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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
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    ├─00-00 课前直播
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    │      课时02数据工作者如何升级赋能?.mp4
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    │      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.mp47 W. @1 |* @' n4 i1 x. h
    │      课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4' q& K  e9 |/ E/ `7 J% h
    │      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!.mp44 N7 F# ~! c' j; _& V5 W+ U1 d& c
    │      0 V) W8 D, |* q
    ├─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! O9 y! ?- ^# F4 J4 U# a6 j. o/ k
    │      01第一章 数据能做什么?.mp41 i1 n/ }) N1 S+ v( w6 R* q- u
    │      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.mp41 C/ \% L: s# P1 C
    │      03第三章 机器学习是什么.mp4. x( k, c" q( o7 l
    │      04第四章 用数据改变未来.mp41 U+ H6 T# N% p9 H
    │     
    ) ?* 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& _0 k  F4 d% X5 ]
    │      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.mp40 i+ F" x$ n! {) u+ U
    │      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.mp46 N; {! R+ H" \/ L4 x
    │      课程2.4 注释.mp4. ~& ~$ p! d' u: E
    │      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( t3 |5 V" S& {& @
    │      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+ Y0 h0 i' s, G2 U1 e- _* c
    │      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.mp48 u* y# O4 w  R
    │      课程5.4 循环语句:while循环.mp45 y: Z& h# R" O- Q/ J+ S+ N9 H& B
    │      课程5.5 循环控制语句.mp4, H: k$ ]# N' I" y2 j8 b  i
    │      课程6.1 函数的基本概念.mp45 z. ]3 ^  [9 @3 C7 C! i/ L9 z! X0 r
    │      课程6.2 自定义函数.mp4: d. P, r) v0 l. U  l: c3 i. s
    │      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) y1 B- \+ R# a7 ^
    │      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) T6 T4 t+ y% o2 s
    │      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具:pip.pptx.mp44 H8 ]( R6 R6 {3 J* g& m
    │      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.mp40 ?8 ?* C+ U8 Q. R* G9 J2 r  O* i1 y
    │      
    " 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* H; U# |( g* E. z1 w( D2 U6 R
    │      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp47 w$ L/ n! C. L# |$ g' E  K; _
    │      课程1.3 Numpy通用函数.mp4; m' }4 f- e2 H# Z4 w4 V. e- E# W+ U$ C
    │      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# c* V: f$ |* A& b! ]4 B
    │      课程2.01 什么是Pandas.mp4* j" G+ ?: b" F) T* G5 U
    │      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& Z8 a4 G1 e" V8 a5 A2 Y
    │      课程2.05 数据结构Dataframe:基本概念及创建.mp4% h9 Q  |% H0 S' y! |& D: N, @; J
    │      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: z  Z' s( P' N
    │      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/ M4 g0 m( k% U/ W
    │      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.mp44 |( @( y0 }% y& h7 C6 d/ j
    │      课程2.14 数值计算和统计基础.mp41 Z  d7 V2 |/ c$ {
    │      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.mp46 Y# T1 C# _% W& ]$ j# H0 ~# B% f
    │      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& o+ d( p) e! u' F: P
    │      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, [& G$ e( I6 z  U+ l/ F
    │      课程2.22 文件读取.mp4. X+ X/ [# l2 b2 c# {  X, X
    │      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.mp44 V: f- W7 N7 |' Y0 |5 [, v( r% G/ P4 w3 J
    │      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.mp40 c4 \9 J; W! h5 B( y, e& x9 Z9 k
    │      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.mp42 U6 t  I0 _# G5 m
    │      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% ]3 ^" T2 ?. U) a/ }
    │      课程3.11 极坐标图.mp4
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    ( 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
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    │      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: e3 Z; h" X* i: J  z
    │      课程4.4 空间数据基本处理.mp4& ~( g; d3 [( z% S9 X; \. K
    │      课程4.5 空间数据几何计算.mp4  H+ Q  b0 ]$ E, O' g
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    │      课程4.7 空间划分.mp4
    7 N5 s# |( H: _+ G! f2 b│      课程4.8 空间统计.mp48 }$ M, q8 H6 u. _- c8 \) s
    │      9 U# C9 \5 L9 C
    ├─01 数据分析方法
    & x: w  @  }; P6 s; c- P! B" H│  ├─1数据特征分析+ V( E' V7 c) s+ M+ G5 ?$ O
    │  │      课程1.1 数据特征分析.mp4. `  w: n$ A9 g% M: F# @8 l
    │  │      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' L3 U3 U5 R3 V3 P8 ]
    │  │      课程1.5 帕累托分析.mp4. p7 F+ A+ y; z8 Z
    │  │      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. M# {( \! t$ L3 p- c
    │  │      课程1.7 相关性分析.mp4  ?9 o  Q6 G. A/ T1 U2 O& H) x
    │  │      
    ) Z8 `( j" ~  B  ~& j│  ├─2数据处理9 S0 }9 m" x6 W$ M/ J
    │  │      课程2.1 缺失值处理.mp4, V7 n2 t0 B8 c6 K+ j6 ?
