【B0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频

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Java视频教程名称： 数据分析师Python进阶视频教程   java自学网[javazx.com]  Python视频教程   it教程 Java自学网收集整理
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B0616《数据分析师Python进阶视频教程》javazx.com 数据分析师Python进阶视频教程 2019全 最新   javazx点com java自学网整理

5 l3 w* k2 Y) U7 AJava视频教程目录：
  q7 r& w# |: N" l- [; t
9 S; R+ a' F/ y  e/ X9 R│  ├─【非常重要】项目资料
│  │      考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
0 ]0 b: z4 D7 u- e  h8 h* w- L6 q│  │      考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
( D* {) l. s, l& j3 p# ^+ o: j0 N5 J│  │      考核项目03_多场景下的算法构建.zip
" ~  Z) _, F2 `5 ?9 g; B, I│  │      考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
% \: y. y' i' u0 b8 S. Z; y: \5 r) \│  │      考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
│  │      
" q1 `, |8 e8 f/ g3 m% d$ X# _│  ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
│  │      01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
│  │      01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
0 A0 y: e2 T# H* `. S│  │      02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
│  │      《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
+ u& ^" z! J8 L: E0 T8 h! A% F│  │      【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
│  │      数据可视化微专业-体验课资料.rar
% P, L  p5 ?+ o7 r│  │      
│  └─每周干货
$ i# b, m1 B" w) b4 y4 d* A! \( s│          01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
* c1 U0 x" q1 c% D: L; G│          02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
│          03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx
, U- S5 I6 d3 u3 j& y│          04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
│          05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
│          06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
│          07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
9 b! D( w6 r% e$ _! u0 M& r5 W  j' N6 T% [│          08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf
4 |# D/ S" S# K! q0 X4 n│          09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
│          10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
2 v6 U  X/ W( |/ x( |1 }0 Q+ c" q│          11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf
% R: s# G2 C1 W- \/ {  T3 j+ R  R│          12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf
│          13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
% n& R2 _' m) {$ d6 |- l│          14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf
│          15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
│          16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
│          17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
│          18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
│          19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
% g  X5 T0 X3 n6 B- [# q' y│          20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
6 t6 B2 H4 E3 [6 l! a" n│          21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
│          22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
; X( O* ]( {7 b$ l│          23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种…….pdf
6 f8 {: p/ s% s6 K$ C+ [│          24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
$ l+ I- `3 B9 t0 C  _" v│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
1 s! j; Q* B: H2 e8 L: d4 I4 \8 _* z│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
" A$ E9 e& |7 e* l' ~7 V│          27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
│          28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
) G) s  I0 n8 P0 S% k│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
/ P$ z5 D+ o1 |8 ~/ ^" ]│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
5 H) w- L: d2 D│          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
7 ]2 z. U: _: w& }5 A; z6 g│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
│         
├─00-00 课前直播
, h, S3 k6 X1 T9 e. L! ]/ M│      课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
│      课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
0 L- ~. e+ S" ?' G! \; a: q7 k' X│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
│      课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp4
