【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

Java视频教程目录：

│  ├─【非常重要】项目资料
# S' ~/ `& W# ^6 I- u; v7 ?│  │      考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
7 v( e. {, g( j2 X2 X; I4 |2 c4 e, Y│  │      考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
│  │      考核项目03_多场景下的算法构建.zip
│  │      考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
│  │      考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
│  │      
│  ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
' F- _. |( Z6 v5 V8 C│  │      01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
3 R/ L0 b$ W5 F; C  y│  │      01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
│  │      02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
# Q# R) o+ i3 U7 J' L* u│  │      《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
│  │      【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
│  │      
│  └─每周干货
" B4 [- G# R7 r  X+ T' H4 X5 p│          01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
$ D* n; D# W# D2 ?) G* i│          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
# ~; K0 k& ]! `3 f│          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
│          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
│          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
│          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
" e$ F% X% [4 C4 W( c, S│          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
│          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
, ?% |: q. M/ v$ I2 ~/ T, p7 w│          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
- ~! ]" G( ^: S│          19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
│          20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
│          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
& m2 n; g8 T0 S│          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
│          24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
+ ^$ i6 X) h" w│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
$ S" o) P" L; W+ r' C│          27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
, t: K6 ^3 Z% B│          28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
" [3 u4 w; S: L│          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
│         
  N+ A$ l0 I2 ~0 Y0 P├─00-00 课前直播
, U0 b3 j8 X* x' T& A+ ?│      课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
0 A+ J* _% P, ]+ P" |│      课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
4 @: u- O9 a' D3 s0 `. Y│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
: S1 x! U/ g* M2 |│      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
│      课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
) q' s, R* x7 t8 l│      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
│      课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
│      课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4
│      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
│      课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
! |* W$ n5 l' l% k│      
├─00-1【预备课】数据思维导论
│      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
% ~- z+ R- c9 _│      02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
& e0 D: S% W1 b1 ?& w: z7 f# r│      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
3 h; Q2 R4 y. _. N7 ^( M  p4 E9 w  Z│      04第四章 用数据改变未来.mp4
│     
$ Z1 `/ d4 Y$ j├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
, }  c. B- Z4 u" z9 I6 F8 q│      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
0 M* T# G* ~( q4 P$ _, _9 g+ C│      课程1.2 为什么选择Python？.mp4
) C- s! }$ P: G│      课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
│      课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
│      课程2.1 数值类型概述.mp4
│      课程2.2 认识变量.mp4
+ w5 O  N1 ^( R# H3 Q│      课程2.3 运算符.mp4
8 e4 F; G* i' I8 X% H│      课程2.4 注释.mp4
; n8 y. a1 K9 n6 o" P5 k│      课程3.1 什么是序列？.mp4
│      课程3.2 序列通用操作.mp4
) z* n; {* A/ k% b' R% F│      课程3.3 列表list常用操作.mp4
│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
9 ^$ H; T6 O' F- I# N& [0 ~│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
7 }) L0 Z1 h% j( U( a/ u│      课程4.2 字典常用操作.mp4
│      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
" b3 U: a2 O' B( d5 G8 v0 S1 [& m- l8 g│      课程5.1 什么是语句？.mp4
│      课程5.2 条件判断：if语句.mp4
│      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
" P3 w& c! B8 e5 I│      课程6.1 函数的基本概念.mp4
! C- A' r8 C" s6 Z2 [│      课程6.2 自定义函数.mp4