    │  │      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.mp42 A0 r* N0 y! k3 e
    │  │      
    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# N, X' J/ q: I- C9 s
    │          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.mp41 I5 U9 s* c2 V
    │          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( Z: B' |& z! Y# u% s  v
    │          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/ }3 x' i* s1 ~3 R9 k) f' ~. V
    │          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4& h, g" W% K; @5 q+ w/ c" c. l& h9 Q
    │          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
    ! S8 z& V: E) z$ Z│          - F9 K7 G9 u  ?7 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0 ^) @0 |/ B% Q: ^
    │  │      课程1.1 什么是数据可视化?.mp41 L8 F/ c0 ^6 u+ j" U# c
    │  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4# I& c1 A9 {' N* J# J
    │  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4  C/ O6 |9 y3 s5 k' i2 t
    │  │      课程1.4 设计美学.mp47 c9 _6 p% i. N+ C
    │  │      
    : 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. X2 f( d5 Y" b( W; H
    │  │      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# r( r( m+ p! |' n7 }
    │  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4* k& \& ^! C) |7 h  m- V* C4 r
    │  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp41 I" u1 G5 T8 W$ E) W3 B8 ~: ~) q: D
    │  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp42 U9 |0 G5 ^; n' n! ]
    │  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4" c, [: `* e8 `9 k. M
    │  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp42 d* p9 P# z' S% Y
    │  │      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│  │     * L. f0 N# q$ ~' Y3 ~- e
    │  ├─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?.mp47 E( P& L, V! ]! t3 ?* y
    │  │      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% d0 q  G& |4 }9 X* C
    │  │      课程3.4 Python数据预处理.mp46 K: o$ k$ w% d8 P& [7 K+ G
    │  │      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! r9 G" J- O5 Y. T1 @4 J! T
    │  │      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.mp45 V. f  K' s. o! p6 e* B
    │  │      课程4.3 空间柱状图(1).mp4+ W  H3 F+ c4 ~
    │  │      课程4.4 空间柱状图(2).mp4. X. C1 y) S% g/ `5 V
    │  │      课程4.5 空间线性轨迹图(1).mp47 O0 X- O' U& Q3 L4 @7 ~8 J
    │  │      课程4.6 空间线性轨迹图(2).mp4& x  b5 l( i+ M, b
    │  │      课程4.7 空间热力图.mp4) w, r7 B+ `. r* ]6 G! A& M
    │  │     5 b: [5 w% P+ Q/ i+ X* M% W1 I
    │  └─第5章 Python交互图表可视化:Bokeh, y# i2 `' O" |: g5 v
    │          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理?.mp4: B; P2 |# f+ s: Z
    │          课程5.2 绘图空间基本操作.mp45 c6 y7 i  w# Z- ^- i5 _
    │          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4; w2 z  D7 ~) d2 R0 ?+ w. w
    │          课程5.4 散点图.mp40 f% x% X9 a& C. k% d0 @, u
    │          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.mp41 q0 c' g  k/ z7 t
    │          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp46 T' X. j) O& T# x" o. I
    │          课程5.9 其他交互工具设置.mp4+ s+ q, A0 v/ t6 |3 e/ F- `
    │        5 Z; ?+ ~3 F9 u4 k
    ├─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.mp45 q$ z$ X- n$ V# {2 P
    │      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.mp45 U& L! s  E- g. [) h% Z
    │      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. {$ F: S% d; v( w
