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Java视频教程目录:
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7 B- g `/ X8 a! X7 A* a7 s( M! o
│ ├─【非常重要】项目资料
9 | s( @ E9 N# [│ │ 考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
4 C I# v; m5 C! N. Y& D' q│ │ 考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
& N3 v j' p% e- @│ │ 考核项目03_多场景下的算法构建.zip
" G- V; S7 t+ @$ K, }; U- M│ │ 考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip7 `$ P9 |+ Z" Z
│ │ 考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip. V3 r. k9 c& s- R# p! [+ O
│ │
1 s7 ` S/ }4 a8 E│ ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料6 z; m/ \8 l/ |- r
│ │ 01-城市数据团所有免费课(干货0116).docx
" @, J2 [% N) Z4 f" z( l7 V│ │ 01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
% {6 Q5 x# [: X. C$ j' n( {│ │ 02-城市数据团所有系统课程(付费).docx. Q- W8 J* c/ h% ]- G
│ │ 《城市空间研究专题(Python)体验课》课程资料.txt: r5 T; y3 `3 i* o5 m- j" z6 V' f) X
│ │ 【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
1 K* j5 N3 N) H│ │ 数据可视化微专业-体验课资料.rar+ y6 K+ L; A: p0 p
│ │ , O1 E. m) X3 v3 B2 z c+ o0 Q* i, k
│ └─每周干货, `+ u3 J3 ^7 i* D& F& f/ Q
│ 01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx! s" B9 T" ~! Q; U
│ 02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx4 f! w# v9 U+ E8 U% e: j
│ 03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格?来看看这个!.docx4 t" a& N! B8 J* U. g
│ 04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf" Y7 N S3 T7 ^" I6 C0 ^: q
│ 05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
* M/ p+ q/ t3 W│ 06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
! z% A) N+ ]8 z {: [8 n│ 07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf$ d0 l5 i: e- W+ |+ ~ y
│ 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
6 G9 b' w8 n; W: Z8 F* n/ s1 v│ 09 每周干货分享_“还完花呗,再也不用吃土!”是真的吗?.pdf# P5 j$ C4 h( R- l& @4 F) Q H3 Z2 c
│ 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
% C! b: O+ w! 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' G0 }3 \! x- C( g
│ 12_每周干货_刚刚,我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf* w# B+ Z; [# }4 n
│ 13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf& p& p3 o) r, `' [
│ 14_每周干货_感谢百度,我再也不用手动抓经纬度了!.pdf" D# ^& a) E1 f4 ]$ S0 k3 R L
│ 15_每周干货_面对喜欢的人,该表达还是等待?.pdf4 v0 z6 r+ c' v' N- A# r |. _5 ]
│ 16_每周干货_Python数据分析初体验,需要解答的三大问题.pdf4 ]& V# W4 Y! L; O
│ 17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
: U1 j7 N: x& l. N1 K│ 18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸,作为程序员我应该?.pdf
1 B, s& w* ]3 V8 k: L- X' m$ u│ 19_每周干货_大佬,您的选房系统已上线.pdf/ Q. b! q: ?' M* D
│ 20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好!.pdf( \- f0 A( O& p3 `) `
│ 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 B( \* Y) F; h% ?' P. h
│ 22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf. B' N8 B1 j0 y5 G
│ 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: T- Y# j: s; p$ e. X/ C- T
│ 24_每周干货_学Python好还是学R好?.pdf
& c9 W/ d3 M8 c3 V# A* f: R│ 25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf0 r" J* |, u J: E! Z4 y7 k: n, X, T& l& n
│ 26_每周干货 学会-精湛-应用,一个数据分析师的养成手册.pdf8 R, O1 g. g2 t, }5 v, h
│ 27_每周干货_拒绝调包,如何用python推导线性回归模型.pdf
* U4 A6 \* L! s2 a│ 28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
% N* f4 F8 P ^$ Z( t│ 29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
9 N! N- j" V! N9 T/ Y│ 30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf+ z9 E3 j+ j. }& m1 P, f2 R8 E
│ 31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么?.pdf
. i& H, ]8 [8 ?, `│ 32_每周干货_如何在上海租房,数据有话说.pdf8 P. n' i5 Z( f8 s
│ ' w, l" u+ F. O+ @* c& i
├─00-00 课前直播- d/ B- w- U B
