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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
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集数合计：132节
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Java视频教程详情描述：
7 S9 {! }5 I$ q: E& c% V! K7 o4 b, FA0299《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" \. M& ]- J" |1 R- B" C
/ x2 J5 c/ O% B1 \$ N. i
Java视频教程目录： w9 m6 A7 g+ _( e% h: Z
├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
, y3 r) v" g2 v- U- q# m│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp45 N' D/ I9 c7 [2 d* _# c' ~
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
0 [' J2 i6 r7 E# P│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
' }! H: }; z a( m8 m* [& V1 U│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4( Y m* d t* `* Y9 e
│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp46 o3 u, J7 e! K; I& f
│
8 `3 W+ t& C7 ]: X├─章节02： 第二讲：Python基础6 m$ ]. ]) n1 E2 k5 o' m9 L
│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4* S3 Y" Z. R7 k% P- M. S. [# E
│ 11. Python控制流.mp40 L4 f A9 ~! ?" s9 N
│ 12. Python函数.mp40 A$ R1 v& h/ A. r9 J# m a0 M0 U4 s
│ 13. Python模块的使用.mp4
U4 J% G8 I. \│ 7. Python介绍.mp4- X* A/ {: R4 h: z6 f \3 l/ ]
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4; u' [7 @* `" v6 W- P
│ 9. Python原生态数据结构(上).mp46 A' K* T! m/ T- K9 d
│ 7 c1 a. f# _, D) v2 M5 @' O& o
├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
# S: N4 H2 |0 ]│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
/ u( K% W! |' d; o0 z" k│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
$ b! v0 V/ g* Z# z' p│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
) ]0 C- M, P5 W+ u7 H7 S/ `* q# E. @│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp46 Y' B9 `0 P& @" [( m0 o. N; w
│ 18. 统计制图原理.mp4
$ h8 N" {6 a- [$ _│ 19. 数据库基础.mp4( A$ e6 c- A' h- a
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4+ D: {/ ]$ H8 p% H
│ 21. 数据整理.mp4
* c' g0 x- S8 o! Q9 @8 o2 c│ 22. 课后答疑.mp45 e2 `3 s; k9 d0 o9 S
│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
) Y5 \- ^& z7 O9 f│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
0 [, m" Q' L9 [( Q* G# P3 O│
3 g7 U, c/ M$ R& R; V) E├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
$ H* z' p- N- r' Z* t. n0 s8 j│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp41 d g; }3 p/ P2 z/ c g3 ]7 V9 b8 c! r& V
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
7 L* R2 F, F6 I1 N9 S8 `│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4: f: y- C6 y H) Y
│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4' |' V( b q& a& W
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp45 s5 {3 ?6 k4 Z2 }2 H; _/ l
│ 30. 两样本T检验.mp47 p/ t6 x4 B+ r4 v8 n) o9 k4 Q
│ 31. 方差分析.mp4+ L6 B* X o+ Y t; Z- g4 a) G
│ 32. 相关分析.mp43 @) V1 Q$ Z; F$ Q
│ 33. 相关知识点答疑.mp4
# E2 q) p/ u7 Q$ y" {5 u+ f│ 34. 简单线性回归(上).mp4% I8 x# \0 w/ u$ Y6 f5 w) R( Z
│ 35. 简单线性回归(下).mp4' C( E% G% E% p& f6 a
│ 36. 多元线性回归.mp4
7 E \4 q l+ l& n2 I5 @8 L│ 37. 课后作业与课程答疑.mp46 w! P' e9 O* G$ H, \ ^
