【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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Java视频教程详情描述：
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
) C3 d- `# a/ Z& |* P: _& G+ b
Java视频教程目录：
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│  ├─【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
9 F( G' K$ q2 s' f+ n8 {% u5 D│  │      考核项目03_多场景下的算法构建.zip
9 E: }5 c3 [6 `; ^│  │      考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
7 o8 q/ i$ d" U* r( z0 p│  │      考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
│  │      
│  ├─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
6 n* S* e+ S/ q8 h│  │      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
0 c/ K8 H% P0 b. _; n$ W5 l9 z│  │      数据可视化微专业-体验课资料.rar
" f1 k, @( Z0 Z+ V; l& \│  │      
│  └─每周干货
6 w% `8 x. g( i- ]7 O, A( r( Z/ I│          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
│          03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx
" D: j# j! N3 ^4 l1 M" j│          04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
# X0 ^1 K8 o4 u. V; s* y; Q9 d5 Y│          05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
│          06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
│          07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
│          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
+ q' Y: q. X7 z6 C; ^9 ?$ N│          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
2 x; Q9 d* W* ?/ s' a│          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
- c. F$ ?& f7 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
$ L, ]8 c! R9 j6 x+ `│          14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf
1 A* k+ }. I$ V7 f# J8 s6 Q, U  f8 A│          15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
1 R/ N3 \5 N4 m, v7 h│          16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
+ v3 `7 [2 E5 b0 ], I! ]( Z│          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
│          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
- w1 x, A5 Y) P! T% l4 w│          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
│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
, Q3 J# Y) M: _2 y* ~4 V│          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
7 z3 q- ^- @: `9 O│          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
0 a5 X7 R9 S! e0 I( A8 w│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
1 {+ f. N9 U: ]( R0 T! ?; |3 b& u: t│         
├─00-00 课前直播
. x% P/ S8 Y% [" {7 w9 C& y1 Y│      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
- t8 O0 _; S8 S/ i; T│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
7 {; z6 n, J1 E& O' c& d│      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
│      课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
" z4 B8 _- P: x│      课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
5 M7 i0 W' O: c2 Z  p│      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
0 r) v  ]6 j  t$ i9 u7 Z│      课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
0 n- J: s' V8 h│      
├─00-1【预备课】数据思维导论
$ `! C9 f( M9 w+ o# y) \/ Z+ ~│      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
: |3 O- c* j; S  r1 j, Q! q& A$ @│      02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
% M; [. x$ t1 E7 e, \│      03第三章 机器学习是什么.mp4
│      04第四章 用数据改变未来.mp4
│     
9 K7 `0 W6 B" }; Z0 W├─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
. x# B2 R" A, A3 x3 B8 i│      课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
$ v8 l& q& T8 p7 H5 x6 @* O│      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
6 g* J7 t- Y( o2 H* Z│      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
│      课程2.3 运算符.mp4
│      课程2.4 注释.mp4
( L3 _9 o7 v& h# q5 F( c│      课程3.1 什么是序列？.mp4
- }) Y( M% z9 I( f0 c' L│      课程3.2 序列通用操作.mp4
, }& K: i( q! s  m2 z" c8 U│      课程3.3 列表list常用操作.mp4
│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
2 m9 g' K. e1 D8 c6 B2 a' R│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
│      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
0 }0 l0 X; A) |│      课程5.1 什么是语句？.mp4
9 k$ \( \; x' E! t9 g6 z│      课程5.2 条件判断：if语句.mp4
" [/ i4 Q% _' D/ p) D│      课程5.3 循环语句：for循环.mp4
│      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
( W1 N$ i/ j; |+ J; L* U│      课程6.2 自定义函数.mp4
