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[数据分析] Python数据科学技术精讲与实战视频教程

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发表于 2019-6-22 16:38:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
Python数据科学技术精讲与实战视频教程

课程目录
  章节1: 第一讲: 数据科学家的武器库
    课时1:数据科学的概念 09:02
    课时2:以示例讲解数据建模和数学建模 07:08! S6 [9 L' ?$ v4 [: p
    课时3:数据科学的统计基础 15:08* p- ?9 I: Q4 X5 t" J$ b* `
    课时4:面向应用的数据挖掘算法分类 11:33
    课时5:各类算法的适用场景讲解 16:16
    课时6:面向应用的分类模型评估 11:55# P$ S7 E- a2 Q1 {
  章节2: 第二讲:Python基础; _4 L  k8 C7 ?; Q
    课时7:Python介绍 08:12
    课时8:Python基础数据类型和表达式 23:30% c& g% n! D; S( d* U; A
    课时9:Python原生态数据结构(上) 13:187 {# o" U9 H5 x/ P! G3 v
    课时10:Python原生态数据结构(下) 09:574 T7 }, v3 j. J# G' S/ A
    课时11:Python控制流 12:02
    课时12:Python函数 07:535 B  x4 h0 `- \, m" `
    课时13:Python模块的使用 05:34
  章节3: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
    课时14:描述性统计与探索型数据分析(上) 28:37
    课时15:描述性统计与探索型数据分析(下) 25:489 {3 k' h9 u; ?2 Y! `/ T( f
    课时16:描述性方法大全与Python绘图(上) 32:47+ u2 g* q* l% u3 C1 ]" `
    课时17:描述性方法大全与Python绘图(下) 16:29. b0 e8 V8 D' S6 F: ^8 L
    课时18:统计制图原理 09:05( o0 k2 v  i# @  O3 q
    课时19:数据库基础 03:35
    课时20:数据整合和数据清洗 32:13
    课时21:数据整理 06:05
    课时22:课后答疑 09:14
    课时23:第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:268 ^2 J; n- [. n
    课时24:第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58+ `" B: u" n% M# b$ O
  章节4: 第四讲:二手房价格分析报告
    课时25:两变量关系检验方法综述 17:39
    课时26:参数估计简介及概念介绍(上) 19:26
    课时27:参数估计简介及概念介绍(下) 09:50+ j  u" k/ K8 H/ Q1 U. h! t
    课时28:假设检验与单样本T检验(上) 19:139 I* |) g; m( n, k
    课时29:假设检验与单样本T检验(下) 06:46
    课时30:两样本T检验 21:13
    课时31:方差分析 12:488 E# U- i- V7 f% H* m& O
    课时32:相关分析 08:270 h) j6 L; r* p; r+ o! c3 o/ D: p
    课时33:相关知识点答疑 06:57+ H2 n8 F# C. K
    课时34:简单线性回归(上) 19:40
    课时35:简单线性回归(下) 05:54, T& R: F6 S$ v- g, Z$ L. h, O
    课时36:多元线性回归 16:10
    课时37:课后作业与课程答疑 09:42- V" R' D8 j- e) k3 }2 y! i, M% u
    课时38:第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍 02:02
    课时39:作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述 12:33, s% ?  U+ J0 p. O% Z4 ?
    课时40:作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1 10:48. \, \9 P. w: m9 S  G5 g, R$ ?
    课时41:作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2 09:17+ J* x( t6 [# g1 Q" N
    课时42:作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验 13:42; `/ Z5 T9 Z% w6 a- A
    课时43:作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型 10:45
    课时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 08:24' {' ^2 w$ S4 o' x; J" A- Q
  章节5: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作0 Z- B4 y: }7 D! e+ d' e* O
    课时45:课程答疑1 02:03
    课时46:线性回归检验(上) 29:22
    课时47:线性回归检验(中) 26:314 [4 C' i9 z! w) L& q; b; N
    课时48:线性回归检验(下) 31:31
    课时49:逻辑回归基础(上) 23:23
    课时50:逻辑回归基础(下) 43:29
    课时51:课程答疑2 09:51
    课时52:第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍 03:53
    课时53:作业讲解2矩估计1 10:46/ I( h* p: H! i) H, [' ^! ^5 ?% M
    课时54:作业讲解3矩估计2 08:01
    课时55:作业讲解4极大似然估计 12:22( ]% }4 c4 O. Q( W, z
    课时56:作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45* f& F& w; B: i/ O7 B0 c
    课时57:作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
    课时58:作业讲解7模型调优 18:41
    课时59:作业讲解8流失预警模型的调优 16:09# l% L/ B- Q1 T% V4 _) p1 _  {
