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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+ r8 V* f( }! {# x
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Java视频教程详情描述： 3 {: F' |0 M$ W
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9 L5 g w5 S/ Z4 {7 S% [- q7 O
) Y% S3 O+ ^/ ?: aJava视频教程目录：
- d! x% }8 g& {) U├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
0 u; ~+ ]) ?! A9 m- ]& x* _│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
6 z m- ^* B+ |0 x0 B, v' C$ m) ~│ 3. 数据科学的统计基础.mp45 D; I9 X( |& c0 W# t* U8 }6 d1 F
│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
+ Y+ z- H8 k P│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
5 i3 E& x% H, ]- R│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
+ y. R5 g" A$ x7 @, |9 O9 M( V9 h d│ 1 \: w8 [# P; `2 h
├─章节02： 第二讲：Python基础$ z' c9 P$ C* w2 y2 C: F% I1 p
│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4
5 E+ Z( |, E; h1 p│ 11. Python控制流.mp4" w) C& a7 l$ M
│ 12. Python函数.mp4- e6 q3 s5 f' T' R3 F
│ 13. Python模块的使用.mp4- R% k5 A- ?6 g8 _- w5 R! k
│ 7. Python介绍.mp4
- d; {; _* C1 ~! W5 `3 }' X! T8 e* n│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4! g8 w& f6 K9 `( ~
│ 9. Python原生态数据结构(上).mp4
. o# K1 W9 W, W│
. u0 z& M" h4 c$ D├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步2 h8 Y6 h2 O9 c' {2 e1 B$ V$ \! R
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
' C! Q, n$ P6 x& W! A│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
1 i9 o% |9 d# h2 w│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
& o4 e; ^+ c% n! B- h* U│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp44 f/ s3 h! l" ]
│ 18. 统计制图原理.mp45 a6 t9 X3 l" O* ^
│ 19. 数据库基础.mp4
8 g8 z% M3 j9 G8 B+ F$ a# c/ o$ b│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4) M& j, j$ g4 D9 K" i
│ 21. 数据整理.mp4' [5 r: p( H, j5 D s' i' ?2 G6 h
│ 22. 课后答疑.mp4
& f% L4 {8 G9 Y& P" @! l1 U: F│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
( M0 j5 ]$ I: M) Y) Q+ q│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4: T/ L h6 f/ J Y. X0 q
│ + |+ Q |! i/ y" {8 C
├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
( z# d- J( \4 R; z5 k│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp44 K0 w, e7 Q0 J& q
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
4 V$ t" K, N2 A% A# x+ x│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
4 g% n; l+ ?9 T$ f2 K│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
4 k. E- r G# B, u% a5 R│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
% @" x& h* [. q0 U0 ~. B `0 x* g: [│ 30. 两样本T检验.mp4
' v8 N# p3 h& d6 ^│ 31. 方差分析.mp4
9 r: F" I5 Q& Y. r. D│ 32. 相关分析.mp4
, n, b% r! Q% {, V. ~│ 33. 相关知识点答疑.mp4- s. s4 N: D* J% C7 D) h8 B
│ 34. 简单线性回归(上).mp44 r; w& T! F T+ }
│ 35. 简单线性回归(下).mp4
0 g- R0 Q' D# C; D( \; a; J& U, \│ 36. 多元线性回归.mp4
* x' S- o* o" l/ Z2 y1 y d│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4
; |. z" `* B" E│ 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
+ {! E5 o5 y/ k2 m6 J! y. S; F│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