: w$ G6 |. s4 y$ @/ p│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│      课程7.1 什么是模块？.mp4
│      课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
/ d# v  b$ a- U. {, s: C, u│      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
) E, Q9 T' [# L│      课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
│      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
" Z6 l0 z/ h8 L7 f: B$ \: b. R/ i│      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
# `0 ~/ R: I4 x. L# Y. g0 i│      课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
│      课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
9 c9 Q. a! Y; i8 H+ Y) b, ]│      课程8.5 pickle模块的运用.mp4
/ z  W) k! y& A! U* u│      
  z: y3 h9 Q- T* u" T- M( z( y├─00-3【预备课】重点工具掌握
│      练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
- i. V" j$ v) k│      课程1.1 什么是Numpy？.mp4
/ f" P2 B6 e5 W│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
) J( i) C; x8 \4 Y6 V  {│      课程1.3 Numpy通用函数.mp4
│      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
, `1 V5 |7 |* l% r4 x! `│      课程1.5 Numpy随机数.mp4
0 Z) |) |  f+ G; W$ k. `│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
/ w3 t! H  U! z│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
/ ]9 b# r1 f, P│      课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
8 N& k2 m+ Q1 c0 P4 f│      课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
! q4 v5 [" {- N1 f4 E, b. A│      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
- ?& a4 A  K& }+ C1 j│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
+ F% T" G8 @" Q6 J, n│      课程2.08 时间模块.mp4
: w0 G  E' E9 [/ v5 O% G, J1 S│      课程2.09 时刻数据.mp4
! {% n8 y4 T' y) D│      课程2.10 时间戳索引.mp4
( n2 K4 B2 Q" e( i: ?7 Q│      课程2.11 时期.mp4
0 A/ X1 \2 Z+ C6 T, A│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
│      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
$ u0 }5 M8 k7 s* ?) \2 u; r8 ?│      课程2.15 文本数据.mp4
│      课程2.16 合并.mp4
) B! y  t" `. N4 N1 z7 D. {, F2 o│      课程2.17 连接与修补.mp4
$ d0 U2 Q' _% v2 w# [, \│      课程2.18 去重及替换.mp4
│      课程2.19 数据分组.mp4
│      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
│      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
│      课程2.22 文件读取.mp4
7 }+ L. C% T8 Y3 a│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
│      课程3.03 图表的样式参数.mp4
; Z( [/ b+ w7 U│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
│      课程3.05 子图.mp4
4 n% w7 a: Y# w8 X* x5 y│      课程3.06 基本图表绘制.mp4
│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
# O& G0 x/ U: n8 a│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
& X& o9 J! |; z' p│      课程3.09 直方图.mp4
│      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
  [, j3 P3 m! z, j0 \│      课程3.11 极坐标图.mp4
1 J4 n- X" ^9 e# \0 s│      课程3.12 箱型图.mp4
% n  c0 l0 R9 @  i/ H│      课程3.13 表格样式创建.mp4
│      课程3.14 表格显示控制.mp4
│      课程3.15 表格样式调用.mp4
5 H  Z7 O. e+ L) d│      课程4.1 什么是空间数据.mp4
│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
* k  q( V; Y5 p│      课程4.3 坐标系.mp4
" r+ S5 U4 q: k' A6 k5 ~│      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
# v6 }% q# K) s) p0 O7 H3 D│      课程4.6 空间可视化制图.mp4
│      课程4.7 空间划分.mp4
│      课程4.8 空间统计.mp4
│      
├─01 数据分析方法
│  ├─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
  ^( U# e4 u; c; D  E# K│  │      课程1.3 对比分析（上）.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（下）.mp4
│  │      课程1.4 统计分析.mp4
5 u5 ~3 j% z# z* Q  O' V│  │      课程1.5 帕累托分析.mp4
│  │      课程1.6 正态性检验（上）.mp4
+ m3 p4 P9 T$ w│  │      课程1.6 正态性检验（下）.mp4
│  │      课程1.7 相关性分析.mp4
/ m8 }6 x: i; u$ a; c│  │      
│  ├─2数据处理
) s) k' A' p4 O9 h- F" q7 l4 n│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
1 l! o8 U8 m4 u2 P│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
5 z# H& a7 x. `; ?  I4 g│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
8 e( J: n* W6 L" \- {+ B$ J: h8 z; x│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
9 `% l( I1 d3 {, p. f; ]│  │      
│  └─3数学建模
4 y4 m7 h7 e. R0 W  t8 F│          课程3.1 数学建模概述.mp4
& e: x  D- J9 d1 ^! @" X│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
( W# D" E  t9 u. Q0 H2 p│          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
4 e, d7 X  X6 c: d│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
( d* S( n( a; U  P9 X: p# n│          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
│          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
( a3 x! F0 O/ Q# H( ?+ s2 K0 T│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
, i' Y$ [8 `2 p! g( [│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
