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2017年最新数据建模Python方向三周加预习视频教程全套附配套讲义代码数据 4

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发表于 2022-6-22 17:24:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程介绍:* B6 Q) B* G- N# t

, ?3 y+ G6 }+ T$ v  m5 a& K9 O, a这是一套数据建模分析师Python方向的定向培训课程,培训的内容精准且系统,特别适合非IT编程工程师,对于数据分析师来讲,可以快速掌握Python编程语言的基本语法,而且点到为止,在此基础上熟练使用Python分析工具Numpy、Pandas来进行科学计算。最后利用掌握的语言与工具重点来进行数据分析数据挖掘算法的实践。推荐学习!
: K% k" n4 K" H. @. Y$ }$ M: B' a* d$ {
6 ]# A" T* ]: b; J: o

) j0 R/ u$ V1 W; N$ f# Y$ `课程高清,老师讲解到位,案例多,能够对算法的理解与应用提高一个层次。- N5 n# _7 d7 R# d6 p$ @2 B
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8 ?3 a0 |9 L9 G" z6 d2 e
( u$ ~0 h1 H& K. R; J
课程目录:
% m! ]" {- t) h$ g& d6 r. w: {2 y% w
Python基础预习视频课程
. Z  V. |, h) L4 ^" k, c1.Python概览
& y1 I% G! V& \( R+ q2.1if条件语句
! I0 m( A5 P6 h# W4 e' j/ {5 J8 @2 y2.2while循环语句9 h9 z& x0 @8 R: X( W
2.3for循环语句" Q4 \9 b& ]) W* @5 Q% W
2.4嵌套语句
2 Z+ g: V8 _; L9 z) G: s; o' h2.5循环控制语句" c# |& [6 H1 w/ w$ z# k
2.6range()和xrange()函数# X; I+ X3 u6 E8 F9 d! C6 S4 Q
2.7array()函数
3 k* \. P2 T+ q& e! x7 y3.1定义函数
& m& p! ~6 W" O" I' L% H% X- V: I3.2一般性的函数参数格式% m2 D* G; b& a0 F! E% D/ g
3.3特殊参数格式及用法' Z9 v' b/ q% W, |
3.4参数用法小结7 a& O% S6 l0 n5 u
3.5.1匿名函数
7 r) c7 p# v0 L3 t3.5.2映射函数$ N; R- C' J) I" _; R% H
3.5.3reduce()和filter()
' i1 P& m$ S# x4 t4 X3.6全局变量和局部变量9 F! ^8 T* s5 q$ ~7 T9 s# m
3.7数据结构
3 b  ~9 H. d7 n4.1数据分析标准库. i9 U5 e2 u& _1 P0 Q
4.2Numpy创建和生成数组8 b; j5 X) {7 F; P
4.3数组索引和切片
3 R8 B& g. e% l! y; x4.4数组的算术和统计运算. N% ^' S# v7 c4 x+ A/ |0 }# `
4.5.1存取二进制数据9 x* }, f( Y$ {7 C9 f
第一周 Python_CDA% D4 a$ I2 I# w- x% m  Q3 n  @
1.1Python数据分析概述- n6 A% k4 s& G" J
1.2Python语法基础8 r6 t0 _: S  m2 W* k# y
1.3Python运算符、表达式与控制流$ ]) X# d! S9 Z6 Z+ z% Q8 X
1.4Python控制流
) M% p2 j' \/ a7 A% e; e# @1.5Pytho科学计算-Numpy篇0 p5 B! A/ K* l1 ?
1.6Python科学计算-Pandas篇+ Q" I3 @; _$ d2 ~) a5 o
1.7Pandas细节P1* C. z2 Z6 }7 P& I) d/ N
1.8Pandas细节P2与Mysql% Q* E7 E3 y4 R8 A7 s) e7 q7 B0 a
第二周 案例专题4 x3 _4 v  p7 {9 E# f
2.1利用Python进行离网用户预警: }' P) {( J" L: h: D
2.2数据挖掘模型介绍
% B5 d! r* N& ]; D0 D! f: m2.3决策树算法与实操
3 W( H' [" l! D; U4 c" K2.4人工神经网络与销量预测+ C/ P6 f' K0 ]% K# |
2.5逻辑回归与银行贷款问题
7 Z( \7 H4 F; K# d  c2 M2.6支持向量机与聚类分析
$ k( W6 G4 M' B1 ^2.7离网用户预警综合案例
) u! S3 W2 k! P% h第三周 算法深化4 m9 P* [( x! P( \( n1 q
3.1统计推断基础/ J4 ^. I: s- M8 N1 ?7 G0 y0 S( D+ \; Q
3.2假设检验与单样本T检验
+ ~3 t8 {4 Z5 P2 D' L( U3.3线性回归分析' O6 D' z- [# ?& \
3.4最近领域与朴素贝叶斯
. f: k7 h8 o5 r6 b' q3.5主成分分析介绍
0 M# u7 e- R) j/ d- x7 D# Y: g$ G3.6降维分析3 B+ {/ b$ ^6 d4 N8 Y$ W
3.7样本聚类
  b3 \- I, c' f5 |( g3 F6 o$ ?3.8Python版特征工程与组合算法9 z7 Y' S1 G9 e7 J) }8 t

) u* }/ O# n2 E
# U- h8 ?7 n( i" D% s9 ]: D) I$ ?% ?' N. ^; a
9 C5 p/ B0 ~5 q) Q( }7 G+ s

  Q0 m- b- `3 I( M6 n; C; b4 M
$ A3 M0 B0 u! [; [$ l& R" {3 o4 s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
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强烈支持楼主ing……
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发表于 2022-6-23 06:11:32 | 显示全部楼层
天哪终于找到这个课程了
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    [LV.2]登堂入室

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    资源很新
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    发表于 2022-7-23 20:14:06 | 显示全部楼层
    我能看看吗
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  • TA的每日心情
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  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2022-8-15 22:25:09 | 显示全部楼层
    居然在这里找到了 不易
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    发表于 2022-9-7 12:23:30 | 显示全部楼层
    可以下载
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    发表于 2022-9-26 18:28:19 | 显示全部楼层
    厉害厉害,很强很强
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