Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例配套书籍2018新

爱人类爱生活

├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库5 r1 C% A0 ^3 U8 W0 l
: S( i/ b! K  Y$ u│      2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4! q0 c( I% x' o6 G
# }# q" x) @) B2 N' A+ Q- n│      3. 数据科学的统计基础.mp4: e- @; Q( ?% Q) Y2 e
- Q+ k* E, E# {; T' t) X│      4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
5 a& o3 F! q& L; N' e  {8 y│      5. 各类算法的适用场景讲解.mp44 `( v4 A/ c" [4 I* M. P6 x
8 t+ d" M8 x/ l8 B│      6. 面向应用的分类模型评估.mp4
+ w# _# C1 V7 s! e) P* e│      ; B4 a, \! V% a6 L. v) R2 Y9 f
- e- D  ~/ I/ L$ i* X9 [├─章节02： 第二讲：Python基础
│      10. Python原生态数据结构(下).mp4; A# z$ ^& M1 Q4 D; c  I) P/ e
2 w4 r7 r" K0 ]+ P8 F│      11. Python控制流.mp4% N$ v1 y' b  Y
│      12. Python函数.mp42 k3 F5 L; C/ o
│      13. Python模块的使用.mp4. g( m1 I8 c/ Q, }
; W, V! n  x1 k' p; _* \│      7. Python介绍.mp4
│      8. Python基础数据类型和表达式.mp4
' m3 o( w* j+ P$ {# R│      9. Python原生态数据结构(上).mp43 y9 z% p" l" `# C
& h( x5 m& c$ B/ t+ S9 X6 O│      
0 L7 }$ b2 t2 ^/ l" S$ b├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步) G( s: |+ A3 \5 C2 R
7 d9 B. Z& y' t8 ~  k- m: M: e│      14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp42 o5 B& u% ]7 H! E. Q1 d+ q
, ^+ r6 C* T* K│      15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
" o& i/ x% `8 ^' c4 r+ k│      16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
$ w# p% q) E2 T$ c4 }" w│      17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4/ s+ ^, N2 e& ]" g% V
6 [' M3 F& b6 K5 J│      18. 统计制图原理.mp4! T: z# E* A7 w3 J/ e- ?
! z, {8 m; W+ Z6 I* t1 i│      19. 数据库基础.mp4
  N2 |  t, w; b& T( s  q, ?│      20. 数据整合和数据清洗.mp42 x% J% W/ |! n& D
│      21. 数据整理.mp46 ^( i! p, x- g# r
9 \1 t) f- ^- q7 S0 K│      22. 课后答疑.mp4
' |3 k' P/ b+ i! r, Z│      23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
$ D: y; t- k. R( V  L& z│      24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4) i/ j& s4 n/ v
│      # ?; `. v. P" B! |+ V, ~
' I$ Q8 M" M" K7 V' u├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
3 `% I+ A/ o8 y6 O& o& m5 S( I│      25. 两变量关系检验方法综述.mp4
4 F0 h, r5 x% T! @│      26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4) d4 M' \' I4 Y* Q5 h+ {: y
│      27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
│      28. 假设检验与单样本T检验(上).mp46 S/ N1 B0 @0 p+ `& p! d, p* A
│      29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4$ m; Q" x- y4 z9 ~. G! Z( ^( C
│      30. 两样本T检验.mp4
│      31. 方差分析.mp4
│      32. 相关分析.mp4
│      33. 相关知识点答疑.mp4& U# t1 _* A/ L8 ^
* w; x( x# E# W8 q│      34. 简单线性回归(上).mp4
│      35. 简单线性回归(下).mp4. z* f6 f- R, J3 W% A% A/ ~/ P
│      36. 多元线性回归.mp4
/ l' l3 n: K# w* ~│      37. 课后作业与课程答疑.mp4
' K5 G* `% M& F! a" z│      38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4. A! N0 r+ O' \. E6 \" s
; S2 q8 m. w8 O* I0 }, z. s5 T% }│      39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4, g6 v+ Z) ]% @( T6 f
│      40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
│      41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
1 _8 V+ o$ i( U│      42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp43 k3 r8 w7 \  N5 M0 G6 t
$ N) d% q5 P; L" X; N" M│      43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
