A# m; d. w" b6 o1 p│ 090. 主成分分析案例2.mp4
' c3 w& K/ x* A6 H4 K│ 091. 因子分析1.mp4) p! b' i b/ H- }) @6 ^! q
│ 092. 因子分析2.mp4
! U/ V9 f ^( t# r- L3 P│ 093. 稀疏主成分分析.mp4' [4 i0 V- _9 M8 \) M0 d# z/ }
│ 094. 变量聚类原理.mp41 R0 B+ Z5 d5 ?* O1 A
│ 095. 变量聚类操作.mp46 C* t; C0 B5 M+ P$ e. p# g
│ 096. 答疑1.mp4
% i- P4 y8 n' S/ z│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp42 g& L3 {0 T; ?& M9 X! t: Y) l
│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
5 \$ A# F/ l ]1 E: g│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4/ A$ ]" Z1 g$ I. {9 p
│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp44 W4 z1 L+ m; M& }' D
│ 101. 答疑2.mp4
: L/ a# n2 X; u2 m4 |( P7 P* V│ & t: S% r' _1 g; P! D) G6 w/ ?
├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察) q. `+ ~; c! K
│ 102. 凸优化基本概念.mp4
! |6 ^' z- [5 _- J2 @( c: S! l) F│ 103. 凸集的概念.mp49 I5 [( D5 g- ]( I3 w- v' X% {
│ 104. 凸函数.mp4
; `8 j o% _3 U# i* H+ k; [│ 105. 无约束凸优化计算.mp4
" c) N6 H, }8 S' ~, d& J0 n2 ~/ ^│ 106. 有约束凸优化计算.mp4
) A- X) b+ S- P# r6 f: q/ q│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
: b2 m' y" f( y* k n/ R& B│ 108. 支持向量机引论.mp4
H" [# b5 I" y2 c: f6 ]- i, ^2 x│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4
1 A: n8 n, Z7 U2 H% i│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4
0 c( h* b* m8 r% y$ q│ 111. 支持向量机使用案例.mp4! F4 `9 H1 l4 d' `- f
│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
8 O; R2 J* u6 c) X1 M! z( c│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
( X9 }" g6 n; h- s& i│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4) H) e7 z" ~% \: e* c+ w, @* k
│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp45 [8 T e8 D# c" U( u; M
│ 116. 客户画像与标签体系.mp4" Z* l3 Y& S& [+ H3 E+ A; X8 r
│ 117. 客户细分.mp4
$ Q' H; J, y9 {" f; |) B│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4- Z3 S4 G E0 |5 H, O; `8 W
│ 119. 系统聚类(上).mp4
1 S/ h3 P6 G0 L- {│ 120. 系统聚类(下).mp4' z3 j, w* \9 h; ], k( ?: n7 G
│ 121. K-means聚类.mp4# x. n) i3 U N: h1 V! a0 Y$ h
│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4* [$ ?4 i: A0 }+ e- O7 b
│ 123. 课后答疑.mp4
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├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
{! B* D& Z9 G3 G) N│ 124. 智能推荐（上）.mp4" A, O( A& ]( b* N+ w
│ 125. 智能推荐（下）.mp4( f$ A( j- _4 X
│ 126. 购物篮分析与运用.mp40 i9 i1 D% M$ O2 U# ~3 J
│ 127. 关联规则（上）.mp4
" K6 C, Q$ s# u4 j" W│ 128. 关联规则（中）.mp4% r& s4 b& M; h! q( V6 p2 ~. Y
│ 129. 关联规则（下）.mp40 e9 M! F* R6 L7 S: ?; `$ ^- O# x0 g
│ 130. 序贯模型.mp4
5 U0 s$ V1 i6 a' O* A# b│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4
, C; [! G5 |3 t│ 132. 答疑.mp4
' V5 W9 N6 Y4 g7 O; ?) f; ?% P│ / u! g; g$ N# {- h$ Z4 b
└─课程配套资料& j6 _+ b0 }2 O
└─280_Ben_八大直播八大案例配套课件/ ]6 c8 D0 u: T* [- k) L) {! ]' J& u0 ]
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
