|
admin 发表于 2021-3-6 01:17:24
28840
103
课程介绍5 V2 n( N4 G- m. W* w& {9 F
数据分析与挖掘行业火爆,人才稀缺。本课程基于Python3全程以真实案例驱动,带你学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。助你逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!
! K1 d- ^2 S$ r: Y: F8 S2 e5 k* H8 z. c4 W8 c; O% u& m' L
轻松入行、转行数据分析领域,开启你的数据掘金时代7 U& @! ?% F7 A
手把手带你掌握数据分析与建模的科学思维,必会知识,常用工具,完整流程与经验技巧
4 a- S& K2 K h+ @: _% j7 l" M# ?& O) U. l! C! F C; @/ d$ B& [
课程目录( |6 L+ A& L( e6 K3 w, x
课程目录:6 R7 m4 k# v0 F( u* Q0 f0 g5 d
1-1 课程导学.mp4
' C* p5 i6 b" F# c/ i, C1-2 数据分析概述.mp4
/ N) ?, [. s- V3 K4 P k, [+ U' \2-1 数据仓库.mp4 x7 A" {6 I1 s$ v. s0 t
2-2 监测与抓取.mp4) v5 L- l" g) {) J, V a9 V4 @$ I
2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4
; D7 o( @# T c. R1 R* j% {2-4 数据学习网站.mp4
G8 W, b$ C$ Z+ E* G3-1 数据案例介绍.mp4 K# |6 n5 H% v5 z
3-2 集中趋势,离中趋势.mp4/ u0 o) U7 U8 B4 D; z
3-3 数据分布--偏态与峰度.mp4! I( i/ [" {* a2 d- R% S' p
3-4 抽样理论.mp42 }4 Q4 j- _9 ^: B$ v S) Q8 v. r
3-5 编码实现(基于python2.7).mp4
+ p' p% h" R# v3-6 数据分类.mp4: e w2 X5 y7 m. R5 [# C6 {
3-7 异常值分析.mp4
: F0 B* W. J4 }' V8 e7 m- n$ R3-8 对比分析.mp4% e0 a0 n3 R1 _7 q1 e8 b A* @
3-9 结构分析.mp4) f& c" S* T# v9 d+ l' ~
3-10 分布分析.mp4
! i$ W% L6 b- E; ?& ]: i a8 r3-11 Satisfaction Level的分析.mp4
4 K$ |& [6 w9 _ e. M: K# S3-12 LastEvaluation的分析.mp4# R2 D" x! g9 e2 Z
3-13 NumberProject的分析.mp4
. I2 h* i, c, j) F1 [3 ?% f3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4
8 V- Y: u' t! U3 D$ z9 o3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4& e F0 T. G2 B$ D3 v8 C: p, R
3-16 WorkAccident的分析.mp4: v2 x, r0 g- u; v7 f" b
3-17 Left的分析.mp4
+ T7 G2 \! `# f5 a8 t/ O3 n3-18 PromotionLast5Years的分析.mp41 t O4 @) H0 L2 U; D( H& F- v
3-19 Salary的分析.mp4/ Y) O4 M4 `3 T/ i3 j
3-20 Department的分析.mp4
! ]' w* v/ d+ d% @% c* v2 i: ~3-21 简单对比分析操作.mp4( E4 y# b6 c) Y
3-22 可视化-柱状图.mp4" m, O1 L; {6 ]& X
3-23 可视化-直方图.mp4
?0 P1 r6 V. q; I7 ^, H$ s3-24 可视化-箱线图.mp46 Z( @* |# V$ J6 g
3-25 可视化-折线图.mp45 `# R4 z+ y% b- j. }4 k2 v
3-26 可视化-饼图.mp4
/ r# V) O+ y+ e0 v3-27 本章小结.mp4
, u3 y8 i5 K. ^+ B5 V) ]5 ]+ d4-1 假设检验.mp4+ p: u/ r! |2 ?4 P$ @! N; v
4-2 卡方检验.mp4
- z! V9 `$ ~' W* k; y( j9 N4-3 方差检验.mp4
u4 ~& _2 l* X8 x3 H( G" o2 e: L4-4 相关系数.mp4
1 r$ j6 M4 R+ ?4-5 线性回归.mp4
V5 {6 U! N7 M1 s: I4-6 主成分分析.mp4$ |6 k7 I8 N$ Y4 t2 ^
4-7 编码实现.mp4
7 G p1 x! H# ^) b3 {7 \4-8 交叉分析方法与实现.mp4
7 ?* z5 H- n6 c4 r; M5 ~8 ^! e" {9 e4-9 分组分析方法与实现.mp4
2 {3 N' P! }5 y' l" J9 [4-10 相关分析与实现.mp4- r" C9 I8 z; Y5 P$ E& L* E; S
4-11 因子分析与实现.mp4+ C% T, y {1 x1 \8 {6 B- {
4-12 本章小结.mp43 _8 V3 Y: j+ ~# K# a( {) a; A& X
5-1 特征工程概述.mp4
% q2 O% i% C, N0 b% \) @/ @5-2 数据样本采集.mp42 [) e8 H0 o+ [+ C
5-3 异常值处理.mp4
* e1 l/ j& B% [! S% o* [5-4 标注.mp4* P3 F8 j$ D0 s- R( {
5-5 特征选择.mp4
; R& |$ X# g5 z, f! T& H6 \5-6 特征变换-对指化.mp47 U7 T0 i) t8 }2 R
5-7 特征变换-离散化.mp4
" D3 s7 N& l$ k5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4* u: a% Q4 j) i, f0 E
5-9 特征变换-数值化.mp4
1 Y) h2 p' p Y! k5-10 特征变换-正规化.mp4
0 u3 H; ?4 Y7 J1 u5-11 特征降维-LDA.mp4" q% V# n7 h, ?
