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【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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    发表于 2019-12-6 01:52:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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) g+ J4 }# L% f: h6 J! x: l
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    ; r$ X; z3 F0 B4 T8 e( o1 J- g8 D│      课时09数据门槛太高?那就用随机数模拟算法!.mp4; z5 F: P! Q' j
    │      课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp45 [6 ^3 |$ g6 g- U( g
    │      课时11想要准确预测未来趋势?这些因素你不能漏掉!.mp4. G, V3 o% e* P+ a' n1 N
    │      
    ' j& X" W9 v. ?. m" i├─00-1【预备课】数据思维导论
    2 y# g/ u2 h2 ?│      00课程须知:课程服务和软件下载(重要!必看!).mp4
    1 b+ A: f/ u0 k7 B5 V5 u3 K│      01第一章 数据能做什么?.mp4
    4 N! ^+ M& X- E│      02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4* g7 B2 b1 O1 ]/ C6 c" e
    │      02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4" {' `. E2 s9 r/ s: w) Z+ ~/ h
    │      03第三章 机器学习是什么.mp4
    4 j0 w# q2 S# z( U1 P  V  T% T│      04第四章 用数据改变未来.mp4
    : V) t; I; B- V0 ^+ @- {│     , U; I2 y+ X9 {" j% m% i
    ├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]. s) ]. d& E0 v  f9 \% K
    │      练习01:商铺数据加载及存储.mp4: I: L  e5 A. B1 J$ j; C
    │      课程1.1 重新认识你的电脑.mp43 C/ o1 t% r& l; a9 W
    │      课程1.2 为什么选择Python?.mp48 E3 _# @* q/ B+ a0 p: L" }
    │      课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4+ Z% n8 u* V) |0 L* `8 _" @, W
    │      课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
    # |4 x  g7 m) u5 `! x. W7 t2 g│      课程2.1 数值类型概述.mp4
    3 X( J7 `0 D( a+ `/ ^0 P- ~8 G│      课程2.2 认识变量.mp4
    + c9 H1 a6 H2 q5 z# ]$ R, l1 ^│      课程2.3 运算符.mp4
    % q0 Y: ?3 H: E2 F3 q8 V5 S│      课程2.4 注释.mp4
    , _4 {0 J0 p8 x, N7 o│      课程3.1 什么是序列?.mp4! {# s2 `0 t6 L1 p6 i
    │      课程3.2 序列通用操作.mp4. Y+ M( h0 b9 `' I' [0 K
    │      课程3.3 列表list常用操作.mp4
    2 E8 W5 V7 e0 \# _$ j* P│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4" v; F6 X3 y0 I/ v7 h$ f
    │      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
    ; C$ @( l$ m$ H0 C* o: f│      课程4.2 字典常用操作.mp43 k8 x- {4 ~# n" \
    │      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4  c6 [* l, ~" a- x, T  K& X
    │      课程5.1 什么是语句?.mp40 {6 {+ G- c: M4 ~' V
    │      课程5.2 条件判断:if语句.mp4
    . U5 L" b1 s$ k  M1 U" l. C│      课程5.3 循环语句:for循环.mp4
    - C- g" s: V" X, c│      课程5.4 循环语句:while循环.mp42 ]& `" U1 ^# M% u/ Q
    │      课程5.5 循环控制语句.mp4) `/ U9 R' @4 C; d
    │      课程6.1 函数的基本概念.mp4
    0 V* x! ^7 b5 N; g3 c│      课程6.2 自定义函数.mp4
    + U, i9 [: ^1 c& `│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
    1 J" \, f# N& r9 r# F) U! F9 C│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
    1 O# T$ E7 u7 v│      课程7.1 什么是模块?.mp4) @3 f4 `5 ?, k" l0 k5 a
    │      课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
    # K6 D; \" G0 s8 j. M" J1 x1 k│      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp48 [' q) h- o! ?+ e+ _8 z
    │      课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4) e8 J% G& f( K! o' [+ H# i" L/ Y
    │      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
    " a- D/ O* }8 b4 H  Z│      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
    ; [: s2 r) L0 A9 A6 O7 R│      课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4
    % s1 K7 }, W+ ^0 ]: c6 K8 o) N/ J│      课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4$ I# d8 A6 J' r* X$ G
    │      课程8.5 pickle模块的运用.mp4
    7 @/ s! q7 z* w- B0 W0 V│      
    : h5 e9 l7 W  v2 v/ j4 o& P├─00-3【预备课】重点工具掌握# r" L+ ^# [, D
