【B0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频

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Java视频教程名称： 数据分析师Python进阶视频教程   java自学网[javazx.com]  Python视频教程   it教程 Java自学网收集整理
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B0616《数据分析师Python进阶视频教程》javazx.com 数据分析师Python进阶视频教程 2019全 最新   javazx点com java自学网整理

Java视频教程目录：

│  ├─【非常重要】项目资料
│  │      考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
│  │      考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
│  │      考核项目03_多场景下的算法构建.zip
# ~( F0 r# \8 Z; A( S5 V4 C│  │      考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
! {* U. B) y( s' t/ W* G6 n- t│  │      考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
, D$ M" ^; C$ H: j8 @: {) ]│  │      
. i* E  i0 S" m5 F( @4 r* Y│  ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
│  │      01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
│  │      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
│  │      【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
4 r  F" x5 I, |4 X% Q) t1 O. L│  │      数据可视化微专业-体验课资料.rar
6 m4 X; S/ r# {! S│  │      
│  └─每周干货
8 v' L" K% m! O( t; h5 `; }│          01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
3 F; q* I- K& c: [│          02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
4 S$ R' U5 f9 J$ W│          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
│          05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
; e. v# J. T7 p9 [% T│          06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
; }- O( q' k0 B- L6 D│          07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
1 i( J1 a! I8 J- a│          08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf
│          09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
│          10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
( d" V: V/ l4 f& ]  M│          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
' h5 \  t1 y. T2 w, u  m% v) f│          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
8 X$ N8 H' T% R! E4 n│          14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf
* k$ E6 T' M4 b# z1 f8 b1 ?│          15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
│          16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
│          17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
1 j- X8 P5 {3 f│          18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
2 I  X2 w- c8 Q' F0 Y: u0 f│          19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
6 L! t- z/ x7 D' i2 V│          20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
│          21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
│          22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
│          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
/ L% R: z/ }0 u; n│          24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
9 t: g; J% @1 w│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
│          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
8 O& y2 M) z8 x% f( b' ?9 S: i8 v│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
│          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
' e6 x. C' X8 Z1 O# W( G6 b7 g│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
; M: Z) t4 P3 c! B│         
├─00-00 课前直播
7 }" ~6 Y: d0 V/ E1 k$ b│      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
│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
) K" r8 }. _  t; c│      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
$ J9 L3 Y" G! c$ e) |│      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
│      课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
! M1 ?, r' [2 A4 V6 |2 t│      课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
│      课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4
1 F  J9 v/ e$ a& \. O3 I4 }│      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
+ A+ n. [* m1 {8 V( Z│      课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
; z5 R2 _( C) r2 T: b* m6 G+ \) |  t. ]( u│      
├─00-1【预备课】数据思维导论
5 [: W& v8 G/ p4 ^│      00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
│      01第一章 数据能做什么？.mp4
│      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
+ L5 t& D5 z, l: ~: I│      04第四章 用数据改变未来.mp4
│     
├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
3 y; H& r% R$ b( _+ b( Z│      练习01：商铺数据加载及存储.mp4
% W/ L& l0 Z) ?" n7 |' f│      课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
* g6 `$ e9 I; i* U│      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
│      课程2.1 数值类型概述.mp4
│      课程2.2 认识变量.mp4
2 E7 j- U5 K+ r2 E6 E│      课程2.3 运算符.mp4
│      课程2.4 注释.mp4
│      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