$ F3 Z  b4 w5 b( h9 K│          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
$ v  \/ S8 n3 N; D6 h6 }│         
9 x. X* B* D# }. q4 o2 h0 p├─02 数据表达逻辑
│  ├─第1章 数据可视化整体概述
  v$ r" @- t: l' L3 F$ y5 Z│  │      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
3 b' A2 _& {+ i! m$ c: Q. `│  │      
* W+ U3 W5 y. S3 {: R│  ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
( J2 v, U& Q( t* e  B& P│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
3 i* v4 o( c5 c2 q) r│  │      课程2.02 整体风格设置.mp4
│  │      课程2.03 调色盘.mp4
) r4 R) G8 k8 c0 l7 w│  │      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
3 t0 U/ m. e" E+ K9 J  g0 {0 N0 o│  │      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
) w& Y3 j5 _+ X│  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
│  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4
│  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4
│  │     
│  ├─第3章 关系网络数据可视化
│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
9 Z& L" ]$ l$ J0 }% i│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
│  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
6 d+ @2 @% H0 ^* O│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
, Y& t2 V; b7 c│  │      课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
# _. U0 ~. t5 L7 y6 _# n0 r( i│  │      课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
│  │      
│  ├─第4章 空间数据可视化
/ p) Z: Y: n3 W0 p5 z│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
│  │      课程4.2 3D图表.mp4
│  │      课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
6 T4 h& a8 i4 ^: g  _│  │      课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
│  │      课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
3 h; f" p- R0 y8 g! H│  │      课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
; A3 x$ e* w( e0 g1 t6 V( S│  │      课程4.7 空间热力图.mp4
- W3 H' Z: K0 t6 U2 S; @: j( g│  │     
│  └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
. q$ k6 s! W  y│          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
( ]* h2 }3 b) z4 p. N│          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
. ~6 U* R0 ?  }( ]│          课程5.4 散点图.mp4
3 _1 U( I) u% O: n: D/ n, @│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp4
│          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
+ _: u  o5 O, ~3 e0 _6 v/ w│        
├─03数据分析项目实战
. f" |# R+ I% P& [│      1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
6 f( f9 i0 H6 G# F2 }; g│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
│      2练习03讲解01视频.mp4
│      2练习03讲解02视频.mp4
% _% D- Q/ j' f, b- r9 p│      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
│      3练习04讲解01视频.mp4
+ p( g3 q" X9 [5 |│      3练习04讲解02视频.mp4
- c+ n; F! |3 f/ U/ b7 |' f│      3练习04讲解03视频.mp4
' h2 Y! k: m% T4 \$ W4 X5 p│      3练习04讲解04视频.mp4
│      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
+ Q! \7 X, l, Z0 Q! w$ I│      4练习05讲解01视频.mp4
- d% k5 S+ Y6 ]9 @/ h+ b│      4练习05讲解02视频.mp4
1 t5 z" M4 Q  q9 M; O│      4练习05讲解03视频.mp4
│      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
7 m/ W( x7 L% g1 M# ?│      5练习06讲解02视频.mp4
! @) k! K7 Z2 F% e+ j& ~/ ?" t│      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
3 c9 ?5 A# O. J│      6练习07讲解02视频.mp4
│      6练习07讲解03视频.mp4
│      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
3 ]( g4 W# [4 }4 c: B, m7 e/ H: C│      7练习08讲解01视频.mp4
│      7练习08讲解02视频.mp4
. n0 v1 l3 W1 F1 f8 ]" \8 s│      7练习08讲解03视频.mp4
│      7练习08讲解04视频.mp4
│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
7 d/ l1 P9 `7 B, G8 j│      8练习09讲解01视频.mp4
│      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
+ F$ Z; t4 V6 Q& G8 w' V8 {│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
│      
/ p/ Q5 o1 T  U7 |8 c3 C├─04数据分析企业实战
% G( w1 S- a; ]& O│  ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营)
0 `. Y4 m' x+ _& F- S│  │      1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
│  │      
3 l) Y7 {  P5 ]8 J. o9 f) `│  ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
│  │      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
7 G4 A/ M) N6 c) J1 {9 G8 p/ p. l│  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
│  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
6 y1 D9 {* t* N& \# I- H; w: L│  │      
│  ├─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
" `( w3 L2 {2 s/ W: q│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
│  │      
4 U% X5 n* e2 e- X: U5 j- r! v0 @/ M│  ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