    │      练习02:知乎数据清洗整理和结论研究.mp4/ U4 F( [" G- y! }& ~
    │      课程1.1 什么是Numpy?.mp4
    % M$ W1 j1 z. v4 H6 Z9 _0 T│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
    ( D" _3 H  c# a; I│      课程1.3 Numpy通用函数.mp4, D! \- _( B) }  ?- P/ @1 A
    │      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4" r2 Q8 ^- x3 d4 b+ ?$ Q: }
    │      课程1.5 Numpy随机数.mp4
    # M8 b4 J; C- t9 U4 U# J│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
    $ P9 q& c4 y- @/ k( e5 N' t! Z│      课程2.01 什么是Pandas.mp49 i3 o3 }+ B3 {6 n
    │      课程2.03 数据结构Series:索引.mp4! ?9 b) M% k# K$ R, x
    │      课程2.04 数据结构Series:基本技巧.mp4
    2 U1 B7 v( R5 P│      课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4) ~3 I. c" F# B. @
    │      课程2.06 数据结构Dataframe:索引.mp4; d5 N/ l) L% ]
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    5 g/ y3 ~  V0 P& m& n9 ^6 |$ \  g. X, H│      课程2.11 时期.mp4- g2 @+ I% A+ i! j/ H
    │      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
    - D* ]8 \: b6 q0 ]1 h1 C│      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4  P' H2 w; u& U+ M
    │      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4% D7 x8 l4 A" ]) d5 o1 j/ \
    │      课程2.15 文本数据.mp4
    * w% c) T# b: @. \8 x│      课程2.16 合并.mp4$ w) l# C2 o8 e% N/ x6 V$ ^+ s1 Z
    │      课程2.17 连接与修补.mp4
    8 b) H; ?/ ?) }│      课程2.18 去重及替换.mp4
    5 z7 s( r- Z! A│      课程2.19 数据分组.mp4
    + x" D+ V6 q3 K7 \  f& ]- F: [│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4( L7 F/ b0 J$ F  Q8 l
    │      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4! D6 S- @# o4 M4 A7 \* Z
    │      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
    + Z) G, Q! B. f- d! ]│      课程2.22 文件读取.mp4
    ! D8 ]8 p3 |7 W│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
    ; Y2 Z& J9 Z: g. K$ R7 X8 o  h│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
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    " Q/ }$ A% [6 i$ c* d│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp41 q7 X, L. d+ Q! p( o1 p. Z
    │      课程3.05 子图.mp49 @# \7 c( G4 d1 d' Q
    │      课程3.06 基本图表绘制.mp4
    1 {" ]! D* U' h6 D│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4) p( n, a4 {5 ]* h# F( J9 i
    │      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4& S2 x+ Y. C( R  R2 W9 o
    │      课程3.09 直方图.mp45 @7 a6 H, o" a- _
    │      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp43 Y* ?' g- H# U2 {
    │      课程3.11 极坐标图.mp4& B5 {  C4 t8 P# U
    │      课程3.12 箱型图.mp4
    , C6 a8 H3 C  p% D2 u│      课程3.13 表格样式创建.mp4" M- I6 \- v: i. g# M: Q) T
    │      课程3.14 表格显示控制.mp4  {5 W$ l, H, A- I+ ?" z2 ~1 ^
    │      课程3.15 表格样式调用.mp4
    , K9 G- C0 N( i  d9 E, n0 s│      课程4.1 什么是空间数据.mp4  O1 b; d  u) i
    │      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
    , {& m# o( k: P: i/ S│      课程4.3 坐标系.mp48 k" D, H8 Y8 v2 A/ K0 F  T
    │      课程4.4 空间数据基本处理.mp45 w9 c, n1 i  z2 f9 ^1 Y
    │      课程4.5 空间数据几何计算.mp48 a) a* k5 v& D4 e% u
    │      课程4.6 空间可视化制图.mp4$ M/ T$ i: f9 r4 F* p' [
    │      课程4.7 空间划分.mp4+ z+ d* o0 {! C% t$ v9 P" g4 ~
    │      课程4.8 空间统计.mp4
    2 n+ m, s# P& x│      
    : ^8 Z. Z! j% m4 K0 S5 C├─01 数据分析方法
    % j' B0 K2 Y' w  t5 {1 D6 H+ M│  ├─1数据特征分析* D: p- q* t+ [  w  A7 f5 `" Z6 o1 ]
    │  │      课程1.1 数据特征分析.mp46 z+ R( ^- S9 E: y
    │  │      课程1.2 分布分析.mp4( h/ P( ]+ ]8 {/ w; o
    │  │      课程1.3 对比分析(上).mp4
    , X  {! G. l% L& I3 B( F( E, \! z│  │      课程1.3 对比分析(下).mp41 s. y6 s% f2 z9 x7 w
    │  │      课程1.4 统计分析.mp4! i1 i0 a- A% B0 L$ P& o