9 j" y' x3 c7 b' e8 L* t( b  ~│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
; n  Q9 p3 \2 g* Y: f│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
4 e* C# Z9 W4 _# j5 Y0 d: y│      课程4.2 字典常用操作.mp4
& N4 f# v9 W+ P' v1 d. w) ?# F* _│      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
/ x9 P- V! s& K│      课程5.2 条件判断：if语句.mp4
│      课程5.3 循环语句：for循环.mp4
( r$ t' T3 c* S( l% 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
│      课程6.2 自定义函数.mp4
│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
3 ~# P3 p% U. `, e' M* E│      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
│      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
( ?  D8 v. g; c& H6 {$ R│      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
│      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
│      课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
7 h! J7 L& j' i6 z$ h7 S│      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
, G5 L$ Y. L1 Z: `  |2 L│      
├─00-3【预备课】重点工具掌握
" t' d5 I5 f% a0 q- z: p7 M9 E5 y│      练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
1 x3 z  ^+ L+ B4 [2 U+ I│      课程1.1 什么是Numpy？.mp4
+ e1 O' M/ [6 j  M% j# V! t, U│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
6 [  x- K. F) z0 A* l# J7 V" F" U$ ]│      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
" {8 y+ R* n7 J2 a0 T6 e% O& H5 B│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
* K9 F& ?& G6 ^7 e│      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
│      课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
& f) L% }; N$ ?0 b│      课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
& W) V, l* r* F6 A" I, Q( f+ B  I7 k│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
9 E4 t7 w. t3 U. s8 x│      课程2.08 时间模块.mp4
│      课程2.09 时刻数据.mp4
│      课程2.10 时间戳索引.mp4
│      课程2.11 时期.mp4
│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
│      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
│      课程2.15 文本数据.mp4
│      课程2.16 合并.mp4
│      课程2.17 连接与修补.mp4
, ^5 S$ A% C, {- r8 ?│      课程2.18 去重及替换.mp4
│      课程2.19 数据分组.mp4
│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
- }3 T! x  p( S# z3 P* z│      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
│      课程2.22 文件读取.mp4
│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
' J- X3 {  ?( O! e# B│      课程3.03 图表的样式参数.mp4
│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
- Y5 a8 g; M- P$ B; O│      课程3.05 子图.mp4
# u, P0 @% y1 L; s9 C" h│      课程3.06 基本图表绘制.mp4
│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
+ M# W! f, B; l' T│      课程3.09 直方图.mp4
; E) [$ Q& |6 a9 S6 R│      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
│      课程3.11 极坐标图.mp4
8 E5 z5 A7 q: B& F& d; N. J- G9 p7 q& w│      课程3.12 箱型图.mp4
0 e; t0 D7 C0 e7 g' ]) u8 p4 ]2 X│      课程3.13 表格样式创建.mp4
│      课程3.14 表格显示控制.mp4
. w- B2 D& u8 E; H# c+ K( o│      课程3.15 表格样式调用.mp4
9 H; Z: \! i5 W9 Y& E. i/ x1 {3 K│      课程4.1 什么是空间数据.mp4
' U2 x( }/ w$ S) q│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
│      课程4.3 坐标系.mp4
' H0 s# v8 B6 V- ~# p│      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
# G, U5 I3 e0 R2 _8 d" A8 I│      课程4.5 空间数据几何计算.mp4
8 l2 |7 h4 ?6 z1 w│      课程4.6 空间可视化制图.mp4
│      课程4.7 空间划分.mp4
: X: V5 L9 E! m8 a│      课程4.8 空间统计.mp4
│      
8 L1 y9 n6 G3 _  f8 e; e* e4 M: O├─01 数据分析方法
/ b# Y5 G" t1 Y' x│  ├─1数据特征分析
0 o8 h1 G5 W) D1 t. J│  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
' Y: ?( ~& {- h% N- w! Y; |│  │      课程1.2 分布分析.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（上）.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（下）.mp4
│  │      课程1.4 统计分析.mp4
│  │      课程1.5 帕累托分析.mp4
8 H# ~6 T$ T% y7 R! Y, U, G* O│  │      课程1.6 正态性检验（上）.mp4
; b6 z  n. W) P( s! }) v# S) X│  │      课程1.6 正态性检验（下）.mp4
9 x8 D1 M* ^- D8 n$ E5 W: D# O│  │      课程1.7 相关性分析.mp4
│  │      
2 `4 F  m7 x# u. C; H. O9 q! |│  ├─2数据处理
0 |1 {  s; [8 h+ ^4 M│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
' j* H! m' ]! c2 H9 o$ B│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
0 ]7 q; t# P( o5 n) O7 E$ {8 m│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
│  │      
! t0 |6 s0 J: [$ s│  └─3数学建模
│          课程3.1 数学建模概述.mp4
% i. r+ _. Q7 P3 c│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
7 O# I% B; F  y9 }│          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
0 q; L- k) F! q2 ]% |│          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
│          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
│          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
8 y" O5 R+ F* R" q0 r( Y1 F│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
' I! h; i+ g5 \* F│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
. m" m2 _4 q4 n# E& Y│          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