% j# `1 R: E* v: O/ g+ q8 [1 @│      44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
  k9 B, j1 U6 i8 j4 F, H│      
9 G" V3 J. a7 Y% `% {1 D# r! k├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
1 D' i4 {3 e5 ?2 M  Y: P│      45. 课程答疑1.mp4
8 Y9 V$ \, w7 k  H* m; |  }│      46. 线性回归检验（上）.mp4( D" f- S7 t2 b/ u+ p; P5 P
' x3 }! q# Q% w│      47. 线性回归检验（中）.mp47 {# ^7 Z" j+ W6 p/ d; b6 [4 |2 X" z
│      48. 线性回归检验（下）.mp4$ P% b2 z! n# M( }
, r3 t5 g5 Y, Q# W; u│      49. 逻辑回归基础（上）.mp4! }% J4 y4 s# l* V& N% @, ?
│      50. 逻辑回归基础（下）.mp4
8 `$ N$ ?. W2 F) b5 v+ W4 P2 B│      51. 课程答疑2.mp4
, ~" Q: a# E: |- l8 M/ A) m│      52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
│      53. 作业讲解2矩估计1.mp40 Q, G, n, K& H5 t' _
│      54. 作业讲解3矩估计2.mp4
4 N9 p9 _* H% n: W2 k+ Q( `* H│      55. 作业讲解4极大似然估计.mp40 Z, M! F; B+ N) n
; W& U5 N- b" p& `│      56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
7 U5 `  R, F8 ^4 H' f9 F/ m│      57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp48 r4 f. ?; U) i0 X- D+ {+ N
│      58. 作业讲解7模型调优.mp41 G( P# J+ O- Y8 _: Z
│      59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
│      60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp45 y: p# }" k7 S2 e4 l
│      - {$ u5 V% \. |
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警
│      61. 课前答疑.mp4
│      62. 决策树建模思路（上）.mp4
, ]' R2 |) T3 [│      63. 决策树建模思路（下）.mp4
, [0 B0 [+ K; g! ]3 l* k│      64. 决策树建模基本原理.mp4+ ^& E% B+ k# O
│      65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
│      66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
. j0 |( J  f. S8 }  r9 {( `8 X│      67. CART决策树建模原理.mp43 }) j& X* ]( E; P, \
│      68. 模型修剪-以CART为例.mp4; a9 V5 |/ F: W+ w4 t; S
│      69. 案例讲解1.mp4
│      70. 神经网络基本概念.mp4
│      71. 人工神经网络结构.mp4. a- |7 U* j6 K
2 f; _0 w. k8 U+ X) r4 y, T│      72. 感知器.mp4! W: }2 j# i; t% T/ B
/ t9 }0 B; v% m1 h5 R  M& h│      73. 案例讲解2.mp4
0 ~  \1 a# d; m' @% B' Y│      74. BP神经网络.mp4
4 r+ s9 {  p% N% `( L6 |│      75. 课后答疑.mp4
│      
, [, E0 {# o& u├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
│      76. 不平衡分类概述.mp49 R* }  n# ?+ a5 U
8 R2 o. q! s* f# B3 I│      77. 欠采样.mp4
│      78. 过采样.mp4
│      79. 综合采样.mp40 R& p& F! w9 j+ o" t# `" P8 f; N
│      80. 案例讲解.mp4
│      81. 集成学习概述.mp40 p! O: L% W! f0 W3 V8 D# Z5 K: u% H
) ^8 K% y" q8 k! }. |% q7 [% B7 u) V/ v│      82. 随机森林.mp4
- b# |) }5 x9 l5 v  r# H" U│      83. Adaboost算法.mp4
│      84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
% O1 P$ Y6 L9 m  A, Z% u8 L2 D: f│      
├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例+ `. y$ o  f& L! G; N; B3 K
) L) _; T& a+ K: s" X3 P, F2 c' g& W│      085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
, t: e/ m6 K# H1 m6 K8 O/ i│      086. 主成分分析理论基础1.mp45 W: \" W! Y2 ^* J6 e; Y
│      087. 主成分分析理论基础2.mp4/ Z$ i6 T- k9 o" Z
│      088. 主成分分析理论基础3.mp4; F3 Z, s6 c% r, H
│      089. 主成分分析案例1.mp4, s( S4 R+ v$ K8 G
│      090. 主成分分析案例2.mp4& q' k! [8 h" G1 V
. u# G* w- G; O: b│      091. 因子分析1.mp4
3 S8 {0 R; Z' i5 ]6 {│      092. 因子分析2.mp4. H& D9 ~* V  H, L" V# r' k  m2 |
│      093. 稀疏主成分分析.mp4
1 N" @* I! h" s9 Z; p5 c( e│      094. 变量聚类原理.mp4# o5 ^! b, Z/ C3 @2 L. V' O
6 W+ Z& }7 A5 R% [& t& }2 ?& O& \3 K│      095. 变量聚类操作.mp49 H- H* P" c8 z7 t- F- \0 H, P