│ 课时01寒冬下数据分析师的去向如何?.mp4
8 o1 u3 X3 ~ x: q9 X│ 课时02数据工作者如何升级赋能?.mp4" c+ N( _+ _: O4 ]8 K
│ 课时03数据分析师如何转型玩算法?.mp4
/ ^9 S# H& x2 j" P│ 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' ^' y \' h; g2 k4 W
│ 课时05用Pandas快速搞定数据清洗,从此告别Excel.mp4$ z' m( [5 c& @
│ 课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp49 S+ w, b4 u: a; s; \* J1 K
│ 课时07商业数据挖掘:用Python完成描述性统计分析.mp4
$ z- _& }6 G& G│ 课时08Python机器学习入门:教你使用sklearn进行房价预测.mp4" J# t d2 a1 L% Z
│ 课时09数据门槛太高?那就用随机数模拟算法!.mp4
# L* y" N. w# h( G│ 课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp44 f- G8 i* Q( O, X
│ 课时11想要准确预测未来趋势?这些因素你不能漏掉!.mp4
- e: h) w$ s4 M; R) X! M% R1 d( E4 L│
+ z) i( [3 `( L& H├─00-1【预备课】数据思维导论4 c" U5 J& `( r5 i- {$ `
│ 00课程须知:课程服务和软件下载(重要!必看!).mp4
4 a1 t3 L9 h: s│ 01第一章 数据能做什么?.mp44 c- g5 |' N8 [9 f
│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
7 x" f5 E; H: P' d* w$ }" K│ 02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
3 e: o- p% ~3 n3 f3 d% ]│ 03第三章 机器学习是什么.mp4, H! f$ P% {" c( m6 W ^; J
│ 04第四章 用数据改变未来.mp4% m3 b* q5 _' y; D) h5 b' @7 I
│
4 _+ z; r1 s) C# b8 ?8 a├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]% m' O/ Z6 d! X
│ 练习01:商铺数据加载及存储.mp4
& y* h; x" A3 R+ x" D$ u5 B$ W2 |│ 课程1.1 重新认识你的电脑.mp4) R" W0 |/ l; T* w/ w
│ 课程1.2 为什么选择Python?.mp4
7 _" v4 W! P" p6 B! s│ 课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp41 V/ f. `7 L: f* z, F/ R2 O
│ 课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
/ l0 m+ J! z; @" q' O8 j( C: j│ 课程2.1 数值类型概述.mp4( O. j2 I. D6 C+ b' x9 X! q9 |+ u
│ 课程2.2 认识变量.mp40 f: e& l/ L9 u. f+ t& k2 P
│ 课程2.3 运算符.mp40 L1 T* O- s; S/ C b
│ 课程2.4 注释.mp4
$ a( W( ?& j. ?- |; L% M4 q│ 课程3.1 什么是序列?.mp4- w7 P5 u1 ?9 _& y
│ 课程3.2 序列通用操作.mp4
0 f9 A$ X# \3 O' r3 Y1 z; \7 f" b│ 课程3.3 列表list常用操作.mp4! e* k" u* m l! ~+ k4 e0 `
│ 课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
4 @& R: N9 j5 b│ 课程4.1 字典dict基本概念.mp4
) S. W1 b; l6 F; n│ 课程4.2 字典常用操作.mp4
* K, V; y7 E' E8 S│ 课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp44 d# j0 g; F( X6 Y. L6 `- R! X
│ 课程5.1 什么是语句?.mp4+ C5 T/ T0 y. U+ |2 |4 t# C
│ 课程5.2 条件判断:if语句.mp4
; {" j: b8 f" h' L* Z│ 课程5.3 循环语句:for循环.mp4
7 {0 C& c$ U/ [4 y W5 N% I- G$ ^3 I# [│ 课程5.4 循环语句:while循环.mp4- O) n. W+ n8 A2 \8 z
│ 课程5.5 循环控制语句.mp4
7 q2 c, H: h/ N│ 课程6.1 函数的基本概念.mp4
& @6 R7 K+ l0 `9 N, g4 J│ 课程6.2 自定义函数.mp4
7 ?% u4 G0 ?% s; [│ 课程6.3 局部变量及全局变量.mp43 B! z. k8 c9 d. a
│ 课程6.4 匿名函数lambda.mp4
J3 [! ] |3 ^; m- X│ 课程7.1 什么是模块?.mp4
- ]: K- f9 e, a│ 课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
& T* l! `1 l4 P* l! V│ 课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp4
: }7 H* |* X, [" }& `5 _│ 课程7.4 windows环境下的代码运行.mp49 }7 Y- X# @# S4 K6 H6 X
│ 课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp49 @! s8 v' T! o) a* C
│ 课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4: h; l1 ]9 _4 }6 K
│ 课程8.3 文件的读取与写入(上).mp4
2 }3 c" @: S0 ]│ 课程8.4 文件的读取与写入(下).mp4
9 F; J, R+ j% D* L│ 课程8.5 pickle模块的运用.mp4) M* d5 p! E/ |4 x% e. k
│ ( Q& f1 T- e/ E- @6 X* a @
├─00-3【预备课】重点工具掌握
O3 q; ^9 V- `% U6 Z7 _│ 练习02:知乎数据清洗整理和结论研究.mp4( U6 L) n' Q- d+ X+ B$ h+ @/ a" g
│ 课程1.1 什么是Numpy?.mp4
0 h" }, u; `3 K│ 课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
; ^+ w' M2 R: ^, o% O│ 课程1.3 Numpy通用函数.mp43 f4 T, Z* i. r( m& Q
│ 课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
, Z5 e7 ]& t$ i5 k│ 课程1.5 Numpy随机数.mp4! R# d& s* K2 P9 x0 q) R
│ 课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
0 s _/ R/ y7 |9 b4 [+ {7 p│ 课程2.01 什么是Pandas.mp4
9 g$ ]2 g& P8 u0 H8 \: I│ 课程2.03 数据结构Series:索引.mp4& X" q. |5 i4 E3 o, h, _. D3 u" n- ~
│ 课程2.04 数据结构Series:基本技巧.mp4 i9 n* H" J" p7 ?