│          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
│         
├─02 数据表达逻辑
" h% C/ O/ s! v2 V3 u, R. O│  ├─第1章 数据可视化整体概述
/ y6 x+ r8 u+ e% N8 {9 E│  │      课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
) B. e- B6 B% S& [" }7 p│  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
. l; ]+ ]. P" A8 l( Q│  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
│  │      课程1.4 设计美学.mp4
' j2 R" N$ w# W! J│  │      
, j/ j  d. M# y; ~+ U│  ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
; I$ }; d& n5 f( v! _│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
/ l5 f/ _& `/ }5 @& ~│  │      课程2.02 整体风格设置.mp4
│  │      课程2.03 调色盘.mp4
│  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
2 l4 H  |) b" T; C* Y8 m5 B│  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
$ b1 X; F2 F/ \: V( @│  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
! }& u/ x' b, S2 V% R+ W│  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
│  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
│  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
0 T7 @$ t5 f' b│  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4
$ v8 b9 z  J- a* s% p0 i! y! r│  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4
  R7 [3 |0 P% |: ~: y) W2 G│  │     
│  ├─第3章 关系网络数据可视化
$ L" p( n. x8 Q: p, ?; s│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
' m' e! z! i6 x7 ~│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
│  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
) [7 g5 @* H; ]. _5 C. y- J" n% N│  │      课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
│  │      课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
│  │      
│  ├─第4章 空间数据可视化
│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
+ ]8 p2 `3 [1 R& f│  │      课程4.2 3D图表.mp4
$ \8 }: A# {" s$ o- J2 E3 w! E8 _- I│  │      课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
│  │      课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
│  │      课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
9 |# I1 o, v! j  ~8 ^" ?│  │      课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
( a. K3 K* K; T9 a│  │      课程4.7 空间热力图.mp4
│  │     
% Z& J! @1 \0 }! h│  └─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
$ ]9 m& f8 a8 E, T  {/ w7 d2 L│          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
' ^+ q$ j  b7 x* ~/ z6 T│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
# u9 G1 e' U  i* g2 O│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp4
│          课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
│          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
2 H. L; |6 y$ x3 J; A, T│          课程5.9 其他交互工具设置.mp4
│        
├─03数据分析项目实战
1 {3 {3 e9 _3 c9 N5 O& D│      1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
2 s+ ?' Y6 `9 W% j3 M; B7 L│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
0 ]+ [) G3 I8 I& D$ u│      2练习03讲解01视频.mp4
│      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
! E, O+ ~& B$ s& ?1 y6 M! b: [+ s1 h│      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
$ D4 a! Y* D; b2 U│      3练习04讲解04视频.mp4
│      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
│      4练习05讲解01视频.mp4
, A* E) s# K. S! U+ c* t" _. S2 N│      4练习05讲解02视频.mp4
# x  |, q1 `1 D0 t2 L1 S" I│      4练习05讲解03视频.mp4
$ R- k" u& m( d│      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
7 t/ X8 d6 Y" Q, l5 u: \8 j│      5练习06讲解03视频.mp4
' }5 T: K( _0 Y! m6 Y, ?- l│      5练习06讲解04视频.mp4
/ q' D- k  @- c0 T, M  j│      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
│      6练习07讲解01视频.mp4
│      6练习07讲解02视频.mp4
│      6练习07讲解03视频.mp4
│      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
" d7 _/ r6 R. B/ I) T  x│      7练习08讲解01视频.mp4
! C& i" W/ K( g* W: l0 r1 V6 w│      7练习08讲解02视频.mp4
│      7练习08讲解03视频.mp4
│      7练习08讲解04视频.mp4
│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
' y9 L$ ^0 Z) t2 V3 n& [! `: o6 o│      8练习09讲解01视频.mp4
" E4 f3 v( {8 n) J3 [│      8练习09讲解02视频.mp4
│      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
+ p, W+ u$ ]. N' M' \8 W- {│      
0 j: D* a# a# X/ N- U8 j├─04数据分析企业实战
  N% d( q+ f" h' q, O# D│  ├─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
│  │      
│  ├─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
; U# n  D( r1 P5 g# m7 G│  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
: y6 a! Z( `2 t1 \0 D. ~, v: `│  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
9 A% V) [; Z/ A1 I% \( X* |9 |! O" N2 E│  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
$ e+ v, w2 c' r  T│  │      
│  ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
│  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4
│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