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    ' A2 |9 `$ _" ~9 f2 n2 O% X) O│  │      课程1.6 正态性检验(上).mp4
    6 ?! A9 f( J( O' J: l│  │      课程1.6 正态性检验(下).mp4
    ' x0 M, ]( v5 M! ]6 N) {│  │      课程1.7 相关性分析.mp4& @7 Q* w/ Q& }: c$ b/ P. J! i
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    │  ├─2数据处理
    % T" j. S' W: U+ X* M│  │      课程2.1 缺失值处理.mp49 p* u! ^4 M: ?; z, d, q0 a
    │  │      课程2.2 异常值处理.mp4
    * ?3 w$ n! n7 e" l, r│  │      课程2.3 数据归一化.mp4( Q  H( h5 P/ v: {, U% u
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    , |* m  t$ n2 b7 ]$ ~9 `6 N/ k│  │      
    $ V. n, h$ R( F: i│  └─3数学建模
    + A  g: b7 C. s# c$ j0 ~│          课程3.1 数学建模概述.mp4$ g" S0 m; |" Z+ Z7 @+ r! p
    │          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp43 |+ N0 G, i  s
    │          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
    ) L  O* N& ], C$ ~$ w│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4  N% `" P) [" E4 F, D
    │          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
      O  [4 k1 p' |0 U; s0 A│          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4  L- P5 Z: r  N/ A
    │          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
    0 d% _; ^: w+ Y  N& I7 F│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
    9 P  L( h+ g* l' v│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4) S1 w/ K4 f4 x7 V" p' u
    │          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
    ; L# h$ e! r' V2 n4 m5 `│          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
    - p: p" c% U) A6 u4 C│            t; S" \. j4 @: U: U5 R
    ├─02 数据表达逻辑
    * z: @7 {; F2 u' V; `( h│  ├─第1章 数据可视化整体概述
    ) e- S$ n- R: I; N2 w│  │      课程1.1 什么是数据可视化?.mp4+ w# I9 ]9 W( \& }5 s' E
    │  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
    ) v6 X/ {9 [' ?2 E. m│  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
    - L3 p8 k# O# L% O  U' O│  │      课程1.4 设计美学.mp4. b/ F, z0 s. G
    │  │      
    $ h/ g" L6 U, w; u) J; R. Z4 B│  ├─第2章 Python图表数据可视化:Seaborn
    * a- R6 M5 \: A│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化?.mp4
    - y8 |: J4 u+ p) `0 n6 k# K│  │      课程2.02 整体风格设置.mp4) ~' s  |% p0 F. C1 N( {5 A" Q! P5 F% |
    │  │      课程2.03 调色盘.mp4
    1 r% A5 S2 ~6 g3 G/ O1 s│  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
    # e% P& D7 b( t0 M* N│  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
    6 N7 S) ^. E) a) {. e9 L/ S/ V│  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4( x8 B5 M0 G$ F! f3 v% c
    │  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
    7 T( T' G; t4 ?- O  P* }2 f  p│  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4% R: u3 [: T/ U2 j
    │  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp49 ~* d4 Q* Q( F- U2 O1 D5 v
    │  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4* f0 }+ Z+ }( x$ F( p, i
    │  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4+ H( o! F/ Z+ }- `
    │  │     " |1 B- S( ]) ~1 J; S, s
    │  ├─第3章 关系网络数据可视化
    . J" f. Y8 K, \4 |# g│  │      课程3.1 什么是关系网络图?.mp45 [  ?- L  g3 z5 @/ E6 G
    │  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp49 R7 w% H. W7 B# _
    │  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
    ' t8 C# z; l, A( B9 j/ ?5 }│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
    0 P( Q' g. |9 o5 k│  │      课程3.5 案例研究一:公司职员关系图表.mp4
    ! C9 U9 ^" v' p+ W, ]' u│  │      课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化.mp4
    & ~/ Z- D" E# E$ L0 ^. |( _│  │      6 S% @* {; Y4 s) Z
    │  ├─第4章 空间数据可视化