    │      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.mp41 Y6 M# x# F: o& s+ |
    │      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; z% ]2 a7 D/ R' i! g
    │      5练习06讲解01视频.mp45 Y) `7 x% F" z
    │      5练习06讲解02视频.mp4- ]; t. ~) t! h9 ~2 o
    │      5练习06讲解03视频.mp4; k9 ]  q: _- n% _% R+ R
    │      5练习06讲解04视频.mp4- E) v8 _2 p3 O3 Y2 b
    │      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp44 j6 v2 S2 T, z' t: w" L
    │      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.mp40 S# l8 Q. S( @; K; E" l  [- w
    │      7练习08讲解01视频.mp4: R, S; i6 P( S* u; }! K
    │      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.mp44 Z" ?2 P7 \( |% ~; n# p
    │      8练习09讲解01视频.mp4
    , X$ t6 y) G& `) x, \/ C│      8练习09讲解02视频.mp4' O8 d3 x' k; a9 N+ c
    │      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4# r4 f8 j7 O# U( W3 [3 m, f: h
    │      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
    & v! I2 M* L# m) y6 o0 C│      
    1 d3 e8 y4 S0 N$ ~5 G0 j/ n5 p├─04数据分析企业实战
    / K# f% ?: _. u7 H* G│  ├─第1章 网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营) $ y. ?( l# e5 ^
    │  │      1.1网易游戏:数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
    - c5 h3 A4 }! }7 w% r8 {│  │      
    2 V) S/ v: X0 _2 Z1 n│  ├─第2章 网易严选:用户增长实践经验分享
    % f# _% W0 J1 h9 h│  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4, M3 Z9 ?7 Z, z( f' E7 a% ]7 q
    │  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp40 Z/ ^% X! H% m% O+ \5 k* b
    │  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
    9 W: z: [! W; i6 ?│  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
    * X5 V' r3 {7 Q" Q5 P│  │      
    8 `5 P, s' `. C│  ├─第3章 网易教育:如何高效构建业务指标体系8 O7 h. U4 q5 _3 D4 }
    │  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4: ]# e# G  Y' `3 ^# y
    │  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
    : J+ q6 i: q! G1 L2 I/ O* t│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
    6 V: ]& @9 I" b$ O% V  F│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4. F* S! W# P' f; G# {
    │  │      + t, ^4 l0 `* j( u% M/ q; S
    │  ├─第4章 网易有数:数据平台在汽车行业中的应用
    2 p" A2 O3 h  x( t* w/ y6 H│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
    , l) {; X2 P  I  J1 _8 K- u) Z│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp41 O5 y6 I& v. U4 k
    │  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
    % d/ K3 O. I4 C8 F│  │      
    & m% }2 y; A. G( L% v' \. h, u│  ├─第5章 网易实战:电商营销活动数据复盘
    ; Y6 @3 c. l  W- T, g' y│  │      5.1 1.0 课程简介.mp47 h2 ]8 Z4 v: h  h; g7 v' h
    │  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4+ U# f  J3 z  t* q: E
    │  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4- Y6 Y4 A% b6 O5 W% K, U6 e
    │  │     4 X! e% d5 R3 y* C3 ]& P
    │  └─第6章 硅谷实战:消费者行为分析机器预测
    & P+ S- f; Q5 k8 j│          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4: Z4 K/ O& ~* \) L. y0 C, ?5 U, E
    │          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4, |& D9 s6 Q, n. E( X
    │          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│          * E0 |/ t9 O0 A: T  T3 {
    ├─05数据爬虫技巧/ @1 N' w9 X% g* S( `; Y( E
    │  ├─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│  │      ( k9 @) _5 k5 S/ ~( b3 c
    │  ├─2网络资源访问工具:requests5 x0 y( M5 n; Y' t! i2 e( u
    │  │      课程2.1 requests基础学习.mp4) f/ L7 y8 n% _