; y3 N, M9 N4 t# ?% k. k│  │      
│  ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
2 l/ W+ r! s6 ~* D2 T# N│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
5 V8 o* t0 s% \5 x- k% z│  │      
  W3 o! B& P: Z0 d  B$ I$ V7 Y│  ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
│  │      5.1 1.0 课程简介.mp4
7 n7 p2 k' r9 b; S, K│  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
│  │     
( _; \0 d: G" r│  └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
& {) x9 Z2 G/ W2 m* r7 W& j│          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
% a& v1 G; f* \0 ^: H% q│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
  q* W" a: f4 r4 k( H& u1 \; ]│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
! n7 Y- e: T6 I6 j  B) \# t# w# Z│         
3 Y- Q. y# Q- D: C├─05数据爬虫技巧
7 \9 y0 L0 M- \) y│  ├─1学会看懂网页
) m9 a9 G6 k% p! K│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp4
│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
; R( g9 T5 |: N3 C│  │      
- }- Q0 l) X3 B6 P0 Z9 W8 G│  ├─2网络资源访问工具：requests
│  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
│  │      
) w) Y1 R% b, O; ?) X6 q│  ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
7 Q* n. t. ?+ p2 `/ v│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
/ M& E6 I7 H$ \│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
; c5 H( V% N' R% s9 ^, t2 a+ i│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
│  │      
│  ├─4-爬虫练习项目
5 D2 R, D, F' i5 f2 f5 u│  │      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
! k7 C- D7 S- i1 Y$ j; l3 w│  │      案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
4 j. j6 \: z% K! D$ F( X- `( _│  │      案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
│  │      案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
│  │      
' H- X$ r7 l' U9 s( U- q* D│  ├─4正则表达式
, f, P: p) r8 m' K. x' h│  │      课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
/ X/ p7 O( ~9 b│  │      课程4.2 正则表达式模式.mp4
8 j1 T  o! p0 v7 H" R3 v│  │      课程4.3 字符搜索.mp4
: O# D. H& l8 E% {- L│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
) R; {) c: l: X│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
│  │      
│  ├─5数据库：MongoDB2
4 O- O1 e# Y$ t3 K. @* N4 T│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
1 B# I3 h; i9 }│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
/ E" O. ]* n" J: }) P; `3 V│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
, Q7 x4 A* [) W3 c│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
6 E- t( ^' e3 K- W  e│  │      
│  ├─6-爬虫练习项目（二）
+ q, Z; F5 n3 S. v- `3 [│  │      案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
  T  ?! m( B1 r$ w3 ^. {- t│  │     
│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
2 s$ Y! v" m) M│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
/ E: s. U. l9 v│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
4 ?& ~7 D( o- ^│          课程6.3 提取网页数据.mp4
/ y  f8 D& m# y. @│          课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
" `5 I: I3 W& A( @  G1 J' \6 R. c/ `│          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
! P0 y7 ?- D# ~& I% Z8 p2 D│         
5 q8 t" E- k8 m- |  @├─06数据爬虫项目实战
: Y; G2 k2 I! g4 Z' r│  └─1爬虫练习项目（三）
│          01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
2 \. f/ f! T4 h( x7 d. G2 E+ E│          02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
│         
0 Z3 J8 S( A/ Q& W+ s* z+ V├─07.数据爬虫企业实战
, J6 t0 p3 u* Y( p0 T  t# m│  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
│  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
: F& }0 D6 Q# T2 }4 A* r8 x│  │      
" y# J, S6 }- y│  ├─02.第一步：数据需求文档整理
) o8 k# z  [( {7 D│  │      01.如何构建需求文档.mp4
" r9 F7 f9 }) F1 o6 g│  │      
│  ├─03第二步：网页访问及反爬处理
# L2 h7 u) \/ ]% ]- F: |/ ~│  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
│  │      02.动态IP代理设置.mp4
# J& e9 V; {; q0 l4 j7 j│  │      
│  └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
) _  X. v5 Z- F$ M2 m│          01.构建函数噪音处理.mp4
$ R/ }$ b/ n' e1 G4 A- y│         
9 F4 M7 \) O5 P( z0 b├─08.机器学习算法
" ~0 ?( [1 X2 Q- s│  ├─01.第一章 机器学习简介
* t# x* Y8 t% }, ?  L' G$ e  ~│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
9 `2 e5 a* [" i1 T- l4 Q4 p│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4
' L5 U3 X2 E; Z# G" p│  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
│  │      
│  ├─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
7 Y( O1 {. _# L  w2 H' P: J  r4 W│  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp4
│  │      05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
│  │      06.课程2.6 逻辑回归.mp4
│  │      07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
% D% i6 E2 t9 j% x8 U6 F  ~6 G│  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