2 C6 B  N$ \9 X4 g- V│      课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
│      课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
│      课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
; w0 k. X) h5 {│      课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
" l" M' n+ g9 g! v+ {│      课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4
- x* O- T% F% ?+ z% ?│      课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4
0 c0 d2 x+ ^( |│      课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
│      
├─00-1【预备课】数据思维导论
7 n6 n5 N5 @9 g- \" I% F, c5 q3 O│      00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
│      01第一章 数据能做什么？.mp4
│      02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
; U; {7 H& ~" M0 ~* x& d│      02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
│      03第三章 机器学习是什么.mp4
│      04第四章 用数据改变未来.mp4
│     
) ?* S0 |! \8 _6 y4 `7 Y├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
" d9 ~6 v* X9 I: ~, }# w, @│      练习01：商铺数据加载及存储.mp4
│      课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
1 t. B7 X4 s- g│      课程1.2 为什么选择Python？.mp4
+ v, x' m8 O$ K* N4 C│      课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
: y' \" P3 F) D7 N& R$ t│      课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
│      课程2.1 数值类型概述.mp4
2 T% @  T8 V- [# C│      课程2.2 认识变量.mp4
4 t& d* G- B$ a9 {8 l# s1 ]6 g7 p* ~│      课程2.3 运算符.mp4
│      课程2.4 注释.mp4
│      课程3.1 什么是序列？.mp4
7 S: a2 Z6 R% g. g% {7 B│      课程3.2 序列通用操作.mp4
│      课程3.3 列表list常用操作.mp4
2 U# K% a  n( k% g, e│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
/ N8 I( w4 C" D" F- K5 L7 ^│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
1 n5 q9 d7 a3 A) |$ v+ q. B│      课程4.2 字典常用操作.mp4
, i2 `+ Y/ H4 W1 ~3 i+ y' o│      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
) m' `' D- `) \. K│      课程5.1 什么是语句？.mp4
│      课程5.2 条件判断：if语句.mp4
- Q; @1 _4 ~+ z% n& o│      课程5.3 循环语句：for循环.mp4
│      课程5.4 循环语句：while循环.mp4
│      课程5.5 循环控制语句.mp4
│      课程6.1 函数的基本概念.mp4
│      课程6.2 自定义函数.mp4
│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
7 }6 I/ l# D. L  s1 S* X0 ~│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│      课程7.1 什么是模块？.mp4
: J) L; K/ A, S: W* `$ ?' V│      课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
│      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
│      课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
. S1 x* W  L/ q$ H7 G, I% _: I│      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
) h5 O( W( F% Q: [4 a7 V│      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
9 _" X" t8 u+ O8 P│      课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
. I  N& l6 E( t2 \9 e│      课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
1 X3 t8 h+ p- S. G9 [2 E( L8 ]│      课程8.5 pickle模块的运用.mp4
│      
" j2 h8 U* _8 U, j8 j4 }& P/ o1 _├─00-3【预备课】重点工具掌握
4 P  c) @! e4 I; h/ ^# ?│      练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
8 S; l. d8 L5 r2 K│      课程1.1 什么是Numpy？.mp4
│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
│      课程1.3 Numpy通用函数.mp4
│      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
; n! m' G: H7 G" j1 n* c│      课程1.5 Numpy随机数.mp4
  w1 |1 V" x; n│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
│      课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
) e5 }- t2 V3 E) ]9 ~. m│      课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
│      课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
│      课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
% ]' d, J  x+ g; U2 n. B& v/ k│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
│      课程2.08 时间模块.mp4
( r6 Y* V* O' U3 M+ [  r│      课程2.09 时刻数据.mp4
% p6 q4 j0 ~/ [' W0 a: E' r│      课程2.10 时间戳索引.mp4
│      课程2.11 时期.mp4
7 H4 D. R2 m  ]0 G: M5 E% a│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
& n. \; q$ V) o: A! d! F" \│      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
│      课程2.15 文本数据.mp4
- O: \+ B& B8 X) a7 m, u5 l│      课程2.16 合并.mp4
  o. V; a& {- y3 k│      课程2.17 连接与修补.mp4
│      课程2.18 去重及替换.mp4
5 V2 v: b9 Z1 X( O  Q+ b1 e│      课程2.19 数据分组.mp4
8 B8 |! g! Z# c: [' {# V( W│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
' L$ {& e' b# Z+ q4 o* y5 H│      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
│      课程2.22 文件读取.mp4
│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