│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
' ]) a. V- C' b9 k+ i│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
% h. x2 g: j: l: a( w) 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
% N; H4 {' n" {' ]│      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
* f7 ?6 \9 o: P2 j( \5 E. ]│      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
' K/ h( c- U! b  K, N; @│      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
" N" S" D5 s8 r. 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
) t# ~; U! b- ^- S│      
- q. j" o: `& ]7 l. \' P' j├─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
│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
│      课程1.3 Numpy通用函数.mp4
│      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
3 K9 s; c5 m1 Q# z│      课程1.5 Numpy随机数.mp4
│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
│      课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
: C1 K% c# H* \. K# ?- l1 u│      课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
# n# a$ y, \( \# [& R% [│      课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
│      课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
% o* }! y! C' R7 E& b│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
│      课程2.08 时间模块.mp4
) B* R) o: O: n4 Q; J4 `│      课程2.09 时刻数据.mp4
" [7 \) R, s+ j' @& o│      课程2.10 时间戳索引.mp4
│      课程2.11 时期.mp4
  u! G& \4 p8 T0 z, L, A│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
, _* q0 h& x* m5 m6 }4 j* |│      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
% `6 ?9 y$ [$ `' r9 _: F│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
│      课程2.15 文本数据.mp4
) {) ^: D! ]+ }9 X5 d* N2 Q│      课程2.16 合并.mp4
│      课程2.17 连接与修补.mp4
6 _8 c* R5 h6 u% _3 n% K6 T7 ?│      课程2.18 去重及替换.mp4
/ Q! N0 D: H0 N│      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
│      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
% j" Y" L0 |# ?1 k│      课程2.22 文件读取.mp4
0 N8 ]+ p) [( {: H│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
3 h8 G7 ^; O8 V0 a│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
│      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
( c2 h# q: V/ |2 Y7 f* ?8 O+ t$ z│      课程3.05 子图.mp4
│      课程3.06 基本图表绘制.mp4
, [/ H* }( j, F( Z0 x* B, t' n) e│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
2 L: U1 O, i5 s/ f/ a; }│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
│      课程3.09 直方图.mp4
' n* K* F, ], S+ t. M  h│      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
│      课程3.13 表格样式创建.mp4
, |& [: G" R) Q$ w5 I! |│      课程3.14 表格显示控制.mp4
│      课程3.15 表格样式调用.mp4
│      课程4.1 什么是空间数据.mp4
( z, b5 x- K8 U; J│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
) d/ Y9 a+ o# _* Z9 w( e2 l│      课程4.3 坐标系.mp4
│      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
, h3 o3 _* t3 P8 N- ^│      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
0 Q# }9 Y' n5 M8 E3 x: @│      课程4.8 空间统计.mp4
│      
$ E( ?2 k5 |2 K4 {├─01 数据分析方法
% \& x- Z8 \7 ~│  ├─1数据特征分析
/ L# q5 u* `2 U/ y; S0 s" ?- Y│  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
; }$ s& u6 X# J" G4 Z/ X│  │      课程1.2 分布分析.mp4
$ ?, [) H2 B8 T; y) L│  │      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
; p8 J( W1 D" O  ~% H: t│  │      课程1.6 正态性检验（上）.mp4
# _7 \4 E" \, R5 m│  │      课程1.6 正态性检验（下）.mp4
9 H3 G) }- @% d8 T│  │      课程1.7 相关性分析.mp4
" g: H$ G) ^* }# p/ U9 S│  │      
, \2 v( [: j4 c1 S1 T+ V# j- `0 D│  ├─2数据处理
) A( _- ~7 Z$ |- p2 \( T( R. V│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
# \+ T$ H1 t: e│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
: o2 t9 ]+ l. |' F( h│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
│  │      
" o. d) ^+ B& Y, l│  └─3数学建模
! ^9 j4 q8 M! M5 N: c( A8 [│          课程3.1 数学建模概述.mp4
3 d' p9 c% k" E# X* B& Q│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
│          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
7 b, c7 y; o/ d: b6 M" q: W! e│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
! X! B7 \* T4 w/ D* r│          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
│          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
│          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
$ G" a- A: A8 d" F9 f$ z3 [│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
