Python数据科学家进阶之路-Python数据科学应用与数据分析 机器学习高级建模课程

茶山竹海

python数据科学家进阶之路-Python数据科学应用与数据分析 机器学习高级建模课程







            课程的内容和主旨非常明确，带领我们进入Python数据分析的大门，成为一名合格的Python数据分析与数据科学专家！课程开篇做了简单的基础技术的整理，简介了数据科学的应用与价值，后续的课程没有任何赘述直奔数据搜集实例课程，资料的清理与数据探索、可视化与数据存储。课程后三分之一的内容将整课程的高度抬到了最高阶段，使用机器学习的高级建模技术来进行数据分析与应用。

===============课程目录===============


(0)；课程课件
├─课件.zip
(1)\章节01： Python与数据科学应用；
├─01数据科学简介与应用.mp4
├─02Python与数据科学.mp4
├─03安装Anaconda.mp4
├─04使用Jupyter Notebook.mp4
├─05语法变量类型.mp4
├─06语法之列表.mp4
├─07语法之元组.mp4
├─08语法之字典.mp4
├─09语法之for循环，if分支语句.mp4
├─10语法之函数.mp4
├─11语法之模块导入.mp4
├─12语法之代码保存于分享.mp4
├─13数据科学步骤详解.mp4
├─14实战范例-使用Python计算文章中的字词频率.avi
(2)\章节02： 数据搜集实例；
├─15数据型态.avi
├─16结构化VS半结构化VS非结构化.avi
├─17IO与档案处理.avi
├─18处理CSV格式数据.avi
├─19处理EXCEL格式数据.avi
├─20处理JSON格式数据.avi
├─21处理XML格式数据.mp4
├─22网络爬虫架构.mp4
├─23开发人员工具.mp4
├─24BeautifulSoup攥写网络爬虫.mp4
├─25Beautifulsoup攥写网络爬虫(2).mp4
├─26实战范例-房天下（fang.com）屋价资料搜集.mp4
├─27实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（2）.mp4
├─28实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（3）.mp4
(3)\章节03： 资料清理(I)；
├─29资料清理概论.mp4
├─30简介Pandas-使用Pandas处理资料（1）.mp4
├─31简介Pandas-使用Pandas处理资料（2）.mp4
├─32资料筛选.mp4
├─33侦测遗失值.mp4
├─34补齐遗失值.mp4
├─35实战范例-房屋资料处理.mp4
(4)\章节04： 资料清理(II)；目录中文件数:7个
├─36资料转换.mp4
├─37处理时间格式.mp4
├─38重塑资料.mp4
├─39学习正规表达式（1）.mp4
├─40学习正规表达式（2）.mp4
├─41实战范例-新闻资料处理（1）.mp4
├─42实战范例-新闻资料处理（2）.mp4
(5)\章节05： 资料探索与资料视觉化；目录中文件数:4个
├─43使用Pandas产生叙述性统计.mp4
├─44如何使用Pandas绘制统计图表（1）.mp4
├─45如何使用pandas绘制统计i图标（2）.mp4
├─46网页浏览纪录资料分析.mp4
(6)\章节06： 资料储存实例；目录中文件数:4个
├─47关联式资料库-SOLITE简介.mp4
├─48将资料储存至资料库中.mp4
├─49使用SQL Query分析结构化资料.mp4
├─50实战范例-汇率资讯存储与管理.mp4
(7)\章节07： 使用机器学习建立数据模型(回归模型)；目录中文件数:8个
├─51机器学习基础.mp4
├─52Scikit-Learn套件简介.mp4
├─53监督式学习与非监督式学习.mp4
├─54回归分析.mp4
├─55回归分析(2).mp4
├─56回归分析（3）.mp4
├─57回归模型评估.mp4
├─58实战范烈-使用回归模型分析房屋价格.mp4
(8)\章节08： 使用机器学习建立数据模型(分类模型)；目录中文件数:8个
├─59资料分类-决策树（1）.mp4
├─60资料分类-决策树（2）.mp4
├─61资料分类-Logistic Regression.mp4
├─62资料分类-SVM.mp4
├─63资料分类-类神经网络.mp4
├─64资料分类-类神经网络（2）.mp4
├─65资料分类随机森.mp4
├─66实战范例-使用分类模型预测客户流失.mp4
(9)\章节09： 使用机器学习建立数据模型 (验证模型)；目录中文件数:4个
├─67混淆矩阵（Confusion Matrix与其意义）.mp4
├─68交叉验证（Cross Validation）.mp4
├─69使用ROC评估不同分类模型.mp4
├─70实战范例-评估不同客户流失分析模型.mp4
(10)\章节10： 使用机器学习建立数据模型(资料分群)；目录中文件数:5个
├─71分群方法-阶层式分群.mp4
├─72分群方法-Kmeans分群.mp4
├─73分群方法-DBScan分群.mp4
├─74分群结果评估.mp4
├─75实战范例-利用分群找出文章主题.mp4
(11)\章节11： 使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)；目录中文件数:4个
├─76特征筛选（Feature Selection）.mp4
├─77特征萃取-PCA.mp4
├─78特征萃取-SVD.mp4
├─79实战范例-使用SVD压缩图档.mp4
(12)\章节12： 使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)；目录中文件数:3个
├─80关联分析（Association Rule）.mp4
├─81频繁样式探勘（Frequent Pattern Mining）.mp4
├─82实战范例-购物篮分析实例.mp4

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xshh123

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Eric_335

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