│ 课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4) H0 l6 F- x/ {7 E6 R
│ 课程2.06 数据结构Dataframe:索引.mp44 P7 z( P8 v' ?' q8 E
│ 课程2.07 数据结构Dataframe:基本技巧.mp4
3 J0 e" r8 F1 d% P' \. h5 K│ 课程2.08 时间模块.mp4* u' z: i: E8 R2 m3 K
│ 课程2.09 时刻数据.mp49 \. A- Z) I0 j4 q t
│ 课程2.10 时间戳索引.mp4& N! s/ Q! U: q5 Y; k2 p
│ 课程2.11 时期.mp4
6 n* D0 w4 o; q8 m1 u│ 课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp42 P9 |, G# l, P# O# m
│ 课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
: M' G& n1 n4 u! o2 \& d$ L* A4 ~│ 课程2.14 数值计算和统计基础.mp4! w+ Q& |- g; n/ }2 |
│ 课程2.15 文本数据.mp4( X. G+ A: |! b% H; V& S
│ 课程2.16 合并.mp4
4 f8 G, h$ k; h' @0 o% M* E│ 课程2.17 连接与修补.mp4
8 T: F8 t$ x0 h/ C* X. @│ 课程2.18 去重及替换.mp44 P0 u( R9 [7 }# Y3 F4 l
│ 课程2.19 数据分组.mp4" W5 V5 h; ^6 C6 F# H
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp41 }$ K+ B7 p C) E# {* f9 N
│ 课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4/ T5 i+ h3 `$ z6 T$ r4 V% ~9 @ F5 R
│ 课程2.21 透视表及交叉表.mp47 |$ X b5 _& S6 n7 ?! }) s" \2 f
│ 课程2.22 文件读取.mp4
; a4 O+ T, E$ Z+ M│ 课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp45 E4 W% S( G) C$ D/ v8 P. f& a
│ 课程3.02 图表的基本元素.mp4% w- X* W( y8 X' N/ y7 d
│ 课程3.03 图表的样式参数.mp4' J( D' ^# K. u( \
│ 课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp49 X3 M6 w8 Q/ U
│ 课程3.05 子图.mp49 E4 F) Q0 W6 f2 @
│ 课程3.06 基本图表绘制.mp40 K1 Y8 H# F! H) R5 A7 J
│ 课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4 h5 w& Z# A1 W |* l; M
│ 课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4) B+ T2 i4 r5 [
│ 课程3.09 直方图.mp4( W6 _8 j( a4 g9 o
│ 课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4* J4 I9 }% u: f5 k3 j
│ 课程3.11 极坐标图.mp4" v8 E3 P! B! h. T `: A. C* E
│ 课程3.12 箱型图.mp4# O# o4 D( s7 K) G$ c2 ^
│ 课程3.13 表格样式创建.mp4
M$ x( X- g- Z4 G! k6 T2 b6 B│ 课程3.14 表格显示控制.mp42 v& q. i1 ]$ z: V
│ 课程3.15 表格样式调用.mp4) m+ a' A# {3 T& H
│ 课程4.1 什么是空间数据.mp4) X6 G9 n5 g' \: M3 {5 V
│ 课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
5 r% A: P# P5 u! b! F│ 课程4.3 坐标系.mp4% R( R. d# q% m, U3 F: f' W+ s c
│ 课程4.4 空间数据基本处理.mp4
- a+ I; S& M" g: h; }9 D│ 课程4.5 空间数据几何计算.mp4
) D! v. e3 _' H7 t5 X; n. F' d│ 课程4.6 空间可视化制图.mp4- l, U. c8 A% l: W
│ 课程4.7 空间划分.mp46 _7 L$ z0 E( |
│ 课程4.8 空间统计.mp4) m: Z# }( T' L7 Y4 q n! A) v
│
+ q, F2 {5 n9 Q& O O├─01 数据分析方法 L: ]. p2 I0 E( j
│ ├─1数据特征分析* J) Z0 b1 p/ u8 j5 U) ~8 U
│ │ 课程1.1 数据特征分析.mp4
$ a6 X g9 b. R0 Q Z: H│ │ 课程1.2 分布分析.mp4
0 ^: m% e- a. H5 ~' \3 P│ │ 课程1.3 对比分析(上).mp4+ c; l/ D5 Q. v6 x# J, A) V& M5 m! U
│ │ 课程1.3 对比分析(下).mp4
. j, Z9 y, A+ f2 R8 x5 s% `│ │ 课程1.4 统计分析.mp4
+ H$ C2 \4 Y$ v2 @ Y│ │ 课程1.5 帕累托分析.mp4
' P9 ^, W& P# a, q' u* X5 u+ j+ n│ │ 课程1.6 正态性检验(上).mp48 Z) ~' Q7 w- K4 }; b% ~ [
│ │ 课程1.6 正态性检验(下).mp4
3 E \5 S1 v+ e; v+ [. m) N│ │ 课程1.7 相关性分析.mp4& c, j% {7 z* }9 H; z
│ │
; S9 B+ \9 ~; f0 P; i/ z4 ?# n│ ├─2数据处理
9 I( k5 \* s3 F' ?* }. J│ │ 课程2.1 缺失值处理.mp4
2 L3 b& h+ n3 o3 x│ │ 课程2.2 异常值处理.mp4
7 J* c3 D/ }; x- \! m" o│ │ 课程2.3 数据归一化.mp4
4 h H' k: i8 l/ e! m4 g│ │ 课程2.4 数据连续属性离散化.mp4% ~2 E/ h# O1 d) M2 f# l3 S) M# v
│ │ ! K1 }( T% o& J% o9 }
│ └─3数学建模$ v9 Q! S5 h+ j
│ 课程3.1 数学建模概述.mp4
( x6 ^ |. D8 N! _& G* b# e│ 课程3.2.1 线性回归理论概述.mp44 K7 X% x4 f! a. o; l; x1 Y Z
│ 课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4% X5 U; Q, U- c2 V
│ 课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
0 Z4 E J/ ~. w5 {0 H3 w8 G│ 课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4+ P$ d( T# B; M4 _( `" U! s( ?$ L
│ 课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp47 j% ], l( C& j4 Y$ M0 T
