【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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8 j, u( g5 C/ p6 zJava视频教程详情描述：
5 R' t; v( u0 T& e! aB0616《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：
8 p3 C% d( E  j1 a# |
│  ├─【非常重要】项目资料
│  │      考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
8 ^2 o- n- v, [+ ]& e9 i│  │      考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
. L5 i5 i& h- {2 T│  │      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
5 E5 o9 Z1 S# K. I4 G* i1 ]' |& l9 Y│  │      考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
; l) F1 u) z3 y% s" A) A│  │      
+ G9 r) i) ?% e6 `/ B% R: R* O$ s│  ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
$ z8 o. O: F1 q: l; S$ I) _* c│  │      01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
5 ?$ G8 j- G3 I/ 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
│  │      《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
3 p* z' P3 k) [7 a) g* e( ]0 T│  │      【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
7 t. g  O6 `2 B1 n8 [5 @│  │      数据可视化微专业-体验课资料.rar
+ o4 Y7 f: w, C  a) I. o│  │      
│  └─每周干货
│          01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
│          02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
8 H5 U) I) Q1 p* }0 |% n│          03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx
│          04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
5 X# F# c2 A  f+ t) @* y( ~│          05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
( Q2 r- Q, T2 C' J7 o│          06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
0 s4 _2 t4 ?3 ~* p+ I  ]0 d│          07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
' C( T7 e6 V+ L2 ?+ n│          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
0 c6 l( \! A  {, Z│          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
; }6 Z0 {' R2 _/ M' C; S9 k│          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
( \: F* l, a5 ?; o& m& _7 y│          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
* y% T0 ?( z  c2 M2 k4 S2 ~│          16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
& u, T% D3 z9 c% O│          17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
│          18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
│          19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
1 x) q8 ^, F$ i$ E/ s2 f) Q! F│          20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
5 X' t; j  M0 h! V│          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
│          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
5 N! Z  Z! H' M+ L3 F# `" ]/ H│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
- j* K  L1 C, r! ]* \4 G% H│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
, A4 c/ n5 c6 n% ]: ]│          27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
│          28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
* M' A, ]* |# N. N9 e│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
% Z/ p% R6 M5 d8 M' ]" [/ N* X% G│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
7 M' A, e' j, [" ?' t3 x│          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
; y5 i- E) R: g9 K- T8 [$ c2 i1 Q│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
│         
; R8 y7 F( {0 b7 ]├─00-00 课前直播
│      课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
│      课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
9 r# q& A( I* z* t│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
│      课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp4
│      课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
│      课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
  n4 v$ s7 {; |2 Q, U& A│      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
; 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
│      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
│      
' 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
│      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
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 ^+ @- {│     
├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
│      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
│      课程1.2 为什么选择Python？.mp4
│      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
# |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
│      课程3.2 序列通用操作.mp4
│      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
│      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.mp4
│      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
│      课程5.1 什么是语句？.mp4
│      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.mp4
│      课程5.5 循环控制语句.mp4
│      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
│      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.mp4
│      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
" 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
│      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
│      练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
│      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
│      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
│      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.mp4
│      课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
│      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
│      课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
" Q5 m) Q. B( B0 Z6 U) D│      课程2.08 时间模块.mp4
; m" f4 r! O8 G9 ]│      课程2.09 时刻数据.mp4
│      课程2.10 时间戳索引.mp4
5 g/ y3 ~  V0 P& m& n9 ^6 |$ \  g. X, H│      课程2.11 时期.mp4
│      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
│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
│      课程2.15 文本数据.mp4
* w% c) T# b: @. \8 x│      课程2.16 合并.mp4
│      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
│      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
+ 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
8 K( P  O8 x9 U- g, t│      课程3.03 图表的样式参数.mp4
" Q/ }$ A% [6 i$ c* d│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
│      课程3.05 子图.mp4
│      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
│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
│      课程3.09 直方图.mp4
│      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
│      课程3.11 极坐标图.mp4
│      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
│      课程3.14 表格显示控制.mp4
│      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
│      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.mp4
│      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
│      课程4.5 空间数据几何计算.mp4
│      课程4.6 空间可视化制图.mp4
│      课程4.7 空间划分.mp4
│      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
│  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
│  │      课程1.2 分布分析.mp4
│  │      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）.mp4
│  │      课程1.4 统计分析.mp4
│  │      课程1.5 帕累托分析.mp4
' 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
│  │      
│  ├─2数据处理
% T" j. S' W: U+ X* M│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
│  │      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
│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
, |* 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
│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
│          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
│          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
│          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
│          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│         
├─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
│  │      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
│  │      