/ c7 |( i7 v- o$ q│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4) v, Q* d3 o) T: j4 V
│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp42 e1 s) M" E5 W, ]2 E
│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4# H K% p0 M7 v. j' y
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
4 }! w* W7 k6 s1 I& ~5 V T│ 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.mp48 c% g+ \( V0 O( N2 Q1 [
│ % f' }3 G! I, ` a
├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
; l: e9 ?( r4 D9 h! b+ Y$ M0 `: ^. N q│ 45. 课程答疑1.mp48 E* k2 _! l6 S) b' K0 n3 D
│ 46. 线性回归检验（上）.mp4
4 c5 T9 o8 Z( q$ `/ n│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
& F6 J. I6 T& }0 [3 s) M/ Z│ 48. 线性回归检验（下）.mp4
4 o1 D1 c. x* B3 M) A3 Q& }│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4' G& b9 q# \ a. ^
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
) E8 I' _* X( D5 ^* Y│ 51. 课程答疑2.mp4: @, T1 A) w9 g7 z5 z# 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
, [6 x! Z! B- }/ M/ ^│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4- e3 [# Z% l, _7 M
│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
I. R9 w4 \6 j3 T│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp47 C% u* ~* _) P8 L7 ]7 q% d+ e
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4/ \$ k1 A* R8 X( c
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp40 w6 G0 H7 u! q# k+ r! j# r7 H, C: G9 ^$ t
│ 58. 作业讲解7模型调优.mp44 `' Y: |' m$ L& o2 t* z" s4 r
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
( c- S1 A3 A; r8 w" k│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4! @8 G ?; T# M" Y
│ - m9 w, ^+ g4 P' ~
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警+ Z) f' N3 ^( J `& C
│ 61. 课前答疑.mp4
' z) F$ Z: ?: B( U5 p2 D+ F│ 62. 决策树建模思路（上）.mp4
. L9 g) W& t6 p5 a6 t5 @2 s: I9 e2 b2 A│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4. R1 S+ A% g0 T- n+ }8 b5 _5 @, K
│ 64. 决策树建模基本原理.mp47 e$ n3 e. @/ g: p
│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp48 F5 Y# I( u ~2 g# w ?1 e
│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
h! _* v+ z! @7 D. W│ 67. CART决策树建模原理.mp4
! A3 O7 t: J$ _4 O( G: Z* R│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp41 a: A/ w( \; b
│ 69. 案例讲解1.mp4
% X) x5 Q& t+ X9 |│ 70. 神经网络基本概念.mp4
2 a$ r" a% b& O/ ~5 H│ 71. 人工神经网络结构.mp4" ^9 Y7 ]6 V5 J2 m6 f: k" ~
│ 72. 感知器.mp4! P+ D# t6 X+ w" a
│ 73. 案例讲解2.mp41 X; R9 D, H. u4 N6 B/ Q/ i
│ 74. BP神经网络.mp40 X" `( H6 L) T6 U/ h
│ 75. 课后答疑.mp41 R' @; S# y; c5 L
│ + A: m0 S P/ F
├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型- V" t8 z# m5 n1 h
│ 76. 不平衡分类概述.mp4
( ]& y# @9 F5 H7 C3 l5 @( [│ 77. 欠采样.mp4
1 z# N* D% Y6 y$ I8 n. a' n, a│ 78. 过采样.mp4, Y, S9 R! e+ B
│ 79. 综合采样.mp4( A O% K* _. F9 t! I
│ 80. 案例讲解.mp4
w/ t4 _2 Z2 d/ S$ v; s, I+ r* u│ 81. 集成学习概述.mp45 q0 K9 n+ E: F6 a1 |/ z
│ 82. 随机森林.mp4& @& w" }! }& H
│ 83. Adaboost算法.mp4) M& ` A" R" f- c2 b" D0 w
│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
# O4 {* d4 l" p│ ' f9 ^' T1 x. a0 E
├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