│ 课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp47 ?% }2 X$ c4 Z; H
│ 课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
* x. L+ ?0 _- l│ 课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4$ z4 x- p. |6 H& A
│ 课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4* V1 u) _8 R; Z4 c/ j
│ 课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
. P7 G4 G' I" x- E2 s2 V5 S│ " K: Z& r5 R k% f% U2 h
├─02 数据表达逻辑" V) j( y" c n% h& {
│ ├─第1章 数据可视化整体概述- M% o( J$ Y$ W O$ ^( W0 R
│ │ 课程1.1 什么是数据可视化?.mp4
) r. y2 A3 S" A│ │ 课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4. m1 ?0 H8 t2 s- P0 ~" l0 {
│ │ 课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4) N9 G1 I) ]# F3 `/ k
│ │ 课程1.4 设计美学.mp4
% s5 d3 b, m5 v│ │
: D+ L) A4 D; m1 s* a│ ├─第2章 Python图表数据可视化:Seaborn; C8 B6 \+ U# y& Q: A! G/ W9 h
│ │ 课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化?.mp4. g. R6 A/ i$ x* g/ f) S6 t: r
│ │ 课程2.02 整体风格设置.mp40 w6 y" j7 h" e& m3 B
│ │ 课程2.03 调色盘.mp4: O1 `- U7 Q6 q
│ │ 课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4 @4 @3 F* c3 o! @, W3 f$ N. a
│ │ 课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4! H3 k- S( ^8 t5 m# V
│ │ 课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
) w/ ?! ?5 _0 A; @& ^: Z0 G p│ │ 课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
6 A' ^2 b* p* v W* W: v' A│ │ 课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4% U' d9 W9 L4 R+ a+ c F: }" x
│ │ 课程2.09 线性关系数据可视化.mp42 ^3 L: }3 A& z, h( R
│ │ 课程2.10 时间线图表、热图.mp4
9 t+ ~8 X. n9 d0 b' w│ │ 课程2.11 结构化图表可视化.mp4
- v) F# e2 `+ e9 B" V- J5 O V│ │ }- S- O& w6 M# q( J
│ ├─第3章 关系网络数据可视化
/ |1 K1 i: [+ B│ │ 课程3.1 什么是关系网络图?.mp4$ y" J2 U7 _2 D5 V2 |2 l2 j7 U0 F
│ │ 课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4/ r; w& h6 a$ \' R$ |6 |1 J# ]
│ │ 课程3.3 Gephi基本操作.mp4) B5 Q3 R2 @' @% p) A
│ │ 课程3.4 Python数据预处理.mp45 w, k0 p' [5 K' G: V
│ │ 课程3.5 案例研究一:公司职员关系图表.mp4" ^9 o) P0 J7 p T
│ │ 课程3.6 案例研究二:导演演员关系网络可视化.mp4
# U( m: T$ O" k' g1 F: r│ │
F" }7 i: t( [- {│ ├─第4章 空间数据可视化( s5 H: r; p+ p4 A; G. P, g- q6 O! q1 C
│ │ 课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4/ R; k9 {! Z, n" C
│ │ 课程4.2 3D图表.mp4' `. @ L1 j5 E% z0 [. p# p
│ │ 课程4.3 空间柱状图(1).mp4, C# I B+ o. E1 l3 G7 _
│ │ 课程4.4 空间柱状图(2).mp4
, K, D8 ?/ O* y" p│ │ 课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp46 O( E9 X# I2 H4 Z
│ │ 课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4
V% N3 _- a. Y0 @; t& Q* H/ F. v│ │ 课程4.7 空间热力图.mp4. W2 J3 X, c7 }0 c2 j' X, _/ ~6 Q
│ │ 3 ~4 Z$ `% c; v& H+ A
│ └─第5章 Python交互图表可视化:Bokeh2 h/ T8 g/ O# N- M; l
│ 课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp45 o3 P8 d, W3 O6 E) P) v
│ 课程5.2 绘图空间基本操作.mp40 o2 S& Z0 f4 Y6 K
│ 课程5.3 图表辅助参数设置.mp45 X' M- a' Y' Q7 v* _3 q
│ 课程5.4 散点图.mp4
; N K; I6 x; A$ p( [$ {│ 课程5.5 折线图 面积图.mp4
! p# `5 g: w4 \5 E+ e3 v' ^/ s│ 课程5.6 柱状图 堆叠图 直方图.mp45 q( S5 A7 b* T. T* C/ U+ Q
│ 课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
- i0 |) ?2 e$ z: X9 D6 F│ 课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4! f# z5 u/ V9 b( x4 ^; I |1 [
│ 课程5.9 其他交互工具设置.mp4. d4 i$ f4 U/ `
│
2 A0 i/ e. _/ R7 X$ k! p├─03数据分析项目实战
8 F2 r% ^! r* ]/ s0 m2 s│ 1项目介绍:准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
, i) ~$ D% y1 `/ K# x- D) v! V│ 2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4, b: V! S7 k2 _
│ 2练习03讲解01视频.mp4
/ m# G- c+ t; d: V/ W, O% n│ 2练习03讲解02视频.mp4
8 B+ @, K- n# J- W│ 3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4) I% _5 n# f4 d7 Q4 D$ x0 ?* F