; k* |8 ~3 ?9 X$ |0 n9 _( @" R3 ^│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
│          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
3 X7 b9 e% m$ @, P. K6 M6 b! I│          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
│         
├─02 数据表达逻辑
│  ├─第1章 数据可视化整体概述
  j  a* X1 K$ P│  │      课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
│  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
! C9 W3 _- i# ^- Z│  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
* k  E* u' ~  \) _5 o│  │      课程1.4 设计美学.mp4
* k( @' u* a3 c* G0 g7 W│  │      
# ^! n- T0 r! _! P) Y  v7 e& h; n│  ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
$ W# r" W% X/ Q│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
4 h) H3 F# N3 M# I/ h3 z. }│  │      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
. O( ]# V7 y; G+ V│  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
# C" L8 T# a* {│  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
, g$ V, }) _6 V2 b2 L/ p" l│  │      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
│  │      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
& y* p$ _( e! G) ^; s- B│  │     
│  ├─第3章 关系网络数据可视化
+ Q6 t4 e- B4 H5 c! |+ x7 P9 ~│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
% }" Z3 n7 J( F( a│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
, E2 k( M" s* T7 V' f│  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
/ X7 a- A7 u5 S$ y4 J│  │      课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
. R6 j0 p# X5 q) n# t# G│  │      课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
" }) {1 ]6 b4 Y) x│  │      
6 k" c! _; v* V9 L│  ├─第4章 空间数据可视化
; @5 s( d1 v1 @│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
│  │      课程4.2 3D图表.mp4
│  │      课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
* |( D1 R' N9 W3 k& G+ n: \│  │      课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
( q) S7 t+ K8 W1 j, O│  │      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
│  │     
│  └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
' [, _% }- j7 i0 I  p# k│          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
: |1 ~2 g( O; O% ~0 h& F4 U│          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
. e) ]: s( s$ }4 o9 r│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
3 S9 Z" f% H3 r: I  u4 o. a( D! E$ _* e│          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
│          课程5.9 其他交互工具设置.mp4
│        
" t( e" s# s8 T- H├─03数据分析项目实战
│      1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
% Y5 H& z8 H: r: q│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
9 b' G% V; H+ ]  H) a# @* [: Q│      2练习03讲解01视频.mp4
0 i) Q' ?% ?. P6 ~4 b7 f│      2练习03讲解02视频.mp4
. Q& N" T0 s+ k0 x: }│      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
│      3练习04讲解01视频.mp4
│      3练习04讲解02视频.mp4
) P# w, y6 h4 x+ c6 |2 r│      3练习04讲解03视频.mp4
8 B6 b, ~  W: I( Y│      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
! q7 v8 U* T$ l8 T2 h! d5 o│      4练习05讲解02视频.mp4
. K3 J$ I8 N0 a" X5 z% o; e│      4练习05讲解03视频.mp4
' j, N- [1 E' m% A; m│      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
│      5练习06讲解03视频.mp4
% g3 i7 B& g! ]- O9 A7 s6 f; \- I│      5练习06讲解04视频.mp4
- i) b! H8 R, D9 ]1 h│      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
$ |0 u6 @* K  G│      6练习07讲解01视频.mp4
: n, |- ~7 b& l1 ?7 ?+ G│      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
( \9 Y- A1 ?2 }; _" P│      7练习08讲解01视频.mp4
; U. A+ ?5 Y1 O0 F0 m* o# e  O* r2 u│      7练习08讲解02视频.mp4
& D6 X9 v0 ^  Z5 z│      7练习08讲解03视频.mp4
│      7练习08讲解04视频.mp4
& ?2 Q6 J/ N9 h│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
* J3 E$ O7 Z. Y6 f! i; Y6 g1 c│      8练习09讲解01视频.mp4
  ]. B& p* U- }% D7 L; G2 h│      8练习09讲解02视频.mp4
5 v7 k4 I6 w' {3 ^│      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
) E" o/ q6 A4 f0 J" z& u│      
├─04数据分析企业实战
' _7 P: d) W# @+ n* r: R* k3 ?│  ├─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
│  │      
# k' s7 [! B2 ^- n- J│  ├─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
3 p$ g3 `$ h$ E6 M0 Z1 x│  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
) r- S5 i$ d% [! t3 u3 ^2 S│  │      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
│  │      
│  ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
