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python数据分析科学实战教程(132视频+大数据分析8案例学习+源码素材)

python数据分析科学实战教程(132视频+大数据分析8案例学习+源码素材)

讲师姓名:未知视频数量:132 教程格式:MP4有无教材:有   2019/2/7

教程描述: 本教程第一讲数据分析科学理论,第二讲数据分析工具python基础,紧接着通过8个大数据分析商业案例的实践学习,从而让大家逐步掌握如何将python语言工具应用于大数据分析与挖掘项目中。

下载说明

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教程简介

本套视频教程共10讲,含132个视频,并提供配套课件及源码素材下载。

├─第1讲: 数据科学家的武器库
│      1. 数据科学的概念.mp4
│      2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
│      3. 数据科学的统计基础.mp4
│      4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
│      5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
│      6. 面向应用的分类模型评估.mp4
│     
├─第2讲:Python基础
        7. Python介绍.mp4
│      8. Python基础数据类型和表达式.mp4
│      9. Python原生态数据结构(上).mp4
│      10. Python原生态数据结构(下).mp4
│      11. Python控制流.mp4
│      12. Python函数.mp4
│      13. Python模块的使用.mp4
│     
│     
├─第3讲:Python大数据分析案例1:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
│      14. 描述性统计与探索型数据分析(上).mp4
│      15. 描述性统计与探索型数据分析(下).mp4
│      16. 描述性方法大全与Python绘图(上).mp4
│      17. 描述性方法大全与Python绘图(下).mp4
│      18. 统计制图原理.mp4
│      19. 数据库基础.mp4
│      20. 数据整合和数据清洗.mp4
│      21. 数据整理.mp4
│      22. 课后答疑.mp4
│      23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
│      24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
│     
├─第4讲:Python大数据分析案例2:二手房价格分析报告
│      25. 两变量关系检验方法综述.mp4
│      26. 参数估计简介及概念介绍(上).mp4
│      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).mp4
│      29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
│      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
│      34. 简单线性回归(上).mp4
│      35. 简单线性回归(下).mp4
│      36. 多元线性回归.mp4
│      37. 课后作业与课程答疑.mp4
│      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
│      39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
│      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
│      42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
│      43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
│      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
│     
├─第5讲:Python大数据分析案例3:汽车贷款信用评分卡制作
│      45. 课程答疑1.mp4
│      46. 线性回归检验(上).mp4
│      47. 线性回归检验(中).mp4
│      48. 线性回归检验(下).mp4
│      49. 逻辑回归基础(上).mp4
│      50. 逻辑回归基础(下).mp4
│      51. 课程答疑2.mp4
│      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.mp4
│      54. 作业讲解3矩估计2.mp4
│      55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
│      56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
│      57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
│      58. 作业讲解7模型调优.mp4
│      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.mp4
│     
└─第6讲:Python大数据分析案例4:电信客户流失预警
        61. 课前答疑.mp4
        62. 决策树建模思路(上).mp4
        63. 决策树建模思路(下).mp4
        64. 决策树建模基本原理.mp4
        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
        67. CART决策树建模原理.mp4
        68. 模型修剪-以CART为例.mp4
        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
        72. 感知器.mp4
        73. 案例讲解2.mp4
        74. BP神经网络.mp4
        75. 课后答疑.mp4

第7讲:Python大数据分析案例5:个人银行反欺诈模型

第8讲:Python大数据分析案例6:慈善机构精准营销案例

第9讲:Python大数据分析案例7:银行客户渠道使用偏好的客户洞察

第10讲:Python大数据分析案例8:推荐系统设计与银行产品推荐

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