    8 f( V% |/ F4 N9 D, V4 d+ ?* f8 p) c8 y, o& O│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
      I4 g  f, E+ {│  │      课程4.2 3D图表.mp4
    $ c0 q8 |9 ~% O% W. I3 ^* m; F( Z4 f# y│  │      课程4.3 空间柱状图(1).mp46 R. R' x0 o# D0 d2 \
    │  │      课程4.4 空间柱状图(2).mp4
    , Y1 l" H/ {* y: B  X: g+ |│  │      课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp4% S2 j, Q2 q: [4 @7 C3 L
    │  │      课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4! Y9 V* Z+ \2 _6 j
    │  │      课程4.7 空间热力图.mp4  ~5 D. S! V$ z  A
    │  │     
    + }0 Y3 x& z  k; h! x) A# @. `4 q( m│  └─第5章 Python交互图表可视化:Bokeh1 ^8 H5 Q; R/ r9 O* a) z
    │          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp4
    . k/ W# [  R/ W$ i! E" s│          课程5.2 绘图空间基本操作.mp48 {( k% j" j- @0 R
    │          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4, e- S- X! |0 y8 B# i$ y
    │          课程5.4 散点图.mp46 u# d7 u9 T/ {- c
    │          课程5.5 折线图  面积图.mp4
    + {0 g( x" Z% r8 e& T3 k│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp4
    $ v4 B( R5 S  o│          课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
    - h. M9 H. ]9 K1 i0 m│          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
    6 f+ {0 J0 c7 v/ s" J9 u│          课程5.9 其他交互工具设置.mp4
    0 T- q9 J) P- f& h: o; n. T2 S│        ' }" [& |0 f6 J/ |4 ]
    ├─03数据分析项目实战
    + @! D1 W! ]" T- X│      1项目介绍:准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4' w$ U, S# W, l& g6 j6 T+ S: u
    │      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4" l: T; V+ }) {
    │      2练习03讲解01视频.mp4
      g# f7 Z& A' l7 g% S│      2练习03讲解02视频.mp47 H$ G1 O9 }. F2 F& M6 F
    │      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
    : z; S% m- o, j$ m4 @1 A│      3练习04讲解01视频.mp4; k3 @' z5 Q: e3 W' \& L5 L8 n
    │      3练习04讲解02视频.mp4" H7 M* r1 Q7 |9 y
    │      3练习04讲解03视频.mp4
    5 Z% |# I# h6 Z# a4 N" M. R/ B│      3练习04讲解04视频.mp4
    % s+ @6 y3 g$ f2 `│      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
    9 \8 k$ c# Z  ~& L! }& O8 r9 y* v) B│      4练习05讲解01视频.mp45 E4 j+ q1 p% v) p
    │      4练习05讲解02视频.mp4& I0 {8 a) t9 R' A
    │      4练习05讲解03视频.mp40 }. y- R7 N7 h) j. W
    │      5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp48 N3 |  m7 o6 i6 V2 D4 C
    │      5练习06讲解01视频.mp47 |; c$ E7 c5 {2 t
    │      5练习06讲解02视频.mp4
    / ]2 r) a9 f8 N│      5练习06讲解03视频.mp4* E4 f: t! F" \' ]% l" [
    │      5练习06讲解04视频.mp4+ ~. ~3 Z; h% M2 {
    │      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
    & }' w  H' Q% W1 S│      6练习07讲解01视频.mp4# v% f/ Z# X# C4 w4 ?
    │      6练习07讲解02视频.mp4; b8 n9 p. y/ l) ^% Z1 l0 _& f
    │      6练习07讲解03视频.mp4
    4 x) h/ t) e1 b( L6 ?│      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4) {' M4 n, F* r8 [& z. [
    │      7练习08讲解01视频.mp4! g4 i4 @3 y+ e2 O0 u
    │      7练习08讲解02视频.mp4
    6 f7 {# J# l8 y│      7练习08讲解03视频.mp4
    0 R* c' @6 |9 l7 n$ K│      7练习08讲解04视频.mp47 c% X8 F  B( F
    │      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
    - J& D) S; u% E) J│      8练习09讲解01视频.mp4
    ! O8 H7 E+ _! [7 I9 }8 a" V│      8练习09讲解02视频.mp4
    1 r& s5 n/ U) ]- ?2 |' u│      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp46 U* @" O4 r  r1 N  z- N2 @6 \
    │      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4: j: V3 V" I6 n; }, v
    │      . M3 B" a( i* m1 ~" C4 G8 l
    ├─04数据分析企业实战* Q5 E5 b, N: }7 t- A, v6 ~8 v
    │  ├─第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营) 2 w: U8 H( Y' b# i# U5 y
    │  │      1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp4, f2 A3 C: y6 ?* T9 s1 o0 y& a