: k% F* x, t/ i# \! E8 M│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
│      课程3.03 图表的样式参数.mp4
  g; q1 d2 h7 \$ M$ @│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
│      课程3.05 子图.mp4
+ \9 y5 a5 D) C: D9 c$ ^7 K" q│      课程3.06 基本图表绘制.mp4
. t* ?: r/ x: q, a+ Z) Y  H5 o/ @│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
# Y) Z7 }! C& F7 v│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
│      课程3.09 直方图.mp4
& V0 N9 K- X1 N( k4 }7 _│      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
│      课程3.11 极坐标图.mp4
% R+ D* ^) M1 {9 B' p0 Y│      课程3.12 箱型图.mp4
( F+ l* f, n+ w5 H7 p│      课程3.13 表格样式创建.mp4
$ L  f9 a8 h3 h( B7 L- c7 i* T5 V│      课程3.14 表格显示控制.mp4
4 T) ~! ?# a0 I# I│      课程3.15 表格样式调用.mp4
│      课程4.1 什么是空间数据.mp4
& f! \$ u' M, E( y2 m# L8 |│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
; A- {" z- ^1 g& S5 _" R│      课程4.3 坐标系.mp4
│      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
│      课程4.5 空间数据几何计算.mp4
│      课程4.6 空间可视化制图.mp4
│      课程4.7 空间划分.mp4
7 N5 s# |( H: _+ G! f2 b│      课程4.8 空间统计.mp4
│      
├─01 数据分析方法
& x: w  @  }; P6 s; c- P! B" H│  ├─1数据特征分析
│  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
│  │      课程1.2 分布分析.mp4
/ b/ g. ^% P- ~6 D0 I! O+ z, k│  │      课程1.3 对比分析（上）.mp4
+ r/ t# a1 d6 J3 u│  │      课程1.3 对比分析（下）.mp4
6 i0 a9 R1 o: B" S2 R+ s& Q+ C0 u. Z│  │      课程1.4 统计分析.mp4
│  │      课程1.5 帕累托分析.mp4
│  │      课程1.6 正态性检验（上）.mp4
" N0 P' g' t/ e│  │      课程1.6 正态性检验（下）.mp4
│  │      课程1.7 相关性分析.mp4
│  │      
) Z8 `( j" ~  B  ~& j│  ├─2数据处理
│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
) [9 M) \4 R! E│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
! h/ N* ^/ i$ n  [$ ^/ a' \│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
│  │      
7 L5 @5 N( R) U% J. h( M+ A1 q│  └─3数学建模
8 e( M9 x1 G2 i& k  @* j│          课程3.1 数学建模概述.mp4
│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
4 T; I! ^4 U' M8 A. U│          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
; g) {' I4 F( Y8 g7 w, c+ x│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
+ ^% ?: Z5 W8 `7 p│          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
│          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
8 D/ g+ W+ s9 [2 I( Y( E" v│          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
1 D3 x' S8 F9 T: _% g7 Q! w│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
│          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
│          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
! S8 z& V: E) z$ Z│         
├─02 数据表达逻辑
; `6 ^& e  q  ~0 m( h, m. Q5 u│  ├─第1章 数据可视化整体概述
│  │      课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
│  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
│  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
│  │      课程1.4 设计美学.mp4
│  │      
: r+ B# f) ~( B/ {; e! F│  ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
2 j, f: ~9 ~* g6 Y│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
│  │      课程2.02 整体风格设置.mp4
1 c0 D: T2 E' k) T8 p│  │      课程2.03 调色盘.mp4
│  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
│  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
│  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
│  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
│  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
│  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
# u' }. O3 I5 x' R' C! I3 l│  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4
+ i, c3 t# T0 X! i+ k) G6 v│  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4
+ v, ^# M0 Z2 P: A5 `0 n4 l│  │     
│  ├─第3章 关系网络数据可视化
( k! R' U+ T: u5 k% v% F7 |* z- A9 v│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
3 D0 D2 Z! V' m, X; Y- b1 d& W: c│  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
│  │      课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
1 \* e+ A' f) V: O- g& r4 F0 F% q│  │      课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
' B) i5 U+ P( r$ X  s3 n│  │      
: v+ U- u( ^# v, ]│  ├─第4章 空间数据可视化
│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
8 e) o+ N1 A0 S7 T│  │      课程4.2 3D图表.mp4
│  │      课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
│  │      课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
│  │      课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