│ 3练习04讲解01视频.mp4
9 W' F7 r6 T" D0 U( E" p│ 3练习04讲解02视频.mp4# Q, s- e2 A0 N' L
│ 3练习04讲解03视频.mp48 j1 W6 l. }6 f- i: O, `, O# Z @5 c
│ 3练习04讲解04视频.mp47 ^$ S x* P* ]/ v' z6 K: I9 l
│ 4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4; F3 k7 H7 c7 O. Y1 }
│ 4练习05讲解01视频.mp4$ i( q6 j5 q3 }( ^/ f/ C M4 Q
│ 4练习05讲解02视频.mp4) L% {& n# e" H- \
│ 4练习05讲解03视频.mp4
; g) Z# {. F X3 N+ J+ G│ 5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4; h" r9 c9 P3 _/ ?3 w o8 @
│ 5练习06讲解01视频.mp45 P0 P8 w! O- f0 o3 o( }7 k
│ 5练习06讲解02视频.mp4* R0 k c. {" t
│ 5练习06讲解03视频.mp4
$ r6 N- ?% t% c6 X+ e: z, Y% C│ 5练习06讲解04视频.mp4- w- t% U! \5 X( V6 t3 U
│ 6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp48 Q6 f4 Z/ T8 F; \
│ 6练习07讲解01视频.mp4/ h. W; b4 B2 X: E- Q" V7 O# n
│ 6练习07讲解02视频.mp4
% k9 Q, t# c/ a% C1 e│ 6练习07讲解03视频.mp42 d: u" v0 v1 B
│ 7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4( z6 e% l, e/ ~$ w% B# O" y0 t
│ 7练习08讲解01视频.mp4
3 \* A( g$ T2 d6 E) _; s- {6 a│ 7练习08讲解02视频.mp4
/ N6 }1 a9 a0 Z( e4 ?# v│ 7练习08讲解03视频.mp4. ~' w' t, G, h. L5 w, E6 E
│ 7练习08讲解04视频.mp4
|) L) v2 A# Y│ 8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
' }$ @% A1 N4 m# P3 N│ 8练习09讲解01视频.mp4* p0 M- _& r' ~
│ 8练习09讲解02视频.mp4$ d! W1 z. U/ M2 ^( b; G/ ]5 b
│ 9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
9 @. _, Z _0 ]. N* q2 O│ 9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4: @$ T6 ]7 J G2 G& K
│
s" q' x3 R( S( I├─04数据分析企业实战' r! f! j1 E9 n' R
│ ├─第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营) 4 c H9 n7 _: C/ o. P0 I# `
│ │ 1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp47 G# j$ V9 b! S! a/ |5 _8 y! }
│ │ & m9 D/ y& K6 Z1 l; ^$ i
│ ├─第2章 网易严选:用户增长实践经验分享' G7 V* a6 Z. F' u% H1 q
│ │ 2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4- i. l0 V; X- V D
│ │ 2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4% b( ^ J. F. p+ {
│ │ 2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4# m& Q/ A) p: o5 v' r$ i* b
│ │ 2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4+ d4 A$ @" a* Q/ T0 w
│ │ + B5 w0 \ o" p8 M# s! a
│ ├─第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系
& m1 g$ L* A6 a( |│ │ 3.1第一节 指标体系建设.mp4
. e! K: N3 @: [│ │ 3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
% v d5 W" f4 t @│ │ 3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
/ ?# n1 W- G/ b% C- @% y# l│ │ 3.4第四节 指标体系落地.mp4
; Y( b$ ^" Q+ [* v& _* P( R9 ~3 M│ │ 6 J% z9 r+ y7 U0 f# G5 P
│ ├─第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用- ?) d0 `' p' f, Z9 N% W% e
│ │ 4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
# w8 ^: M1 |1 b$ t7 b│ │ 4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
; A: I$ c6 X$ n, v1 _│ │ 4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
3 P8 s7 k" O4 X8 t6 H6 ~. u│ │ 2 k, K) A5 {# d; a. Y+ a; _ f5 w
│ ├─第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘
5 E3 F, y4 V6 A2 Y, q: n│ │ 5.1 1.0 课程简介.mp4
6 f R* q* O; O# [│ │ 5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
) |+ j7 W* z) V7 T e9 a4 p+ g│ │ 5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
2 k# g1 s/ D8 @! B1 f4 U│ │ ( I1 S, q8 Q# f! [* V% P( Q5 N
│ └─第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测
% Z- W. P* L9 X' ]% w│ 6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
) S: w- s' l5 F' p│ 6.2第二节 消费者行为分析03.mp4- j& t$ Y* v! H! G: _4 p- X
│ 6.3第三节 消费者行为分析04.mp4" K# ?* K: d9 V4 q
│ 6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
/ }/ O+ R0 e9 S4 H1 y1 r# ~0 f5 v│ & E/ a% m& U* N0 ?