' g+ k' F& ^- w$ e- w" N│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
! [6 B) K0 v6 @, ]1 g( X│  │      
│  ├─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
│  │      03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
2 b! R1 O) L( F4 ?. ]9 n1 h│  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
│  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
9 d, p" T3 K( D9 U│  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
│  │      
│  └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
' W" B* R8 g0 ]( e0 K% v* `│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
│          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
6 j9 t& J: k! D" V* n8 \│          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
│          05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
│          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
│         
├─09.Kaggle算法实战&
% s, j" H$ q1 ]4 w( F1 r- h│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
│  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
8 t8 y( ]# Q1 U│  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
, {8 K" w# z. f7 O4 E5 r( B│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
) @! J1 v9 h0 |( O* ^. z│  │      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
; ^1 Z5 i4 }8 j; X0 q8 V│  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
! X! t& m9 F' F( P│  │      
$ \9 L& r; W; I2 F+ n. H; y3 [│  ├─02.共享单车需求量预测
│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4
* f8 E' T8 P0 o8 Y. O' @│  │      02.Seabom边画边提取特征.mp4
& ~2 u; R& y; `/ m/ p! {& n5 J│  │      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
9 h4 z$ F2 R7 p$ d( G: ^│  │      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
$ x, B0 C! N, S' q7 j│  │      06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
! H0 Y2 ^9 D& p- H, K│  │      
2 R% e# s. H6 f/ q" b" g│  ├─03.手机用户识别
9 j! d: W2 A' B5 \  f│  │      01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
7 j8 N7 J! B* D( I0 S" q. P│  │      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
" L9 }+ ^& l! E4 J! x1 ?, d) t│  │      04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
* G# O: M. Y  w, Y│  │      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
│  │      
│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
│          01.租金预测项目介绍.mp4
, G5 c# Y, E- N3 c│          02.租金数据探索.mp4
│          03.租金数据清洗.mp4
* G3 h0 \, E  S; k, h) n│          04.租金数据特征补充.mp4
│          05.地理数据处理介绍.mp4
, D3 o) J0 U. `* P; U8 L$ ^8 f│          06.租金数据预处理.mp4
+ g. f$ G# i( I5 ^) U│          07.训练并优化模型.mp4
9 o8 ]/ n" R3 b7 w( C. M" {! r│         
* w0 M* w+ q9 R7 U4 w  J" c+ L└─10.数据挖掘企业实战#
; w. x% r; I+ U( T, J% e2 b    │  04.信用评分建模：课件
    │  
    ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
/ ~* X/ a( y. r3 K5 K# p4 d    │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
    │      javazx.com
) f6 {6 x: K6 q6 S3 V    ├─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
8 A* d4 i& D  t  K) }    │      2.2卡房分箱原理.mp4
7 n+ o9 Y; A) ~  E1 v! w* w    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
% A& L, n) T4 S$ g# d    │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
    │      2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
    │      2.6初步筛选数据.mp4
" n( p0 l' o- ^( B    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
7 Q( z$ t. s3 n6 q  D( n; \4 }    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
/ Q8 \0 {: r+ P4 f4 u* Q$ U' n; I    │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
2 E& C) Y! }3 U% r7 {6 A9 @/ J    │      2.11测试分箱和存储.mp4
) e0 l- ?- G9 @4 x% t' u2 p, |0 Z    │      2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
, F1 B. i2 k# _' z    │      2.13WOE编码公式.mp4
1 x3 T' a4 ?0 f# @/ M    │      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
4 z. q% c" F* p. E' W5 W    │      2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
6 d. A7 `, y9 J) N; l3 n" c    │      2.17模型检验.mp4
4 U% O4 t+ g" l    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
    │      2.19章节小节.mp4
    │      
/ A5 D: M: e( e% t9 v    ├─03.信用评分建模：迁移学习
    │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
    │      3.2拒绝挂断.mp4
    │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
    │      
    ├─05.分仓规划案例介绍
    │      5.1分仓规划：建模思考.mp4
' x5 e  B% K9 N    │      5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
; @3 D$ J- ]  T1 S7 }    │      5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
( O# V3 _- {  |4 A7 ]6 \5 n    │      5.5机器学习建模和分析.mp4
    │      5.6模型优化汇总.mp4
: L- [/ M  C+ b6 ]6 r3 Z$ O    │      
    └─06.分仓规划案例实操;
            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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