    │  │      
    # j1 F5 J; Z# N3 M7 w' a/ _' _│  ├─第2章 网易严选:用户增长实践经验分享/ y6 ~+ b$ k- t
    │  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4+ s  T. ^+ d9 ~4 t
    │  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp40 q% i$ x) g$ P* ]  a
    │  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4( o* _* _5 f7 Z& K& a5 v# y* l- |
    │  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
    8 [$ c- y$ k& y6 V│  │      2 l% }0 ^9 g: |  X
    │  ├─第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系" L: G0 k7 m+ T5 v) I; J
    │  │      3.1第一节 指标体系建设.mp45 Q: J' q: g6 y  _" c* U1 z) D
    │  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
    ; O7 t- ]. n" ]! ?% l' D4 Z" m! ~│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp49 V% N; ]3 Q2 R; {- H/ H
    │  │      3.4第四节 指标体系落地.mp40 S* a5 A9 n5 @: Z' b" ~0 z% K( |) T& m1 p
    │  │      
      Z1 s3 J  ?  }6 D│  ├─第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用
    , F- c4 b7 W% V- s8 C! h' r│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
    . V, V" G8 c) `  f$ H+ Y│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp41 n9 j4 L0 w5 r
    │  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4, i$ ~$ N; z4 H6 a+ r
    │  │      2 m6 V- E8 o* X+ P% p! w
    │  ├─第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘
    ) W8 P6 ]3 R  Q# p) Z│  │      5.1 1.0 课程简介.mp48 L0 `$ ?2 ?7 C* b
    │  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
    1 Q+ }4 I$ o' N2 z$ N7 w5 t│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4  z' M- T; b% A& y
    │  │     ! n5 S0 I3 O. C& q( L% V6 W
    │  └─第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测) q9 ^% \. E9 Z8 _+ \
    │          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
    * O( L. Y! C  A$ S/ c  |│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
    ) _: m/ e) G4 c! g1 o  `0 |5 m) I│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4$ C/ g; y, s, I0 K; C9 Q4 B! G" `: C) m
    │          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
    ( `# K2 q) P/ w│          4 ~& p4 A* n5 p1 p: s! E0 e4 J
    ├─05数据爬虫技巧6 _" A7 m7 n3 h, [7 U
    │  ├─1学会看懂网页
    % \1 B- j0 O( D0 @3 h% E│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp41 Y% B3 g/ A# C# i; L  ]1 G, t8 ?
    │  │      课程1.2 网页结构剖析.mp41 ?9 S& A5 Y+ t! I  y( K
    │  │      ! W: D+ {) X# y- A: @1 C+ y8 C4 l
    │  ├─2网络资源访问工具:requests8 J% S, D# Z2 V% l$ Y8 P: g  z
    │  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
    - ^& G0 y. v+ W% S3 B& S│  │      
    ! d" k) m" G* z- e& L$ \! H/ a│  ├─3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup
    * ~# ?! K. G( E# r6 i7 Q│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
    + W# m  Z) y. ^│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4. B. }% J" }0 [% ~- o3 Q; a- S& y4 K
    │  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
    7 Y  x$ ]0 H, Q5 o, q│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4' x, [" V6 e. R- v% n+ s& U
    │  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
    9 N  C4 p6 t+ ]) b3 W/ U) _3 f" F│  │      & ?9 f4 ]6 o, i0 v3 O
    │  ├─4-爬虫练习项目
    ! I& Y! h2 ]- S$ b8 S6 e5 g│  │      案例1:豆瓣图书数据采集part1.mp4( x8 y# g+ W: l9 `3 ~+ P* y
    │  │      案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4
    : u! ?% Q0 |) \$ f- c4 l+ A│  │      案例2:豆瓣图书数据采集.mp4
    # j  C2 L1 w, F% @│  │      案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4
    9 U7 ]$ _* I' i& |% z- q│  │      案例4:去哪儿网景点数据采集.mp4, F% k& G3 K* A% n