- M+ m; ]) o  z│      096. 答疑1.mp41 {9 O1 q# a  p6 F9 _  R! o
│      097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp48 G+ b. h! d' d2 d
& T, M% @8 I; F; q/ J& Q* ~│      098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4, g; I4 S+ i' a# q! s' }
│      099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp41 x: c. ]& |) g4 \: k
8 u, V& S* B/ Q, o│      100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
│      101. 答疑2.mp4) q7 n/ w) I0 D- S
1 B  `' Q4 X/ q0 ~│      9 z0 `- d7 q' `; x5 i
( M' G/ l3 H, n├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察2 Z7 O; a- p2 k, \0 G5 N
" B; ?" m, Y6 ^" K! f5 [- {* o& W│      102. 凸优化基本概念.mp4* q/ x" o* w# W  J
3 C1 ?6 I1 e  O& }│      103. 凸集的概念.mp46 T" `7 z- P/ Q$ S; Z& m! r9 B' }
│      104. 凸函数.mp4' h! T2 _% L* R. N1 W/ a( Y0 f
: S0 z) Q; ^0 o% p1 A│      105. 无约束凸优化计算.mp47 ^" _) L. G0 w7 }1 V, t
! D: `$ Q" d- w" e% s" L. h) k: r│      106. 有约束凸优化计算.mp4  h8 h2 r/ K* [* N
│      107. 朴素贝叶斯分类器.mp4. w5 R3 _5 ]7 J; u9 r. \
3 p7 v: F5 H( E( C2 A│      108. 支持向量机引论.mp4# U! x0 |( e2 r! Y) ?
+ N1 [8 O" V/ g8 M│      109. 线性可分的支持向量机.mp4' d: v+ q2 h  W9 M3 a9 j
: a5 ~; \$ G8 J: `5 `/ T% b│      110. 线性不可分的支持向量机.mp4* T2 S8 L$ D( I1 V* f
│      111. 支持向量机使用案例.mp4/ ?7 |0 T% z( L/ q0 l
' `2 a4 N: M3 V( U! }8 h│      112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│      113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4! s7 K- R4 l4 U: Y2 [
│      114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│      115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4& _, f  [0 V% s1 \; d. e8 v3 E
│      116. 客户画像与标签体系.mp49 q) }! V6 H* w& [* U
7 ?7 s! A  @$ j! G  ^. J│      117. 客户细分.mp4
! f, w  v7 s, i7 }│      118. 聚类的基本逻辑.mp4
│      119. 系统聚类(上).mp46 E/ {% B1 d* F* g, }- f6 ]0 h
│      120. 系统聚类(下).mp41 M% v7 \8 Z  a4 h8 [4 D3 @2 p
! }3 i+ L  j' B│      121. K-means聚类.mp4
│      122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp48 l. {& i( H7 x: e' @- Z
│      123. 课后答疑.mp4
  V6 f4 r3 R' p  e3 c9 e. I│      
* W* g" U1 ?3 `; e6 i" K├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐. `* @2 q. r4 [& W1 u' M) R$ L( W  F# e
0 e" r; ?9 A- S$ m; y( r- P6 O7 d+ E$ j│      124. 智能推荐（上）.mp45 B/ n; x1 V- C2 {
- F0 d0 k$ \, `│      125. 智能推荐（下）.mp4
│      126. 购物篮分析与运用.mp4) n( h' f# h! O: T, z- M, O, X
│      127. 关联规则（上）.mp4
- ?1 o/ J, T7 O1 R0 m7 j│      128. 关联规则（中）.mp4
│      129. 关联规则（下）.mp4
% r- m: D, g$ }) k% \│      130. 序贯模型.mp44 U6 f, b- @* S9 L6 q
# s/ E% U8 s$ S& z# F% b) M│      131. 相关性在推荐中的运用.mp4
4 N. b# f* o& Y7 t' w: C│      132. 答疑.mp44 j  A$ \, p0 @' s
│      
$ V) i% M$ E# B; K$ k- N. {└─课程配套资料/ q) `. B, t4 G: S# ]7 i
    └─280_Ben_八大直播八大案例配套课件5 z( {% Y7 A; a# ?" R8 O
2 F* Z0 g: e, ~- i4 C3 e) Z! }; a6 R" q" q3 \  o& e( w
下载地址：o296kofz3n1liw



- Y2 g, u2 ?" T" |% V

" Q9 S0 C8 t# [- v8 c: ?
$ A" g# @" l0 f% k3 W4 n

7 a4 o, L/ [. i0 {. C3 b资源下载地址和密码（百度云盘）：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide] 百度网盘信息回帖可见

% e# r; o5 ^3 M

本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】

三亚游艇

谢谢分享！！

个别生

谢谢分享。。。。。。。。。。。。。

哔哔鬼

不错好资源 可以用

只说真话

八大直播八大案例配套课

觉醒人生

666666666666

蓝黑之心

谢谢分享！！！！

海浪轻轻的吹

真是被感动的痛哭流涕……

Scorpio93

可以看 不错

A1148607751

好东西，学这块很必要呢