- R1 ~$ G0 z2 D, A6 f  P2 I7 i% r+ s│  │      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
2 ]5 P( ?- D7 m# r/ U& `│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
│  │      
2 f2 S2 I$ x) Y, S- f& X& `: `* M( \│  ├─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
! J: S, B( q2 P% z7 X8 F7 q│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
2 D+ O9 u5 t' s& _: L% R│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
7 `0 ?- [( ~9 A8 n6 E7 \│  │      
! P( m' G0 H8 A6 W/ {0 Q│  ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
0 b3 N% [) b# d% o& {2 K│  │      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
│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
! ?3 R' ~2 B) q2 G- {│  │     
│  └─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
. V  d- P; j6 p  _8 y│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
; `( I, @% i3 A( R; G│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
│         
% _7 \8 N2 ?$ n9 Y2 T├─05数据爬虫技巧
$ D) Y& w5 }, E; ~8 [0 Z0 }│  ├─1学会看懂网页
│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp4
( V, e$ t9 z% l8 _' P3 z- L│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
& O9 C8 I( U% t' v│  │      
1 {/ [8 b/ t: p3 n( H. Z8 w│  ├─2网络资源访问工具：requests
│  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
+ [, c) z0 Q' E│  │      
│  ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
! ~0 Q, N6 V9 W; {│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
# t3 m; k0 `% q/ F+ W, E9 I8 P│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
│  │      
0 M- `- X5 V& \# U8 H% k; w│  ├─4-爬虫练习项目
│  │      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
│  │      案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
│  │      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
: {# a# P; b+ G│  │      
# s2 h' A8 i. ~6 u9 Y. |│  ├─4正则表达式
% k' K  O) m/ q( B│  │      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
" Z8 V. ?; [8 x5 K│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
- t. _; q1 i! `) X│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
% V* q: b9 o) I; h- c+ Y: k# p│  │      
│  ├─5数据库：MongoDB2
│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
- s( f- |6 {, y$ N7 E│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
! K- y' S8 H) E2 Q. V; |│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
* n& Q5 C% L* L9 z- d) |│  │      
│  ├─6-爬虫练习项目（二）
9 g/ F+ B) Z3 j. |  K; p7 T│  │      案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
│  │     
  Y1 h( X; c1 X: R8 M% i│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
. y3 q& w( m& U" t, \3 A+ y) c│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
- _3 X# R, [7 w( v1 v: K' Q/ T: z9 l│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
+ b, x0 \  y0 a│          课程6.3 提取网页数据.mp4
│          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
│         
  p+ H7 Y6 V4 M! B# b5 t├─06数据爬虫项目实战
, Y+ L. C) X% N# I9 E2 M│  └─1爬虫练习项目（三）
│          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
│  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
* S8 T- w+ z# b│  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
( V. d0 a- Q. ]- P% p/ v│  │      
$ k$ A- Y& @' T* r. K) l│  ├─02.第一步：数据需求文档整理
" {/ v! Q& s3 K8 @: I3 w6 N│  │      01.如何构建需求文档.mp4
7 l0 p- W  c. f9 t, A) M6 t│  │      
│  ├─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
│  │      02.动态IP代理设置.mp4
│  │      
/ K  m& P0 o( @# }│  └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
│          01.构建函数噪音处理.mp4
0 l' s1 Q3 Y$ z1 ?- k│         
├─08.机器学习算法
│  ├─01.第一章 机器学习简介
$ J1 w) n  w* K) [& K│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
% H; d; S4 N1 m2 x- k4 ?│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
0 X% H+ z: B  A+ n: Z│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4
│  │      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
+ D! d2 N0 {1 A! \6 Q│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
. B( D+ Y4 M$ `, q; {/ |; e│  │      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
2 z1 V# e6 M7 Y6 h2 u: H- W│  │      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
! G1 n; v1 G4 S. [% O% }" h│  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
6 n' s/ _/ E/ t% m2 s' }│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
4 K' n- M  y" i6 N% ~; j│  │      