│  │      课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
│  │      课程4.7 空间热力图.mp4
│  │     
│  └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
│          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
│          课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
│          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
│          课程5.4 散点图.mp4
│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
5 M2 h* p" T+ f0 U8 w│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp4
) l  t6 W' n& M3 h3 N│          课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
│          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
│          课程5.9 其他交互工具设置.mp4
│        
├─03数据分析项目实战
) c; L. T% Q7 H  R│      1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
* p, ]% ^  g% R) @% ^  ~│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
  p( I! D9 }  D6 A3 D" J│      2练习03讲解01视频.mp4
│      2练习03讲解02视频.mp4
* X% ~3 m0 m, S- K│      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
7 E; z+ l# M; b) j│      3练习04讲解01视频.mp4
│      3练习04讲解02视频.mp4
+ V2 @) Z2 \: m. w* F3 l9 ?5 U- Q│      3练习04讲解03视频.mp4
& R: \+ o) ?9 O0 M│      3练习04讲解04视频.mp4
$ s9 v2 P- M. K3 K│      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
│      4练习05讲解01视频.mp4
. Z4 B; l9 K% I" F, ^0 Z│      4练习05讲解02视频.mp4
│      4练习05讲解03视频.mp4
, F0 c! B) h$ L% b4 m! ]│      5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
│      5练习06讲解01视频.mp4
│      5练习06讲解02视频.mp4
│      5练习06讲解03视频.mp4
│      5练习06讲解04视频.mp4
│      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
│      6练习07讲解01视频.mp4
& K& |- K" g( y│      6练习07讲解02视频.mp4
0 P. C* u! {5 @; v% F2 x, a9 T│      6练习07讲解03视频.mp4
0 U2 d* E- D" [. _│      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
│      7练习08讲解01视频.mp4
│      7练习08讲解02视频.mp4
- l. a/ a" I1 I" s( }│      7练习08讲解03视频.mp4
) _6 z  ]' D+ b: B/ v│      7练习08讲解04视频.mp4
) ^9 t3 U, G. g│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
│      8练习09讲解01视频.mp4
, X$ t6 y) G& `) x, \/ C│      8练习09讲解02视频.mp4
│      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
& v! I2 M* L# m) y6 o0 C│      
1 d3 e8 y4 S0 N$ ~5 G0 j/ n5 p├─04数据分析企业实战
/ K# f% ?: _. u7 H* G│  ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营)
│  │      1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
- c5 h3 A4 }! }7 w% r8 {│  │      
2 V) S/ v: X0 _2 Z1 n│  ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
% f# _% W0 J1 h9 h│  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4
│  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
│  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
9 W: z: [! W; i6 ?│  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
* X5 V' r3 {7 Q" Q5 P│  │      
8 `5 P, s' `. C│  ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
│  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4
│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
: J+ q6 i: q! G1 L2 I/ O* t│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
6 V: ]& @9 I" b$ O% V  F│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
│  │      
│  ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
2 p" A2 O3 h  x( t* w/ y6 H│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
, l) {; X2 P  I  J1 _8 K- u) Z│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
% d/ K3 O. I4 C8 F│  │      
& m% }2 y; A. G( L% v' \. h, u│  ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
; Y6 @3 c. l  W- T, g' y│  │      5.1 1.0 课程简介.mp4
│  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
│  │     
│  └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
& P+ S- f; Q5 k8 j│          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
9 U2 S5 x+ M' P2 Q│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
7 r: _- J' ]- S- P# y│         
├─05数据爬虫技巧
│  ├─1学会看懂网页
& \0 ?; y& Y2 R  P1 h│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp4
, h2 i) ]: \' c% ~│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
4 ?4 @! U( x- I( ~- l6 C) U9 h/ p│  │      
│  ├─2网络资源访问工具：requests
│  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
│  │      
│  ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
+ g5 A/ U5 B0 o, O: \│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
+ O& z0 d% j: r9 h& Y│  │      
│  ├─4-爬虫练习项目