    │  │      5 i8 b- `4 u/ r4 o" J+ N+ p8 V
    │  ├─4正则表达式; G; v% b9 N7 S( H9 u
    │  │      课程4.1 正则表达式快速上手.mp45 e& U7 H7 s5 H' g+ W% X
    │  │      课程4.2 正则表达式模式.mp49 x: U5 c! U9 d. P" v* t
    │  │      课程4.3 字符搜索.mp4
    ( h3 l0 X; S: v" r4 P& S6 w│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4- r3 p* A, {2 u+ e$ `1 @$ j$ _& r
    │  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
    , X5 D2 v" U7 B% J' @2 {. x│  │      
    % S- E" |: f. b│  ├─5数据库:MongoDB2* @, S$ k5 A+ c4 V. C4 W' G
    │  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4$ V7 ^( Z; |+ r: b, {+ H  C+ `
    │  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp41 @' @4 a2 H: S& ^; Z2 a. }7 s% W
    │  │      课程5.3 如何使用Robo3T?.mp48 Q. Y2 D- t' p" {9 j: B* t
    │  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
    * b7 {% [# t4 f% D" e* q8 _5 g│  │      - I9 M5 f7 I- U8 m
    │  ├─6-爬虫练习项目(二)
    0 J+ \; Y) ?3 y& W; K: S  x2 I4 J│  │      案例五:blibli弹幕数据采集.mp42 Q+ K7 l3 Z  f& r
    │  │     # f" X; [6 P2 I4 |
    │  └─6第六章 浏览器测试框架:Selenium4 S" B- C& v1 _% O$ h$ b0 g7 j4 m
    │          课程6.1 什么是Selenium-.mp4% f" P8 L5 l' p' t/ u
    │          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4& }* e& R9 C" \. X9 p: Y
    │          课程6.3 提取网页数据.mp4
    4 K8 ?6 f2 b& A  D5 i" @; U│          课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4$ z' V+ T' e* M0 m
    │          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4; C' @% `& v& d$ M
    │         
    . R% o! \# Y' z* @- m3 J├─06数据爬虫项目实战: Z5 F# x' S6 B0 [6 B
    │  └─1爬虫练习项目(三)
    # J+ ~; c& F7 d1 c) d- j8 m5 b│          01.案例六:拉钩网数据采集(1).mp4& ]2 {4 Z0 W) J! U) w& E! U
    │          02.案例七:拉钩网数据采集(2).mp4  D4 Q: v/ z8 t0 a" Z* K; K* E8 U
    │          / N, y+ C, G; m" T) }' t( r
    ├─07.数据爬虫企业实战
    ' i6 h! F( r, w3 o0 s+ Q4 O) Y! J│  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
    0 T0 Q, K2 }! U% l( m│  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
    8 N8 s2 ~, g& t! a% i│  │      
      @& ~/ l3 C6 R│  ├─02.第一步:数据需求文档整理5 B  g! P+ n2 _" y# o
    │  │      01.如何构建需求文档.mp4
    : {6 q7 |& F7 k6 h; N. |│  │      
    & R2 [# v) L2 z. u% Q│  ├─03第二步:网页访问及反爬处理; [6 `' F3 P: `6 d: J# C
    │  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
    1 o- u4 O3 x2 Q3 u; w9 I6 v│  │      02.动态IP代理设置.mp4/ C% T$ u  i2 ]
    │  │      8 d; B0 `% g4 \( I) U' N6 f
    │  └─04.第三步:数据存储及清洗逻辑
    ! Y0 ?2 Z; b3 m( Q2 M( i│          01.构建函数噪音处理.mp4
    * w* q$ k; L% ^2 Q( c│          % L2 \! S# V8 ~
    ├─08.机器学习算法( ]4 f: m2 b# k6 j
    │  ├─01.第一章 机器学习简介# U7 P1 Q: E  S' R1 u
    │  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
    ! Y0 \; ^+ d% w2 u+ p" ]- E│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
      m& P) }0 p" [$ z& c- s/ A; t8 ?│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4) l* y* s& k/ f) ^- q
    │  │      04.课程1.4 模型评估.mp45 i+ P" ^4 \" y2 w: [) c
    │  │      
    3 b' ]( K; s, {2 X% A│  ├─02.第二章 模型基础:线性模型8 k$ v! c! n( t. n3 P. o
    │  │      01.课程2.1 线性回归.mp42 Q* x0 V5 h+ Q  {. R
    │  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4. P) T1 C- n1 `. b0 {$ {/ J% x
    │  │      03.课程2.3 线性回归:最小二乘法.mp4& G6 O1 A0 z1 N  F/ t
    │  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp4
    ' H8 b, p+ r5 j* U" J2 u│  │      05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
    & h# d3 n% ^6 C0 j3 ^│  │      06.课程2.6 逻辑回归.mp4
    % g3 E/ b6 [7 a/ `, Y+ G│  │      07.课程2.7 逻辑回归:损失函数.mp4
    / ?( T# }0 f1 f& k6 @7 \3 P. `6 G│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp41 M. H- C5 L% b0 C5 x