├─05数据爬虫技巧+ f& ^' X$ L% L6 ?7 [) ^
│ ├─1学会看懂网页3 b) z Z: {; p, n* u
│ │ 课程1.1 读懂网页结构.mp42 s+ Z/ H0 O5 G# v$ z, |9 V2 D
│ │ 课程1.2 网页结构剖析.mp4
! |6 o$ d, g l( Z1 M8 ~! ~│ │
; f$ _1 S4 s$ r+ @: H" e1 W6 r│ ├─2网络资源访问工具:requests% O& w K! q+ b5 |) ]* W6 z
│ │ 课程2.1 requests基础学习.mp4
2 \/ e+ t. W7 j│ │ + _) X" c( E, p1 ?
│ ├─3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup3 i1 H& z9 C# R- j" [% c, U
│ │ 课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp42 r- a) S; S0 `! e' Q' H1 J
│ │ 课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
/ o/ x9 E- x4 `5 K! {│ │ 课程3.3 网页标签解析.mp4
* F: v/ T, ~2 v) t# b│ │ 课程3.4 搜索文档树.mp4) c- _) w% N) l/ v6 {$ d
│ │ 课程3.5 遍历文档树.mp4
4 l( Z! U Y5 G. q! b│ │ ) i7 w4 V" J5 R7 q1 s
│ ├─4-爬虫练习项目
$ T/ b2 ` \+ T$ A; F│ │ 案例1:豆瓣图书数据采集part1.mp4
1 f8 c/ |4 W t3 o$ J) c│ │ 案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4- O" l" T% \ g+ l
│ │ 案例2:豆瓣图书数据采集.mp4% h+ d |1 ?# i" x. \
│ │ 案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4
4 H- K" |8 N9 r9 _5 _( F* D│ │ 案例4:去哪儿网景点数据采集.mp4
; [. b1 R8 u" l! @8 h/ `+ i6 h│ │
" z" c2 z6 l, d7 w│ ├─4正则表达式. X0 m" v5 D' @ {9 m# M
│ │ 课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
% S) [5 r: v$ ]& `9 j│ │ 课程4.2 正则表达式模式.mp4
% D9 [1 J8 B+ E( k│ │ 课程4.3 字符搜索.mp4
2 V* @) s( v) Z5 J! ?# z# Y; n│ │ 课程4.4 字符替换与分割.mp4
8 K* p; `+ K) j0 m1 m$ i& o8 _! o│ │ 课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
% ?3 r( h/ D q* M |5 M' u│ │
' r5 v' r7 g+ x& K& y2 Q& j│ ├─5数据库:MongoDB2
4 `1 M$ B. h; t) p+ F' O│ │ 课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
' ^ I) I' k! Q; M9 L0 h/ q' i' _│ │ 课程5.2 MongoDB基本语法.mp45 P$ J9 a% e& F2 j7 }8 a! V
│ │ 课程5.3 如何使用Robo3T?.mp4, h8 S6 q* A ]: D- n4 m
│ │ 课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp49 |9 ?7 B8 ]# A* Y- r( d3 j6 V' V; b
│ │ P R# q% B! t( }1 t$ p) Z0 s
│ ├─6-爬虫练习项目(二)
- ?2 t! ]- H$ N6 e│ │ 案例五:blibli弹幕数据采集.mp42 _' m) }" C$ y, I: F( b1 S$ i
│ │
l$ M2 y# C* a( g6 F│ └─6第六章 浏览器测试框架:Selenium1 Y# _; e9 l- d
│ 课程6.1 什么是Selenium-.mp4- M7 `0 A& u# j6 l7 |! U
│ 课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
8 R5 o6 f$ n2 @: t│ 课程6.3 提取网页数据.mp4# I4 A! g- y' S4 y" ^
│ 课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4 W) j2 j1 O. U5 v. i
│ 课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
8 x" o9 O# K: L│
8 i( `3 d& D8 f6 z' W- g) b├─06数据爬虫项目实战
( K( A/ x1 O! H- v│ └─1爬虫练习项目(三)
6 k3 t& U) ] p' @7 c6 ^) @- X7 K│ 01.案例六:拉钩网数据采集(1).mp4- \5 p1 Z: t/ x+ A6 o7 B
│ 02.案例七:拉钩网数据采集(2).mp4; _5 J9 W5 G2 h
│
! }+ T: V% T+ p( u* ]├─07.数据爬虫企业实战; h2 j% N/ e* o6 J" Q& P1 k5 P
│ ├─01如何从零开始构建数据采集工作流6 c$ @5 u, o6 r
│ │ 01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp46 i. e. Z& u( T9 ]" K5 c
│ │
5 T1 T% g# y J$ [│ ├─02.第一步:数据需求文档整理
8 h& f* j8 N+ B( T│ │ 01.如何构建需求文档.mp47 D7 w. ]* d! h2 w+ X3 O5 B
│ │ ; S6 }8 {+ ^! f- o1 k
│ ├─03第二步:网页访问及反爬处理
/ j% I1 O& `4 p9 h/ I│ │ 01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
; [! W \: l+ O P8 d% r│ │ 02.动态IP代理设置.mp4
: o! p# Q" ^4 C- K9 |6 T│ │
0 F1 P% u9 D l( @. r8 u# {│ └─04.第三步:数据存储及清洗逻辑
/ A5 x9 o' H+ n, M│ 01.构建函数噪音处理.mp4
+ B2 a' b* F/ t$ G* z2 e│
) e' s" U( r4 P$ G( b├─08.机器学习算法( Z% [ e' F. _, O0 \