$ 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
│  │      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
│  │      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
│  │      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
. J" f. Y8 K, \4 |# g│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
│  │      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 ^. |( _│  │      
│  ├─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）.mp4
│  │      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
│  │      课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
│  │      课程4.7 空间热力图.mp4
│  │     
+ }0 Y3 x& z  k; h! x) A# @. `4 q( m│  └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
│          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
. k/ W# [  R/ W$ i! E" s│          课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
│          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
│          课程5.4 散点图.mp4
│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
+ {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│        
├─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
│      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
  g# f7 Z& A' l7 g% S│      2练习03讲解02视频.mp4
│      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
│      3练习04讲解02视频.mp4
│      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.mp4
│      4练习05讲解02视频.mp4
│      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
│      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
│      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
& }' w  H' Q% W1 S│      6练习07讲解01视频.mp4
│      6练习07讲解02视频.mp4
│      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
│      7练习08讲解01视频.mp4
│      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.mp4
│      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.mp4
│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
│      
├─04数据分析企业实战
│  ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营)
│  │      1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
│  │      
# 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
│  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4
│  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
│  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
│  │      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│  │      
│  ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
│  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4
│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
; O7 t- ]. n" ]! ?% l' D4 Z" m! ~│  │      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
│  │      
  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.mp4
│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
│  │      
│  ├─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.mp4
│  │      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
│  │     
│  └─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
* 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
│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
( `# K2 q) P/ w│         
├─05数据爬虫技巧
│  ├─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.mp4
│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
│  │      
│  ├─2网络资源访问工具：requests
│  │      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
│  │      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
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
9 N  C4 p6 t+ ]) b3 W/ U) _3 f" F│  │      
│  ├─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
│  │      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
│  │      
│  ├─4正则表达式
│  │      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
( h3 l0 X; S: v" r4 P& S6 w│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
, X5 D2 v" U7 B% J' @2 {. x│  │      
% S- E" |: f. b│  ├─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
│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
* b7 {% [# t4 f% D" e* q8 _5 g│  │      
│  ├─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.mp4
│  │     
│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
│          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
│          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
│         
. R% o! \# Y' z* @- m3 J├─06数据爬虫项目实战
│  └─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
│          02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
│         
├─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
│  │      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
│  │      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
│  │      
│  └─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│         
├─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
! 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
│  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
│  │      
3 b' ]( K; s, {2 X% A│  ├─02.第二章 模型基础：线性模型
│  │      01.课程2.1 线性回归.mp4
│  │      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
│  │      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.mp4
│  │      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.mp4
│  │      
; M9 j1 @% I  o5 X% I3 g│  ├─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
│  │      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
│  │      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.mp4
│  │      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.mp4
│          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.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
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│         
├─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.mp4
│  │      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
│  │      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
│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4
│  │      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
│  │      04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
│  │      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
│  │      
- 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.mp4
│  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
│  │      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
│  │      
4 B, J8 [3 G" u7 [" n: M│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
│          01.租金预测项目介绍.mp4
│          02.租金数据探索.mp4
│          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
│          06.租金数据预处理.mp4
│          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#
    │  04.信用评分建模：课件
    │  
    ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
    │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
/ o/ b& [  c  J2 p    │      javazx.com
    ├─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
! 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
    │      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
    │      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
& `5 W+ ^, M  m0 l' L' d    │      2.11测试分箱和存储.mp4
    │      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
    │      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
    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
    │      2.19章节小节.mp4
    │      
    ├─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.mp4
    │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
    │      
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
    │      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.mp4
    │      5.6模型优化汇总.mp4
    │      
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.mp4
            6.2分仓规划操作：模型训练.mp4



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