0 Q2 K' Z- Z$ F& T7 J* f2 U│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp43 @( R% u% U; v3 `
│ 086. 主成分分析理论基础1.mp42 b7 \) m+ V. I9 V! u. @6 R# s
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4
9 _; F2 E9 w% i) X! f│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4. J" |/ M: {( g- o2 ~
│ 089. 主成分分析案例1.mp4: b: n+ m8 v" i: a k5 |( b
│ 090. 主成分分析案例2.mp4
3 G. T2 K6 ]4 F/ E" {: D9 B1 R│ 091. 因子分析1.mp4
+ ]1 Y! Z8 @9 Z3 A6 J│ 092. 因子分析2.mp4- p( C1 z5 o9 H2 k$ t( }
│ 093. 稀疏主成分分析.mp41 i5 G6 |. t, @7 @) c2 L1 q
│ 094. 变量聚类原理.mp49 y% A- o0 ?. l) U) l
│ 095. 变量聚类操作.mp4
! R! R; {1 ^$ I" l& O2 B" s│ 096. 答疑1.mp4
1 A F ]6 P' ~│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
- o* l+ {7 E4 B# e9 H2 r' m│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
- o6 u; X% z$ R. y/ a8 x│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
6 t5 `* q5 a. E( E│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
* m5 W9 n' |% Q) C! S│ 101. 答疑2.mp4. @. \1 Z$ h5 J7 O6 ^; t8 m7 o9 n
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2 t( W+ S/ B! d) n. r├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
: }6 x9 x p" X4 ^: |9 V│ 102. 凸优化基本概念.mp4* \1 _# u/ G; S8 Y) N+ A6 X
│ 103. 凸集的概念.mp4
1 n6 r& j( U# j( U7 n: l│ 104. 凸函数.mp46 t* R4 L4 j0 f+ v3 t
│ 105. 无约束凸优化计算.mp43 y4 C' f% m& y- M: e: `
│ 106. 有约束凸优化计算.mp4
+ A; j8 u, Q6 L│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4( k+ q. a7 q% e& Y/ w
│ 108. 支持向量机引论.mp4. G8 R5 N }: @8 f; Y, R" L" R% A
│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4
+ y, n" ?' A6 N, M! C│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4
' F! v3 H/ p R, ^, o' k# y│ 111. 支持向量机使用案例.mp4* L! L" L2 x4 v
│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
& O) e5 [5 O/ { v0 l4 N2 c│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
# J! s- n- z8 ^' v& Z# C│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 K o" P' g% g7 M0 B
│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
+ T' D4 o9 `9 Q s( |│ 116. 客户画像与标签体系.mp4
6 x/ }% t0 \) A7 t' R8 M a│ 117. 客户细分.mp4
5 S* x: {) ~& L) _│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4
. l9 N3 U! Q1 f' J│ 119. 系统聚类(上).mp4
, k. e0 Y w, ^' @: ~6 \: A1 n│ 120. 系统聚类(下).mp44 L( U/ z2 C$ h% f
│ 121. K-means聚类.mp4
* Z \% U& I5 D│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4, y4 g. E6 w2 r
│ 123. 课后答疑.mp4
, F" P0 L( V8 w" n3 d# W│ 6 ~2 l- `, x4 N- T$ I
├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐 g* J: z- S& s7 B
│ 124. 智能推荐（上）.mp4# O# V# p( u5 [) C6 \2 i7 v
│ 125. 智能推荐（下）.mp4; l1 I3 Y$ }, C- t8 c
│ 126. 购物篮分析与运用.mp4
t* r K' Y. Y/ i, v│ 127. 关联规则（上）.mp4
8 d# @. l4 ^. g1 C! _, }│ 128. 关联规则（中）.mp4
! M4 C: U9 |2 p" o' w│ 129. 关联规则（下）.mp4
( n. ^+ }8 g# v4 Z│ 130. 序贯模型.mp4
- L/ P% A8 s2 d0 F u│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4* [# Y+ Y9 S' s4 w0 x. K* G' C
│ 132. 答疑.mp4& U! N9 y7 i. C2 W$ ~
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└─课程配套资料
G; G4 M# f0 |2 E. b0 r └─280_Ben_八大直播八大案例配套课件
1 j8 W: u. S. r& e; M. g1 F {2 h' d0 `( k# n3 m; J7 ~
$ O; i* {5 E4 n, p3 |5 W
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