│ ├─01.第一章 机器学习简介
3 R6 `; N) j9 {- _. L5 F│ │ 01.课程1.1 什么是机器学习.mp41 O! j7 L1 a$ j3 |6 Q- o
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4( K$ \, ^( [9 A3 T t. ]
│ │ 03.课程1.3 回归与分类.mp4. w b# |" T; v
│ │ 04.课程1.4 模型评估.mp4
4 R2 k+ s! L' |0 P: @│ │ + o) c7 n9 O7 H d/ K# L! }: P+ [
│ ├─02.第二章 模型基础:线性模型
; Z% w4 y1 @& Q9 W! V* R│ │ 01.课程2.1 线性回归.mp4; k" a0 m) E3 G9 e" V
│ │ 02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
, n" Z" R, ?* }% U. ^: _6 ^│ │ 03.课程2.3 线性回归:最小二乘法.mp4
- z: c6 B$ L' |$ S│ │ 04.课程2.4 多元线性回归.mp41 \4 V9 I. W. i2 N. r
│ │ 05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4* h; y% D7 v# T% x
│ │ 06.课程2.6 逻辑回归.mp4' B$ v4 U5 U3 q2 l# W
│ │ 07.课程2.7 逻辑回归:损失函数.mp4
6 w% C* d3 |6 U" T5 i9 B, w│ │ 08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp43 e& S9 K c2 x( F& Q) M8 f
│ │ 09.课程2.9 惩罚模型.mp4
+ L8 z. h( ~6 T8 Y│ │ 10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4) J& [" t' Y) m" t3 _
│ │
6 ]. ?6 N' O9 w5 I│ ├─03.第三章 数据预处理与特征工程# _, X5 h+ V t% H0 p( ]: E; e
│ │ 01.课程3.1特征工程介绍.mp4# d. l- Q) \8 b
│ │ 02.课程3.2 数据处理操作:预处理,标准化,纠偏.mp4+ T t# C3 V' d6 ?
│ │ 03.课程3.3 特征工程操作,共线性、降维、拓展.mp4# f8 U# b5 q4 D+ y
│ │ 04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4* ?# t- Q8 L/ [9 b! w. d& _
│ │ 05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
7 Z! P3 R4 l8 [: a, F│ │ 06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
6 I7 T! t9 g5 l& f+ m$ F& O7 e( W│ │
3 K% Z! l. n* {. A│ └─04.第四章 模型进阶:非线性模型
" f# _* f" R% P2 } r5 r9 B( \7 e│ 01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
- Y8 e, O8 }# B; r! |7 L+ h│ 02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
6 t. e U. k! H/ O1 _│ 03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4- g/ G, E3 m8 d! S5 Z2 C
│ 04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
) `% G- k6 W6 n0 \: v& e│ 05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4, R* g9 K: G/ X/ w' I8 W' c
│ 06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
y5 k9 v. N5 d( f& c; f; b. a5 F# v3 l│ 07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
- }4 e5 J) w6 a│ ' r$ U9 ?6 ]5 ]) i7 d w
├─09.Kaggle算法实战&
8 ]. w$ U" r8 Q4 i7 C, [$ u│ ├─01.纽约出租车车程用时预测5 Q; x* ^- f# O3 Q
│ │ 01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
$ K; q8 r+ u$ d" ]/ ]! Z: n│ │ 02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
2 @) b/ x. e0 H3 W6 O$ q│ │ 03.Sklean 花样特征工程.mp4, j3 f5 ^' x$ U" c! t. e+ x
│ │ 04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp42 l/ h6 z8 y3 I% {* ]) \
│ │ 05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4/ @1 F2 C9 v! h# g3 N
│ │ 06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
. u7 Q& |3 K. S$ ~" s│ │ $ R6 V" _, @8 | L* l
│ ├─02.共享单车需求量预测
9 r- j. K* T) B│ │ 01.Pandas 读取和观察数据.mp4: q& f1 l1 A6 e) @& p. U
│ │ 02.Seabom边画边提取特征.mp4
X0 U' m: s( S0 q& @│ │ 03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
3 C) m: \; Q3 x4 D│ │ 04.提升模型神器,五个回归模型自动调参.mp4
4 X4 w/ J, Z6 h# Z5 ^& 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
- g; j3 \& w0 N2 ^/ w│ │ 06.二层回归模型自动调参,得分再上一层楼.mp4( p/ C8 ?- U/ [5 `
│ │ & {" x W7 d- O2 S5 j+ ^0 G6 i4 } e
│ ├─03.手机用户识别/ [5 Q' J& l4 p