│  │      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
* L! }5 x/ D4 w/ [│  │      
9 m" a1 W  y2 j' @4 `1 e# k5 d│  ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
! X# V1 i& ^; P8 A8 N│  │      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
│          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
! I+ z' Q1 r$ H; u+ k3 q% m│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
$ G4 d& _7 B* O: Q1 i/ s  h1 R$ J│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
. w/ t" }# \9 s│         
├─05数据爬虫技巧
8 s3 E4 w/ w$ S, W│  ├─1学会看懂网页
│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp4
│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
' g/ B3 M& F5 b) z│  │      
% z8 i; A/ g# ~* ]│  ├─2网络资源访问工具：requests
8 L7 W3 m3 U+ \+ W# A│  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
│  │      
│  ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
9 P9 T( F7 ], c! l. y+ H: m- z│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
- _4 I$ j9 _: b7 y& n3 \│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
. I$ h' ^9 e2 m+ ?4 g0 [" c│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
│  │      
│  ├─4-爬虫练习项目
8 G* m; H4 K; D3 y: K  y│  │      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
, x, Q8 Y; g, o% U0 s8 [  Z) K5 r4 m│  │      案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
# l. g, C  A/ O8 V" k2 C│  │      案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
. |5 u) g8 [/ ?  O3 r  }  K7 d│  │      案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
│  │      
│  ├─4正则表达式
5 Z, J2 m" k% f1 c8 F5 s│  │      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
│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
$ _- |7 [) P3 g" x& }│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
│  │      
0 q5 B( E; i/ S│  ├─5数据库：MongoDB2
│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
+ Z+ k* L2 T( N: l/ z│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
- b- o, C6 G5 _│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
- a5 D- S4 O. ^0 _$ {& E3 M6 \│  │      
│  ├─6-爬虫练习项目（二）
│  │      案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
│  │     
│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
6 G* E; z! Z. t0 j0 s) |# P. L! K│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
, W9 R# H, t: u3 \3 o! Y│          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
│          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
! d- S& ~3 ~/ T1 s│         
7 W  r  k1 A' e5 B- l├─06数据爬虫项目实战
1 L, _* z+ F3 i8 R( U│  └─1爬虫练习项目（三）
│          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
│         
├─07.数据爬虫企业实战
│  ├─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
( M1 U4 Q  Q4 k5 M* O4 m; h. I5 A$ |│  │      
4 p: N9 s( E% D% W% D4 }* e│  ├─02.第一步：数据需求文档整理
│  │      01.如何构建需求文档.mp4
* M' b1 G) d7 O( E* ]/ i- p│  │      
│  ├─03第二步：网页访问及反爬处理
. P+ e8 Z/ L* w( `) \( F│  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
, E) H1 q; i) c, @$ Z0 D% o8 ?│  │      02.动态IP代理设置.mp4
; R; L' R9 a- ?+ G* s│  │      
. S: |% d% D: ]4 p│  └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
7 E* C9 x$ h0 q* q) z│          01.构建函数噪音处理.mp4
5 Q, Q/ a" E1 i3 r│         
) _. Z; ?7 W5 J) {├─08.机器学习算法
│  ├─01.第一章 机器学习简介
│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
0 Q+ s+ Y) `& M  e│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
- ~7 V9 S* `9 a* H1 e│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4
# g0 p& I% a, e- {/ c' `; o6 n  r│  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
; A( p1 F' w" v3 Q$ ]7 \! }0 f; N; q│  │      
" E. i1 v' D( x) _; z: t& |6 R│  ├─02.第二章 模型基础：线性模型
│  │      01.课程2.1 线性回归.mp4
: q- `/ M/ H: e% r0 ~│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
│  │      03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
* e  y. K# G: l6 K. b# ~│  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp4
, n- \6 d$ w- M7 @4 x0 B# j! J│  │      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
/ x7 H- p1 z, F" z- p│  │      07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
+ Q8 ^) r8 g# j2 x* H│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
6 f! H( {, G( S. E( j│  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
6 b7 \/ q+ w- O5 }( B$ ?│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
│  │      
# q- j3 S7 \( d2 W│  ├─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
+ f/ o0 l# t' h+ s│  │      02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