    │  │      : O# @$ |% i+ a; A; o6 H- P
    │  ├─3网页信息解析方法:Xpath与BeautifulSoup; [$ ~3 ^3 }! c9 L* T- R( H
    │  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
    + g5 A/ U5 B0 o, O: \│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp41 X0 X+ c2 P0 v' q: t* h: ]3 l7 M
    │  │      课程3.3 网页标签解析.mp4- i/ |2 U0 Z/ q
    │  │      课程3.4 搜索文档树.mp4/ o# K( U6 ~- b% @) N/ S" F  e) p
    │  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
    + O& z0 d% j: r9 h& Y│  │      ; k) o6 h3 p5 x! N/ ?7 b
    │  ├─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; y6 D9 D  s( v' H( V
    │  │      案例1:豆瓣图书数据采集part2.mp4# ?) g. ?' J8 h1 p
    │  │      案例2:豆瓣图书数据采集.mp44 _) r- J  m" |0 F  i
    │  │      案例3:豆瓣图书图片数据采集.mp4+ d# I' C& U5 A9 ]
    │  │      案例4:去哪儿网景点数据采集.mp40 i3 H% r4 ]! \* q! j6 h
    │  │      % t* k! N# B% X9 W3 V
    │  ├─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.mp45 F; Q2 C" A3 H; K: [  g
    │  │      课程4.2 正则表达式模式.mp40 Z+ H& d9 f" H, {
    │  │      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.mp42 p/ \0 o* Z% S& G+ w  S8 V" v$ a3 B$ {
    │  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
    . l  n& a4 c/ _% F( Z│  │      + H# V& t  g3 |9 {! O# G: a0 c2 m
    │  ├─5数据库:MongoDB2' ~& |; k) H+ [5 u, }. V
    │  │      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' Y8 W' ^) {- I. [% Q, D7 m
    │  │      ) ?4 a7 p- f, d4 r) \0 D* j% P
    │  ├─6-爬虫练习项目(二)& Q( s" o) v) G6 p7 m0 R: B; l
    │  │      案例五:blibli弹幕数据采集.mp4  a3 I9 ~: v4 x3 I
    │  │     
    / `4 R4 Y! s" ?/ w+ H│  └─6第六章 浏览器测试框架:Selenium+ v8 Q7 x/ g- S0 r8 w( Q7 q3 @
    │          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.mp46 ]& ]0 N8 O& g, h* `
    │          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 {3 q( J$ Q5 z% b
    │  └─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).mp46 d  _+ a+ b4 X; t9 o- s
    │          02.案例七:拉钩网数据采集(2).mp4! M5 B  @: b3 r- l% N9 t2 A! A
    │         
    : 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5 A* d) s1 R. b9 d6 R* h
    │  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4  c  d: f* U+ L, ~7 c% G0 m& H7 |
    │  │      
    : 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│  │      ) \: x1 j* O" G+ u( V
    │  ├─03第二步:网页访问及反爬处理) E' G. l; R; }9 o
    │  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp45 m/ }2 o  A: k
    │  │      02.动态IP代理设置.mp4( n! \, ^( s6 {" M4 ~% I0 b
    │  │      
    1 M8 j7 {. Z6 [│  └─04.第三步:数据存储及清洗逻辑+ y; O9 D5 g% E4 w" H, I" Y1 G# L2 ?: G
    │          01.构建函数噪音处理.mp40 K1 x6 t- \- Y- a% e- U% e
    │          ; }: q2 N* z5 z$ e  [0 G  Y
    ├─08.机器学习算法
    * S6 ^/ N" w( N│  ├─01.第一章 机器学习简介, G* A4 u  T. l7 y/ e# C
    │  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4  l* U$ }8 v: g( L2 _
    │  │      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.mp43 }& |. w; R& q' o. l% X
    │  │      04.课程1.4 模型评估.mp45 {3 W+ `; f; w1 D1 @+ {6 B" E
    │  │      
    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.mp48 P6 W0 }+ J! S4 a* [
    │  │      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$ w: a  p% o& P
    │  │      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  j3 Z# h9 E; I0 e
    │  │      
    5 A/ ^8 c: C  S3 \( X│  ├─03.第三章 数据预处理与特征工程0 o$ ?+ w9 n, }! r" H7 w
    │  │      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, `, }" s3 [9 _& v0 G