5-12 特征衍生.mp45 H: \7 @" b- ?
5-13 HR表的特征预处理-1.mp49 ^/ s, \) N: M" m
5-14 HR表的特征预处理-2.mp4
/ P7 F/ n9 l- j2 L! q+ P5-15 本章小结.mp4
8 F/ L( B* i" E7 v2 I6-1 机器学习与数据建模.mp4' ^ ^3 M! P4 l' S
6-2 训练集、验证集、测试集.mp4
+ J2 b0 x! t, p) U& f/ I+ @3 s6-3 分类-KNN.mp4
/ w( _ @- n. @3 ~, l* _/ b$ M6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4
b8 M1 k" w7 [# P- p1 @, R6-5 分类-决策树.mp4
7 A. r. M2 C# K6 j; b' D) U6-6 分类-支持向量机.mp4* d( y+ ^( t/ o3 a/ Z- {. @) N
6-7 分类-集成-随机森林.mp4 ^" K- c" [/ C) i
6-8 分类-集成-Adaboost.mp4* F$ Y' g/ ]$ P
6-9 回归-线性回归.mp4
6 ?) t: ~$ R# O+ Z- E( y6-10 回归-分类-逻辑回归.mp49 ~! t c+ X1 C$ y4 @
6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp48 e' l0 ~( |/ n) h
6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4
$ Q5 w$ F a1 C& M; R6-13 回归-回归树与提升树.mp4: {- f( B8 o/ ?- I( S
6-14 聚类-Kmeans-1.mp4) f& D1 \; B/ U, |9 z& A$ J
6-15 聚类-Kmeans-2.mp4) I1 R5 r9 B0 O B
6-16 聚类-DBSCAN.mp4- I) @2 A0 s- z+ @- H
6-17 聚类-层次聚类.mp4
. n9 r' ]& p2 n/ D0 X! Q- z0 U% o. Y6-18 聚类-图分裂.mp4- F) t) L$ g; y6 Z
6-19 关联-关联规则-1.mp4 ^" b9 u- q! |( T: A! C
6-20 关联-关联规则-2.mp4& ^: I- |* q7 c0 A/ G# Q; M% P; G
6-21 半监督-标签传播算法.mp4
4 {4 }" a' X, p% a; c& T# h6-22 本章小结.mp4. t. v& ?( t0 v
7-1 分类评估-混淆矩阵.mp4* \* m$ @: Z4 m- `4 W
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4
/ ^/ o( f' f$ g6 J7-3 回归评估.mp4
% M0 I* t0 T% g7-4 非监督评估.mp46 p' _' d0 ~) n8 W
8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp4
/ W% m( `% U/ M8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4; k( C. x/ T+ |# j% u, y: k
数据挖掘导论.pdf
5 `9 \% ]3 v) D5 ^9 F利用Python进行数据分析.pdf
\1 N4 X- i- {' M, ?半监督学习.pdf
% w4 L `+ _' P0 E代码资料.zip& y$ f; R$ X# l, a& @
视频截图7 U2 p* R+ E ?
' t: ^. U6 a" G
资源存放>百度网盘
, s# W8 n: \( }% l3 M0 C9 _6 `6 l/ x
下载地址
& o, Z, s) k. |% }. [! k) N' S
+ i/ W% k4 U! s" n* uVIP会员全站免金币, i% [+ Q, u, N4 n4 E7 K7 ?5 M" b
IT直通车已为全国各地程序员提供上千G课程资源6 r3 Z D/ d8 a) o$ ?. D8 {
如您需要购买本站VIP会员,请点击「开通VIP」享受全站资源免金币无限制下载!
# t p9 s3 O$ \- L
- H2 \1 ~- `( E6 u. M失效反馈
2 Z& d" n3 D- XIT直通车所有资源都存放在自己注册的百度网盘,失效可修复,确保持续可用* a$ s& U2 f0 @: o* N
如您需要的资源链接提示失效,请尽情反馈给我们,将在收到反馈后尽快修复「点击反馈」
3 Y- L5 ?. I, N2 Y$ O2 J9 ]# v) \$ w" y8 M( ^. V6 e+ M
获得帮助
7 f& P- I4 A( S3 r2 `- s需要帮助吗?点击网站右侧在线客服,7X12小时在线!+ A) p3 h/ q5 g* s1 E
0 M3 l$ T3 k5 n: f$ Y! h
+ V6 |1 ^+ E/ O1 x' G |
|