│ 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
2 [7 o$ S/ D) x7 N' D│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
% y" c6 f9 o! _3 F& l│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4; x' p1 L" y! @5 H) [1 Q
│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
) s* F# _/ b( w% d8 B│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp40 c6 l& l7 \* s0 D' W: t$ x/ ]
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp48 x3 P; Y4 o n D& T) u- q( h
│ 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' h' C! X6 j8 E, L$ {* F) V
│ , f3 O9 W9 G" ~# X; l5 l0 S1 Q$ z
├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作1 j' w ~: a2 h, Z
│ 45. 课程答疑1.mp4! U e8 u8 W' Q2 ^- R
│ 46. 线性回归检验（上）.mp4) G% O2 _" a7 D- Z2 J f% \
│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
% F& L! b. H# d9 Y4 j; a: w& o│ 48. 线性回归检验（下）.mp4" {( J# W7 Z( P3 l0 d
│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4! O% G4 R9 m# U$ P6 s
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4# X+ G4 s1 ?0 H, ?5 m
│ 51. 课程答疑2.mp44 A D; h2 C& z+ ~
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4' Y2 E* N. R" H2 r/ j
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4: Y- i1 e9 Q' q9 A4 k2 }9 j
│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4* S: m8 x" @* Y; k
│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4- w6 e4 l# Y0 L
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4, L) z, x' F7 e) v8 h# c
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
) [- w1 D: y5 {9 k; c1 Z│ 58. 作业讲解7模型调优.mp4 \# p/ z" S% I( e/ d R
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
2 o/ _2 D: N: k. o│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp44 J& M4 k) B9 z" W6 ~$ C
│ ! }, n1 q% [4 y% A+ Q6 v
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警, n( K+ C0 a0 N( O$ L
│ 61. 课前答疑.mp4: T; a" M+ f/ `% T3 D
│ 62. 决策树建模思路（上）.mp4# v, \' K5 M# ^% u9 \$ C& w1 `7 K
│ 63. 决策树建模思路（下）.mp43 Y, Q" o" U$ d& G* U8 P
│ 64. 决策树建模基本原理.mp49 P5 T/ u V O4 m$ h _
│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4* `0 c: y7 e/ K& q2 B+ G9 t, d; O
│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4 }( A% Y7 Y# p2 \1 E2 L* H! d
│ 67. CART决策树建模原理.mp4' i' e7 E$ j! ?( }% Y
│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
) p/ f6 U8 g& m4 q. @. w) g│ 69. 案例讲解1.mp4% y0 R# s, F2 o1 r) ^! }4 j
│ 70. 神经网络基本概念.mp4
# m$ x+ k- N6 L) J) R# @0 D│ 71. 人工神经网络结构.mp4 u. Z2 Y; y4 M* W
│ 72. 感知器.mp40 e) U/ E% h' k8 |8 {& A
│ 73. 案例讲解2.mp4
L2 j9 C/ _2 C│ 74. BP神经网络.mp42 y# w, G; w! g) p. F
│ 75. 课后答疑.mp4# x: l! i3 d0 M& g
│
: n- A7 v& b7 h5 X/ t├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
' C7 J5 M# X3 X1 ~. @│ 76. 不平衡分类概述.mp45 w- r& J/ E# o" u f
│ 77. 欠采样.mp4
* O4 h; K \- s5 ^& T# y$ v│ 78. 过采样.mp4
7 L, j6 I: o. b% y. W" b9 ?│ 79. 综合采样.mp4! m5 G5 v1 |* u: W0 _& `9 f
│ 80. 案例讲解.mp4) B: D! x" Z$ m& J0 V2 h2 B; J% D
│ 81. 集成学习概述.mp42 T [, H6 x! [7 D2 t& K
│ 82. 随机森林.mp4$ X* B/ V3 ^, ^8 h" r% B7 ?