    │  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4; p1 N7 P  c! z1 m3 {
    │  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4# {* }/ ^+ {9 t8 A1 \
    │  │      
    $ O, J) V1 t' |4 a1 @0 v│  └─04.第四章 模型进阶:非线性模型7 Q+ ?- K  u3 n! K/ J: z
    │          01.课程4.1 模型进阶概述.mp40 W5 t3 ]$ e5 e/ {4 N
    │          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp42 H  M# n9 ]* q& B
    │          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& {4 n1 d" X( `* m6 z. [
    │          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.mp49 s0 x/ v3 h+ l/ c
    │          ! h( |3 }8 @* M' _8 _! |; D
    ├─09.Kaggle算法实战& $ B- u7 k" f( e; W. y
    │  ├─01.纽约出租车车程用时预测' I" {9 `# S" a+ @! U% @/ K
    │  │      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, s$ a( `; a4 a; @. r' n
    │  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp43 K- ]1 m0 y+ A1 B0 `% p) Q3 J' ?& e
    │  │      ( E8 e$ f6 H; u- p
    │  ├─02.共享单车需求量预测0 f3 Y1 G: R! W  R4 v; M
    │  │      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/ x* l9 o: Z* Z2 \( H# A
    │  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4) p+ s9 x6 u  ?- s2 y: `- O- U  P
    │  │      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' ]" R$ S4 {: T0 @0 h# Y2 }# ]
    │  │      
    0 b" A. I  y; u% ~, X│  ├─03.手机用户识别; u2 x) m6 c. o+ T% S
    │  │      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 # l' ~5 q8 z4 N0 e, z: |$ M! z4 O1 {; v
    │          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.mp47 z  W2 e2 J2 J. w
    │          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% Y4 u2 Z( o8 [
    │         
    " 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    │  ' b0 d  ^3 e/ l, e2 ~
        ├─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% t7 [, s$ j' @, z
        ├─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.mp45 Z- S0 }) K5 i, ]7 \, j: c8 Y. p
        │      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- k5 D& m7 n1 N/ a0 Q+ u# C
        │      2.13WOE编码公式.mp4& a) a( J9 F9 d" @- K0 h$ {( K
        │      2.14变量重要性:信息值IV分析简介.mp4% P8 Q6 n/ ~- B$ X
        │      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, e5 ]# t& `; ?
        │      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, |3 `, o9 z6 Q0 j& C7 R1 b
        │      
    " 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+ j  E8 y+ d$ z
        │      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3 P( Z) u0 O' L& ~
        │      5.1分仓规划:建模思考.mp4) ~; B9 o& z; _- y1 w; Q3 h* [
        │      5.2分仓规划:问题的抽象模型.mp4: I+ S- m5 u9 ~* N! D
        │      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;& s1 L0 ^" A; C0 v. V
                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$ n. R* y3 `& ~& `! E
    * H; J. ?' ]9 e( ~* I6 c+ E5 y0 }

    # O9 b$ _: B1 M" [! u" |* \7 d+ y, z, {+ C

      G8 V* S; [7 ?: t5 r  J9 E7 \1 A
    # r7 E/ q# v* Q- h6 y& n+ s4 q
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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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    Python 数据分析 进阶
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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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    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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