│ │ 01.Pandas读取多张关联表格,正确设置index.mp4
$ @; Z2 c( e+ |│ │ 02.Basemap 在地图张做数据可视化,观察用户特征.mp4( m S' X8 @" |* b7 c" V
│ │ 03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp49 X7 E' _/ l& ?1 m+ S$ F! W( Z
│ │ 04.小电脑带不动两万多个特征值?学习压缩稀疏矩阵.mp49 e/ P1 m0 u0 E( R: `- j3 e+ P" Z
│ │ 05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4) T: G* D+ z( z8 _! e' N. S
│ │ 06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp42 O, u( J) f1 B
│ │
6 o' |- D0 C( [+ {. F& |│ └─04.项目10 租金预测项目- C6 - z8 l8 u% `( I1 S% j v1 r
│ 01.租金预测项目介绍.mp4; ^' t% P& C0 K2 l5 W" c t" q8 L
│ 02.租金数据探索.mp4% m( H, q; w! n- f4 u% U! I
│ 03.租金数据清洗.mp4
. K! @7 Q9 u p {( i1 l# ^│ 04.租金数据特征补充.mp4: v1 W* Z6 v- u/ r: U
│ 05.地理数据处理介绍.mp4
# e( Z2 L3 R) r1 J, B, I. }│ 06.租金数据预处理.mp4
. v& I7 `9 a$ s; f3 d* u│ 07.训练并优化模型.mp4
, r4 O ^0 @2 \3 M│
( r. d$ H) y N└─10.数据挖掘企业实战#
9 D! L. K/ S8 ^1 V │ 04.信用评分建模:课件& O- ^) [$ |7 r( ^2 f i
│ * T7 {2 ] Y. R% @ M4 J" `8 Z
├─01.信用评分建模案例:基础知识!- B9 m# F- b1 h, q* _ o$ {
│ 1.1.信用评分建模基础知识.mp4( `, G. t* U3 H4 ?/ W
│ javazx.com, y+ ]# r |7 G8 c" W0 ]+ ], _1 T( j
├─02.信用评分建模:案例与操作.
1 e# H- K3 }( |1 |9 l& ]' B3 l │ 2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
! r6 {$ I! `$ K3 A: @, [ │ 2.2卡房分箱原理.mp4
3 y0 d0 _/ j8 g k5 E │ 2.3卡房分箱实现步骤.mp4! w7 z1 ^3 ?" c- h' Q3 z% Q6 j
│ 2.4分箱输出需要满足的条件.mp4& W) S" i5 N! L5 P9 B
│ 2.5数据介绍:UCI信用评分数据.mp4
% y7 n* {% v' }9 t │ 2.6初步筛选数据.mp4% p, c7 C. S! u6 K1 U. C% F) Y- i
│ 2.7类别型变量和数据型变量.mp42 x7 O4 h8 G$ m5 O
│ 2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
6 P3 ?: Q. ^8 f! r3 X; D } │ 2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
" _; n" C9 h H' L4 }, J │ 2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
) W. J" S* V: b3 z8 V9 Y │ 2.11测试分箱和存储.mp46 p+ X) I# X) p2 D7 h
│ 2.12非数值变量转变方法简介:WOE编码.mp43 V* B2 P% z6 t7 V8 |8 I9 g' _. D
│ 2.13WOE编码公式.mp4
3 c z2 C3 [5 H' v% X* X% u5 P │ 2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4
( J! Y: I# }( E; C# ]5 \- Y │ 2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4, c1 t- x2 L7 L4 m2 R5 f* F+ N
│ 2.16信用评分建模模型学习:以逻辑回归为例子.mp4
k# r* F8 f' M L, @ │ 2.17模型检验.mp4; |+ Y4 L* Z# Q6 `5 t, i
│ 2.18操作:信用评分模型学习.mp4
6 m ~9 q2 ]0 ]0 R6 w! \$ ?0 a │ 2.19章节小节.mp46 `: B1 ^: n$ X( y
│
- u3 K6 e7 n4 J$ P2 u% I ├─03.信用评分建模:迁移学习" a, ^3 a7 X2 y* \) [
│ 3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4; U7 P1 R* E* o$ S/ h
│ 3.2拒绝挂断.mp41 x, j/ D2 E i* w6 J! F9 l+ W
│ 3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4! Q( K9 `9 K. d8 ^
│ 5 H" w: e5 x# m4 N
├─05.分仓规划案例介绍9 S: \$ t# S: g$ V; f4 {
│ 5.1分仓规划:建模思考.mp4
) D2 ^: K. A2 e+ N0 V; A3 j │ 5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4# A2 |- w A* E( X
│ 5.3分仓规划:数据预处理的主要任务.mp4+ \2 a: b( c/ e- z. ^. }
│ 5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
2 B) q- I9 n9 k; y, L │ 5.5机器学习建模和分析.mp4: {% Z* e" L* c7 R
│ 5.6模型优化汇总.mp4- X/ ^/ o+ ^. {9 s# r
│ + @$ u0 t/ o& E9 L9 `* G
└─06.分仓规划案例实操;
6 k. y7 ]. M) w 6.1分仓规划操作:数据预处理.mp4# F o7 n* l2 J9 t/ t8 W! R- l6 {
6.2分仓规划操作:模型训练.mp4
8 h1 d( j6 X- ]" J9 W4 J8 w8 X- K" X. M; e; ^3 `% s2 Y" B
+ O1 G% A; D* v5 E+ f4 _) B
a7 F+ }. W1 A) G: N
- s6 z0 I+ c( a$ X+ a4 E( x8 _3 ]) U
& d9 D! G$ ^+ U& ~! D' s |
|