# i1 q2 H( B! ^% I- V# g3 f( e│  │      案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
│  │      案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4
│  │      案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
│  │      案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
│  │      案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
│  │      
│  ├─4正则表达式
5 `4 l3 C; J% @2 E1 l│  │      课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
│  │      课程4.2 正则表达式模式.mp4
│  │      课程4.3 字符搜索.mp4
3 A* v. }: D) R- r& {% c│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
. l  n& a4 c/ _% F( Z│  │      
│  ├─5数据库：MongoDB2
│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
7 `' C& ]: U6 [9 x│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
5 J, t7 X. B/ a, v│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
# l4 c: f5 r9 ?! ~│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
│  │      
│  ├─6-爬虫练习项目（二）
│  │      案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
│  │     
/ `4 R4 Y! s" ?/ w+ H│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
% j$ J! f9 u) r8 x6 F# f" M0 D& m│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
1 W' \+ D; p8 u* Q) z: c- e│          课程6.3 提取网页数据.mp4
│          课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
' p* A" |6 [3 F1 u( e│          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
! |0 O- i3 Y. e1 R$ l5 v5 W│         
3 Z) c3 N0 w% f├─06数据爬虫项目实战
│  └─1爬虫练习项目（三）
! K: A7 a! M  I) I│          01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
│          02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
│         
: j$ j) ~7 l1 ^# h, P9 b├─07.数据爬虫企业实战
$ n) l5 _. R- ~' r│  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
│  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
│  │      
: r$ Y, C& R9 k4 v0 ~: B│  ├─02.第一步：数据需求文档整理
+ c/ _# Y/ X3 s( c' v& Y( j│  │      01.如何构建需求文档.mp4
  z4 L. h. C9 C│  │      
│  ├─03第二步：网页访问及反爬处理
│  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
│  │      02.动态IP代理设置.mp4
│  │      
1 M8 j7 {. Z6 [│  └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
│          01.构建函数噪音处理.mp4
│         
├─08.机器学习算法
* S6 ^/ N" w( N│  ├─01.第一章 机器学习简介
│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
& V+ Z% C2 l( A% V│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4
│  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
│  │      
7 p( `7 o. M  l- D  `3 M│  ├─02.第二章 模型基础：线性模型
! d" p% q! X8 I8 \- w( @│  │      01.课程2.1 线性回归.mp4
) b3 k  D: _/ d* z- P│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
, h) V: u1 ]' {& a8 w! u& i& b7 ]$ Q  y│  │      03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
9 I7 c3 k- l8 F, ~1 s│  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp4
( \3 m' F6 P9 I% O: N│  │      05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
│  │      06.课程2.6 逻辑回归.mp4
0 D4 n/ Q' @% \* C9 S! |│  │      07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
1 m- A) ~! D) m7 [2 `7 b8 n│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
│  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
  d) \  P- x6 l0 P│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
│  │      
5 A/ ^8 c: C  S3 \( X│  ├─03.第三章 数据预处理与特征工程
│  │      01.课程3.1特征工程介绍.mp4
* D. ~9 d1 J1 G4 G" X/ P2 v# s* G│  │      02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
, y$ E" P3 M" w2 p2 W; q! p│  │      03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
$ o% j$ s( R6 f  F3 B* E│  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
│  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
│  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
│  │      
$ O, J) V1 t' |4 a1 @0 v│  └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
│          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
│          03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
  g! [8 }( {) H" K│          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
8 |  S7 k9 }: X, M│          05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
│          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
( v) P7 L# H" H9 ?│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
│         
├─09.Kaggle算法实战&
│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
│  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