│ 83. Adaboost算法.mp4# s( [1 x0 P* k g
│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp41 d& Y8 Z0 J9 H# f9 p& _: F
│
% k8 @8 `& }8 S4 O% u├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
& I5 ]4 r1 Y9 p- K/ c3 g+ Q K0 G│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4' p$ G: ~' y+ t1 ~3 ~4 R6 ]' I. K
│ 086. 主成分分析理论基础1.mp49 {3 m K( o- W# m
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4
0 K8 H# g# ?+ H3 m: `: u│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4
4 S, n" J" [# l. z│ 089. 主成分分析案例1.mp4; C3 H W+ S# T- p }! h
│ 090. 主成分分析案例2.mp4
, G2 K1 P' t7 H( W) e│ 091. 因子分析1.mp4
2 m4 \% P- y4 y- ]; z) t# G. M│ 092. 因子分析2.mp4
4 u4 C b, b3 ?+ ^│ 093. 稀疏主成分分析.mp4
6 o w2 m5 S2 C/ U: `│ 094. 变量聚类原理.mp4
' W. K v$ b( w9 j│ 095. 变量聚类操作.mp4
3 v& @3 C) X4 d, @& {│ 096. 答疑1.mp4
% d) S" d8 u$ J: |" h6 P* _& a9 n1 }│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
/ L8 M B) m r+ g; ?: D│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
& g2 q. r0 v" t2 ^$ L$ b: d3 S│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4) e7 ?, c$ I4 n
│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
; f) c q. g3 [! n│ 101. 答疑2.mp40 H% {, G7 A- N6 s
│ 9 p6 Z; n% |* x0 p8 G H1 s
├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察& {' u( F1 {) V" q: L
│ 102. 凸优化基本概念.mp4) F3 }/ i- i5 w6 e8 W/ S
│ 103. 凸集的概念.mp4
' a+ _2 j5 C3 ^1 a8 j' w+ X│ 104. 凸函数.mp4
# M0 L! R+ o* H$ c1 ?6 D* k) [) I# D│ 105. 无约束凸优化计算.mp4
8 `; _& C* d6 l- X6 e8 X s' u2 B│ 106. 有约束凸优化计算.mp4
' P: U$ y; N/ a6 O8 N- f5 I7 G│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4: c+ f- T6 |9 g( P! {/ G! i' P9 i
│ 108. 支持向量机引论.mp43 g4 @+ A6 F' A/ @$ D- d+ ^
│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4
$ c6 ^( a, o1 o3 v4 {│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp46 F; I0 K: P g: f
│ 111. 支持向量机使用案例.mp4
# E+ h* }# U+ V; H$ N│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
% k- R2 M, H' h1 J! g│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
; D3 u; w/ b; i$ D! q5 \│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4% Y% P* J7 U6 f' k/ y1 P
│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4( i* E5 R5 {# u' G
│ 116. 客户画像与标签体系.mp45 d& K+ N% U$ o: V$ T4 \& w1 q
│ 117. 客户细分.mp4/ n5 e2 s$ \2 x+ ]7 Q8 `
│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4
' y$ L/ t: Z8 s' I: V. Q" `4 G│ 119. 系统聚类(上).mp4
" z& R, c N, \' V( a│ 120. 系统聚类(下).mp4) C9 E. S) Z( X7 A+ K
│ 121. K-means聚类.mp42 k: \9 S% p9 y k) j ]
│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp42 j) h5 n: `1 N' z
│ 123. 课后答疑.mp4% c) t5 E* `2 Y6 n; A' O
│
# G$ V1 W( @& D- v- k! e3 ?├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐3 {3 D1 M; g6 C5 c
│ 124. 智能推荐（上）.mp4
' Q6 K/ T. \6 ?6 o( I; w4 g│ 125. 智能推荐（下）.mp4+ c" f! O3 r- Y
│ 126. 购物篮分析与运用.mp43 p. |+ G v2 Z* E
│ 127. 关联规则（上）.mp4) k: }& G, h8 [+ b; G3 a
│ 128. 关联规则（中）.mp4! r4 \3 \, P5 ^- t
│ 129. 关联规则（下）.mp4
# L; s; e" [ b6 {" J8 q. Z8 M4 R│ 130. 序贯模型.mp45 W8 m+ w, r# g. l' G& U" w
│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4
/ L! j! Y4 K) {/ l│ 132. 答疑.mp4
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' R1 r$ K' c3 i└─课程配套资料4 _( p5 B% X6 ~' R% p1 `
└─280_Ben_八大直播八大案例配套课件
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) k) Q$ q! r) b; K+ ~
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