    │  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
    # c1 P* h7 _# A( N5 s3 [; J: G│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp40 ?: \4 c- m& ]% A  ?
    │  │      
    ; M9 j1 @% I  o5 X% I3 g│  ├─03.第三章 数据预处理与特征工程) q/ w1 N# o# [1 F5 Y! O
    │  │      01.课程3.1特征工程介绍.mp4, r8 u2 `* w/ a) Q
    │  │      02.课程3.2 数据处理操作:预处理,标准化,纠偏.mp4
    1 p" _% v# _/ c& t│  │      03.课程3.3 特征工程操作,共线性、降维、拓展.mp4# B0 K$ F% m7 x
    │  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
    ; n1 C# K9 h8 I" N3 |& H0 W│  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp43 M! p& z1 P: C
    │  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
    4 c8 L$ }4 G1 t6 e4 y$ }│  │      
    6 Y- M; |  r7 w/ `3 b│  └─04.第四章 模型进阶:非线性模型
    # k) B  b9 y% c0 f* j│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
    2 k, |- J& ]: D3 ~, D7 e* I3 m8 {│          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp40 {5 X) L% o  m
    │          03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
    % G1 _  p; I: d# [│          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp46 J% Y- t: W! a; ^* J- b7 ?( H
    │          05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4" Z; O" o* _& }' u: _4 D1 G8 E
    │          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
    6 ^. a& P  \+ F( V│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
    ( x) c$ D9 C  }3 W│          % `5 Z+ g8 X5 y% J- \2 Z
    ├─09.Kaggle算法实战&
    8 L" ^# @- o" ?. o+ ~2 q7 N' c│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
    - B+ Y, Z" `8 _0 [' q; J. H│  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp47 y# L0 Y- v/ w" ?" Y& D4 A2 U- {
    │  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
    7 P8 K! I7 _" A4 t5 O5 h" t  P3 Z│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
    1 ^; q8 f4 F. y( W  q& w( q│  │      04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4% ~: j; W; A! |: _$ F
    │  │      05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
    : z' C' n4 y; z! a5 m) i│  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
    4 N: H, U# i6 P# {│  │      
    4 U  G: _/ G: e4 e4 x- D9 V) R( @│  ├─02.共享单车需求量预测. \& j$ R: E( c- {/ Q, q2 \
    │  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4& |; N5 D- d( a4 f  h9 V9 K8 O- V
    │  │      02.Seabom边画边提取特征.mp4
    0 |4 K4 P& Z+ n, @2 I( q' O% I│  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4% z% {* d7 S! U: H' N1 ^1 l
    │  │      04.提升模型神器,五个回归模型自动调参.mp4$ G% v9 N$ `  V" 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.mp48 ]6 R. g+ v( S) H' L" f2 ~
    │  │      06.二层回归模型自动调参,得分再上一层楼.mp4, {( ~$ b" X: l0 g  q5 x
    │  │      
    - o3 _% |& U% T" _. `) p/ i│  ├─03.手机用户识别
    ' u! _* [7 a' ]( k+ u│  │      01.Pandas读取多张关联表格,正确设置index.mp4
    + p8 _$ l9 W- Z+ @' ]│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化,观察用户特征.mp47 ~' q# y5 E# f, W, L+ [' q
    │  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp43 z* p. s: S. q2 v
    │  │      04.小电脑带不动两万多个特征值?学习压缩稀疏矩阵.mp49 P3 N- h, x0 ^- R% w
    │  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp47 x; E* v3 R7 A2 {% h0 S2 W! a% v! D
    │  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp49 g: c3 `4 O# P5 Z
    │  │      
    4 B, J8 [3 G" u7 [" n: M│  └─04.项目10 租金预测项目- C6 & g% N, [# z" }; M; S
    │          01.租金预测项目介绍.mp47 `: q( Q# G5 P
    │          02.租金数据探索.mp4* h( t; Z, I- B7 I. d& H6 X
    │          03.租金数据清洗.mp4
    1 D' m* M, Q7 s│          04.租金数据特征补充.mp4
      ^- \$ K5 J) G7 ?( h3 F$ }6 e│          05.地理数据处理介绍.mp4' b7 d8 @6 s, X- ^( @0 n
    │          06.租金数据预处理.mp47 \& H. I% N; N* @( a, j/ i
    │          07.训练并优化模型.mp4
    0 f- s. ?* Q2 L% f4 z& S│         
      K0 W  |9 \0 E* G& Q; p└─10.数据挖掘企业实战#' ~9 w, j! P& _3 U
        │  04.信用评分建模:课件+ p* O  H. l; T5 B) b
        │  1 C# R3 y- s5 ?$ I0 T4 m
        ├─01.信用评分建模案例:基础知识!8 E& p  J% `) q* e+ K4 D1 E( J7 P+ j- g
        │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
    / o/ b& [  c  J2 p    │      javazx.com' \- H- e9 y2 ]7 ^
        ├─02.信用评分建模:案例与操作.  r7 d- [3 q$ M2 Y9 t' t! V3 @
        │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4( B! t( F1 ^% U6 O8 l5 ^