2 G+ C- c( o% W0 U│  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
/ l5 g9 K" U9 \! l; W* f│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
' V  j9 n9 U7 d6 L# G│  │      04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
. |# k, @4 J9 D4 j│  │      05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
│  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
│  │      
│  ├─02.共享单车需求量预测
│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4
0 I" W7 o8 R5 T$ U1 p│  │      02.Seabom边画边提取特征.mp4
│  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
│  │      04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
2 a/ O7 [$ C- t* k/ y0 ]+ `│  │      05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp4
% }4 X- z7 T0 _3 F) ^& x' l│  │      06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
│  │      
0 b" A. I  y; u% ~, X│  ├─03.手机用户识别
│  │      01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
+ K8 ?! A7 d- K4 k+ K4 _( N│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
% j5 E, Q& Z) L9 J; r/ p│  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
' ?/ s  r" Z- U│  │      04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
( D: V4 Y  B8 Y4 e! C+ z( a│  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
. m- X1 d4 |  A  M│  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
4 u0 _: X& o% @" r* u, f│  │      
0 M! q2 J" M8 n8 V│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
│          01.租金预测项目介绍.mp4
4 J, W1 S  U. `- E1 |$ y7 i5 o+ `& c│          02.租金数据探索.mp4
! o2 J4 Q: I2 s6 L0 A│          03.租金数据清洗.mp4
' L4 a6 {( C+ @) M' P│          04.租金数据特征补充.mp4
│          05.地理数据处理介绍.mp4
* o' F) K3 O$ N7 `) y- N2 }│          06.租金数据预处理.mp4
5 V3 s( |9 R% w1 V' {. S6 ]% T│          07.训练并优化模型.mp4
│         
" h" Y- G& K, `9 B3 g& }└─10.数据挖掘企业实战#
) |! B+ z; X! k, \& x( l, q    │  04.信用评分建模：课件
" p8 m1 h/ X: ]* E    │  
    ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
* T$ i0 F. J: Z$ l8 d# J    │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
7 d0 ]9 t8 Y; M+ v1 \1 W; ~" E+ n    │      javazx.com
    ├─02.信用评分建模：案例与操作.
4 e' y& g; {, U/ [( c6 m+ w$ X    │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
* L9 Q5 H8 P0 Y    │      2.2卡房分箱原理.mp4
" b1 h+ @$ X- N$ q; M4 J' ?    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
" F1 K# t* e9 \' B    │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
" p+ m+ h. e! Y  F  v) Y    │      2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
, G! R, e4 J9 {    │      2.6初步筛选数据.mp4
( ^5 T9 q+ c$ f5 M4 `( }    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
* p/ K" I3 d% _! c    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
! G; L/ g1 q  y    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
% v9 Y, f/ \2 n1 P& M    │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
    │      2.11测试分箱和存储.mp4
8 c6 n% Z2 C8 \# _1 {6 V    │      2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
    │      2.13WOE编码公式.mp4
    │      2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
    │      2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
, G8 b5 u5 R2 ~! M    │      2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
    │      2.17模型检验.mp4
/ N! r% Z% j1 h1 Z. Z    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
5 C9 ~; H5 {5 {; V    │      2.19章节小节.mp4
    │      
" Z* t( S# ]- U# E    ├─03.信用评分建模：迁移学习
) J. \! k# F! g8 d0 Y    │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
    │      3.2拒绝挂断.mp4
5 l3 D6 w* A9 ?  M8 ]- G    │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
4 {2 B9 E2 F- g" N+ I    │      
% _0 p/ T% r' |/ M! k3 F    ├─05.分仓规划案例介绍
    │      5.1分仓规划：建模思考.mp4
    │      5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
    │      5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
) L: ^9 S- g/ W# W    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
8 o0 N9 g: t- l5 S6 h' I& ]: `    │      5.5机器学习建模和分析.mp4
4 g: z2 P& T7 X' w7 l" y$ F    │      5.6模型优化汇总.mp4
' p# l: Z- ?- r' Z& k. B' V( j2 h1 u    │      
6 u' H' ~6 g" B! Y) R    └─06.分仓规划案例实操;
            6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
$ f* e% r( h2 @, a& r) s            6.2分仓规划操作：模型训练.mp4


# O9 b$ _: B1 M" [! u" |

  G8 V* S; [7 ?: t5 r  J9 E7 \1 A
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