│  ├─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
( {1 \& M3 Q- _3 s  W) {5 X│  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
; ~4 p% p- U! {( p│  │      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
│  │      
, h9 Y, I' ^0 F1 M1 _1 J│  └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
│          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
8 V+ U3 g6 R  I! l9 U- t2 v│          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
; f& B% V2 O/ q$ x0 h1 K, R5 D│          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
% f2 T- F1 {; ]" }- O. c; L│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
, \4 W& ~% ]! c4 c. L$ y│         
& q- u+ F) G8 G! k  N├─09.Kaggle算法实战&
│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
' R1 ~  ]$ N  y2 w. F& R  U- ^3 U│  │      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
5 W. V/ w! j! \3 i' P2 A6 u* F( B│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
" S. u5 k( n% O  l3 P1 M│  │      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
│  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
9 h1 _) n$ N- ~7 }- G# a& Z! [│  │      
│  ├─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
│  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
$ V8 @/ U7 o! ^9 D│  │      04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
) Y& s0 p: @3 H" x# D# L│  │      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
5 @1 R* b0 p. x3 p9 H│  │      06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
│  │      
│  ├─03.手机用户识别
│  │      01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
2 b) @. b* q1 f5 Z│  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
5 X2 ^+ E1 m. [' v$ f+ @3 _* ]7 A│  │      04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
! V7 F+ ~/ O' o! H9 x4 ?% [+ F│  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
$ Q$ t* r; m5 t1 C; O6 i│  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
$ Q! D" @0 o0 R- R8 g( Z│  │      
│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
- n0 z: l" F( T9 ^# m4 o│          01.租金预测项目介绍.mp4
│          02.租金数据探索.mp4
  W/ G; _0 V3 g5 p- m8 v6 C' x& {: ^│          03.租金数据清洗.mp4
0 t& K# d9 P* q; M5 L* e5 M│          04.租金数据特征补充.mp4
│          05.地理数据处理介绍.mp4
│          06.租金数据预处理.mp4
3 a, \6 d5 A9 c1 N. }│          07.训练并优化模型.mp4
│         
└─10.数据挖掘企业实战#
* L; h" S% a7 {2 O. b9 X    │  04.信用评分建模：课件
# N& A  @7 n: m    │  
    ├─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
    │      javazx.com
    ├─02.信用评分建模：案例与操作.
+ p# ]8 I4 e' p& d    │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
" m* u3 k4 c' P$ I$ C* j3 Y    │      2.2卡房分箱原理.mp4
* |  _2 B) i5 C3 n9 T    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
    │      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
, G4 l* {- h, x2 Q# r    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
: A: K! A, J& U( j    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
) R& ^4 f& Y4 K8 [    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
! G3 O( g1 C# C# @; ]9 Y    │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
    │      2.11测试分箱和存储.mp4
" G" d. R' O2 p- `7 S  ~0 J    │      2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
9 [; T2 W/ ]+ b) D# ^9 X( D- q    │      2.13WOE编码公式.mp4
    │      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
' v% U  W1 a( ~: e' z, u( |    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
    │      2.19章节小节.mp4
( u" {! m! M8 ]/ q; z1 H    │      
6 `- G( {* J  _6 p    ├─03.信用评分建模：迁移学习
! h1 J" m6 l/ z! @$ U* m6 ?    │      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
. F$ z" n0 w6 }% F    │      
0 @5 S$ I( b1 }5 h: q    ├─05.分仓规划案例介绍
    │      5.1分仓规划：建模思考.mp4
9 N- j- b( [, n    │      5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
    │      5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
! F( i' {8 y; ]+ u4 o3 }  C    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
6 _. M( ~. b" W4 d: i/ A1 [  B    │      5.5机器学习建模和分析.mp4
    │      5.6模型优化汇总.mp4
0 C' }$ W' a( v. p, u    │      
/ U' Q  g: h* m% U! k0 R" t    └─06.分仓规划案例实操;
5 g, U( V  L6 b  V( N  l; W- h            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
# M5 T: i: I4 y( g. w  [4 j$ S




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