│  │      03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
│  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
5 U4 S1 P. h$ x- D│  │      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
7 D7 i: U4 g4 Y& _│  │      
│  └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
, r( t' g6 F! W+ p│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
* e+ Q! m" H# e& |│          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
+ f  C3 P4 ?9 Q. E8 z1 {; p│          03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
│          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
│          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
│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
* q) [4 c8 ]9 g7 [% N# s│         
├─09.Kaggle算法实战&
│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
8 l/ P$ Y  P3 q& a' B% r│  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
6 R- Y% U0 z( ~│  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
; f( p7 T# u- ^. S! j6 O│  │      04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
& l/ p/ j( p2 O- r9 r6 e$ C3 S2 F│  │      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
* B$ A( M( z/ [( v! a5 }│  │      
│  ├─02.共享单车需求量预测
3 ]6 D5 K7 S1 e) w2 |│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4
│  │      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
" c4 Z( H$ x  o( h7 ]$ W& Y│  │      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
│  │      06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
: [& ~- z' D- d% V! G" G# ]3 L│  │      
│  ├─03.手机用户识别
  n$ F+ D: I' i1 A) W) O│  │      01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
2 q$ Q0 F2 x/ g│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
" e/ S: o% D, X, a1 N* o2 C4 Y6 ^│  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
$ R6 [+ g! J/ }) U) _8 d│  │      04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
│  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
│  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
│  │      
( K9 g% w% [, p│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
│          01.租金预测项目介绍.mp4
6 i* g8 Q9 {2 c3 Z│          02.租金数据探索.mp4
│          03.租金数据清洗.mp4
( p; U$ C0 h: _, D% v│          04.租金数据特征补充.mp4
6 D' n7 L. E6 E/ P* y2 B│          05.地理数据处理介绍.mp4
│          06.租金数据预处理.mp4
) t1 @4 U: V7 y. U( P: y4 T│          07.训练并优化模型.mp4
1 K; `1 u9 l- K% T1 U│         
└─10.数据挖掘企业实战#
    │  04.信用评分建模：课件
    │  
    ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
6 Z  F* F8 p5 v8 ^9 j) U5 L9 p& j    │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
0 y6 _1 N9 d  n+ P2 ^    │      javazx.com
: P& D# \8 Q8 v% n( L    ├─02.信用评分建模：案例与操作.
    │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
    │      2.2卡房分箱原理.mp4
/ I& I* `% I# f: T. i    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
    │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
    │      2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
, N  q0 Q' s. Q- J2 u, J    │      2.6初步筛选数据.mp4
    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
    │      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
4 L; W0 p9 c- W) U8 a$ S    │      2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
. M6 U- s, O8 ]' ]* K    │      2.13WOE编码公式.mp4
/ W) ]$ O6 }7 y( ~! s6 W0 w! P    │      2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
. P/ ]6 A. j4 K# P    │      2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
    │      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
: d! Y: Y3 Q6 X1 {  _4 k8 s7 V. ?    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
    │      2.19章节小节.mp4
    │      
/ S. [. y: z  R* _: B9 c    ├─03.信用评分建模：迁移学习
    │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
: @5 ]2 e# ?* |' y" j" W9 ~    │      3.2拒绝挂断.mp4
    │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
    │      
9 }/ a% U! a, k    ├─05.分仓规划案例介绍
    │      5.1分仓规划：建模思考.mp4
, p3 p- C$ G# S/ z0 e    │      5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
# ]8 D" L8 W- s8 V3 B    │      5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
' I+ ^7 s4 x6 ?+ j) S. F    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
    │      5.5机器学习建模和分析.mp4
    │      5.6模型优化汇总.mp4
    │      
    └─06.分仓规划案例实操;
4 q' r, O- h, S% U! \            6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
            6.2分仓规划操作：模型训练.mp4
' G9 h' n7 z1 K5 _3 Z
) }) Q) v7 T1 D' |
. ]; F$ D9 D0 p2 ^$ C2 Q


. J. d$ }1 y5 D. Y; k1 n/ b: G, |

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