    课时60:作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02
  章节6: 第六讲:电信客户流失预警
    课时61:课前答疑 02:46
    课时62:决策树建模思路(上) 13:499 Z! F* u! Q; b. z! K  w
    课时63:决策树建模思路(下) 28:20
    课时64:决策树建模基本原理 04:47
    课时65:Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:235 ^6 w; D, W2 T( d: s$ L, f3 m
    课时66:06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39/ d7 E9 K$ l( h( V& T
    课时67:CART决策树建模原理 02:28
    课时68:模型修剪-以CART为例 04:54+ a6 H6 h! A$ I# `  o
    课时69:案例讲解1 26:112 o/ S6 Q3 i* D& T% X
    课时70:神经网络基本概念 06:397 X  O" }0 P1 W% y' d
    课时71:人工神经网络结构 03:279 \  Z# |" y9 u+ W) O9 H! G7 `9 S
    课时72:感知器 15:50" y- o& ~: v) L5 }+ `. |" d3 Y6 Z
    课时73:案例讲解2 12:24
    课时74:BP神经网络 13:59
    课时75:课后答疑 08:164 J2 N9 G5 r9 \! m8 M
  章节7: 第七讲:个人银行反欺诈模型  [. ]9 ?, W# ]% b0 K
    课时76:不平衡分类概述 34:03
    课时77:欠采样 04:12
    课时78:过采样 05:15
    课时79:综合采样 04:14' H4 i* I" c5 @% Z! a
    课时80:案例讲解 16:55
    课时81:集成学习概述 30:129 L" s& _1 N5 L- {) C) C$ }% M
    课时82:随机森林 25:54/ U1 d1 V) B6 [$ X9 K- s( d
    课时83:Adaboost算法 18:19
    课时84:提升树、GBDT和XGBoost 17:14
  章节8: 第八讲:慈善机构精准营销案例$ M! L. J9 w# a
    课时85:多元统计基础与变量约减的思路 12:21
    课时86:主成分分析理论基础1 10:33' K# m9 T! g! v$ [+ x$ E
    课时87:主成分分析理论基础2 17:37
    课时88:主成分分析理论基础3 09:46
    课时89:主成分分析案例1 15:28# a& Q. R# N, |% d5 y2 a
    课时90:主成分分析案例2 08:32
    课时91:因子分析1 21:11
    课时92:因子分析2 05:01
    课时93:稀疏主成分分析 06:44, U; b5 ]  W1 q- C) Y& z, f
    课时94:变量聚类原理 09:00! v: ^. o) E. p% w# y7 {
    课时95:变量聚类操作 09:316 q' J4 s% f6 T8 e. ^, f
    课时96:答疑1 08:09# `7 `9 }/ f; D# h# T
    课时97:案例2:精准营销的两阶段预测模型1 23:17
    课时98:案例2:精准营销的两阶段预测模型2 29:014 ?2 K9 S/ t4 M4 G0 W- k9 Q6 o
    课时99:案例2:精准营销的两阶段预测模型3 22:57
    课时100:案例2:精准营销的两阶段预测模型4 28:31
    课时101:答疑2 05:452 Q& D$ W# v- g% g
  章节9: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察
    课时102:凸优化基本概念 16:37
    课时103:凸集的概念 05:041 u" f; p; o/ V7 [
    课时104:凸函数 08:38
    课时105:无约束凸优化计算 10:48, V4 p! v/ p8 z8 O; g8 b  e0 n% S" d
    课时106:有约束凸优化计算 21:28
    课时107:朴素贝叶斯分类器 16:11
    课时108:支持向量机引论 08:348 t6 N6 ^5 S( F- `% W' z) q
    课时109:线性可分的支持向量机 19:44% }# K. S$ _$ q2 u- c' V8 O3 c
    课时110:线性不可分的支持向量机 07:39/ F6 |) P! _- x) @% e" ~3 E
    课时111:支持向量机使用案例 06:20
    课时112:GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
    课时113:GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23! n+ {5 W( C, d1 i: a2 j/ R6 B7 x* @# }
    课时114:GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
    课时115:GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
    课时116:客户画像与标签体系 17:146 h- i' Z7 A- u
    课时117:客户细分 16:553 d! K6 {' o9 h. x4 m; |
    课时118:聚类的基本逻辑 06:16
    课时119:系统聚类(上) 23:34
    课时120:系统聚类(下) 21:598 j# N6 X; E; I
    课时121:K-means聚类 27:576 m$ P) z1 y+ O( c- c; n( Y
    课时122:使用决策树做聚类后客户分析 11:12+ `  S" ^( W/ I" @
    课时123:课后答疑 09:38! |  [. y# L' L! Q# ^+ j4 ~
  章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐
    课时124:智能推荐(上) 19:16
    课时125:智能推荐(下) 36:47
    课时126:购物篮分析与运用 12:09
    课时127:关联规则(上) 19:18+ N2 C% a* U# q0 q6 y( @# C
    课时128:关联规则(中) 23:33
    课时129:关联规则(下) 08:15
    课时130:序贯模型 10:10- x7 u) \5 ~2 P( a+ B
    课时131:相关性在推荐中的运用 12:43
    课时132:答疑 23:50


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zhege jiaocheng 看着很不错!!!
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