        │      2.2卡房分箱原理.mp4
    ! u; ?( `0 C4 @: ^    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
    " H4 f9 F/ e" _- `    │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
    . p% |6 Q$ V- m" K( i9 J7 e/ A7 i    │      2.5数据介绍:UCI信用评分数据.mp4* d' C' ?7 `4 P0 Q# l
        │      2.6初步筛选数据.mp4
    , \/ Z5 N/ O0 C    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
    ) x" S: f' K$ M: H    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4% t3 T! t' B! p5 `) u
        │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4# m) {( V# m; {% ~& B- S
        │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
    & `5 W+ ^, M  m0 l' L' d    │      2.11测试分箱和存储.mp4. @9 _. J: S$ [, m6 L3 ]
        │      2.12非数值变量转变方法简介:WOE编码.mp4
      b! p7 [! C- s/ j5 ~0 }. g' r    │      2.13WOE编码公式.mp4
    7 I4 f! {/ \* u8 `* ~8 |    │      2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4, z4 r& {% f2 G. s- \
        │      2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4' F+ x7 `% S9 e' O
        │      2.16信用评分建模模型学习:以逻辑回归为例子.mp4) I. v( R4 Z  w2 e2 h6 h
        │      2.17模型检验.mp4' j' Q) g9 ~2 Z. G/ S
        │      2.18操作:信用评分模型学习.mp4. _: Q# b1 g# H0 u! n& `& |
        │      2.19章节小节.mp4, Q+ w( Q& Q! t: a% ^' |' W
        │      3 ^8 i( h' }- Q- j& r# H
        ├─03.信用评分建模:迁移学习
    ; K- t# A4 G- d/ g- E    │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
    8 r2 B* l/ ?3 O    │      3.2拒绝挂断.mp44 d; c( P* N; A
        │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp40 {! M; M  @% c3 R! U0 l
        │      
    2 A' a) k/ n( z8 i. `7 \% m- E: }8 `: D    ├─05.分仓规划案例介绍
    ' z2 p: B5 O7 D4 Q5 ^' X8 Y    │      5.1分仓规划:建模思考.mp4. M' j. _' T7 d
        │      5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4
    0 h; y1 x5 M4 J8 j) E, r    │      5.3分仓规划:数据预处理的主要任务.mp4
    5 ?! p2 t" S, K: ?% A  e& l    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
    / G4 M( Q: U5 }/ _& O    │      5.5机器学习建模和分析.mp49 S3 M# R8 g$ _& U3 I
        │      5.6模型优化汇总.mp46 `& b. b8 L' X# a; @5 G7 Z! p
        │      
    7 H' A2 W9 j, f" l    └─06.分仓规划案例实操;
    1 a6 F8 z; m! J- J4 u            6.1分仓规划操作:数据预处理.mp49 R! w, g; u2 N7 b
                6.2分仓规划操作:模型训练.mp4+ t* n" b, u6 v" H6 s0 p# Y# A7 d7 ^
      U- U* H% f8 T2 a+ M
    ! L! d% y: Y/ m. ~0 J

    + l) Y" o0 }4 {% z; _$ D/ Q
    5 S! `/ Y; j% |7 V3 i! I1 r- S! A/ z* j" f
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  • TA的每日心情
    难过
    2018-10-9 14:13
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    [LV.1]初学乍练

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-9-11 15:35
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    [LV.8]已臻大成

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-1-15 08:28
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    [LV.10]登峰造极

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    不错好资源 可以用
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-20 22:13
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    [LV.9]功行圆满

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    【A0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-12-13 12:36
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    [LV.8]已臻大成

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    发表于 2019-12-6 14:35:53 | 显示全部楼层
    很好的资源
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  • TA的每日心情

    2019-12-6 22:36
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2019-12-6 22:44:32 | 显示全部楼层
    谢谢楼主分享~
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2021-5-24 19:36
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    [LV.6]炉火纯青

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    发表于 2019-12-7 16:27:15 | 显示全部楼层
    支持,感谢分享。。。
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-4-29 18:18
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    [LV.9]功行圆满

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    发表于 2019-12-7 20:18:54 | 显示全部楼层
    very goooood
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2021-5-23 02:35
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    [LV.4]略有小成

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