设为首页收藏本站

自学IT吧论坛

 找回密码
 立即注册
搜索
查看: 2011|回复: 108

Python数据科学技术详解与商业实践 案例+书籍

  [复制链接]
  • TA的每日心情
    无聊
    昨天 21:16
  • 签到天数: 882 天

    [LV.10]以坛为家III

    958

    主题

    1944

    帖子

    3687

    积分

    管理员

    坚持学习,坚持锻炼。

    Rank: 9Rank: 9Rank: 9

    积分
    3687

    最佳新人活跃会员热心会员推广达人宣传达人灌水之王突出贡献优秀版主荣誉管理论坛元老

    发表于 2018-12-9 11:46:23 | 显示全部楼层 |阅读模式

    ) `3 g9 T% A* D5 ?1 g& M" g$ c0 A3 \: [
    % ?9 Z$ G! D( v& d/ Q; o/ ]
    9 E* b5 X& Z& u3 h& S2 v

    3 C, c+ D( O3 [  ?- n" S/ w6 G' R% x" ^7 \
    课程目录  ]5 b) {( m/ f# M8 P& w' f
      章节1: 第一讲: 数据科学家的武器库* D1 V5 l1 ], G- p
        课时1:数据科学的概念 09:02
    - i) y- ]6 O, |: D% J$ U! B6 R: E0 ]    课时2:以示例讲解数据建模和数学建模 07:084 t, s- G! G2 s# G( g
        课时3:数据科学的统计基础 15:08/ c" G  X, N. @  Z2 J4 |6 ~. x
        课时4:面向应用的数据挖掘算法分类 11:33  C& e7 G" u* f, k; P
        课时5:各类算法的适用场景讲解 16:16
      `% k% m2 v$ q) U    课时6:面向应用的分类模型评估 11:55
    ( L4 f& M9 X- z1 S6 `# n  章节2: 第二讲:Python基础, C0 u# d/ X' r5 V, k! O
        课时7:Python介绍 08:12" @& Y) @/ }# K6 v1 L) h$ R3 i
        课时8:Python基础数据类型和表达式 23:30
    7 L* |3 F, X$ G' C* }! d    课时9:Python原生态数据结构(上) 13:18
    ' @6 R# M7 V6 ~1 l* E' F- }    课时10:Python原生态数据结构(下) 09:576 K' g9 E9 |9 j- `! f$ |
        课时11:Python控制流 12:02
    3 Y8 F" m3 Z, E) k    课时12:Python函数 07:530 W/ J" h9 n. Z5 k/ w  f* m
        课时13:Python模块的使用 05:34
    / d$ F4 J4 V: A& s7 H+ d( }) h; N  章节3: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
    ! `) S. _; V1 n. }! J4 I* s    课时14:描述性统计与探索型数据分析(上) 28:37
    : G0 h; l' D% W4 v) {7 k9 M# @    课时15:描述性统计与探索型数据分析(下) 25:48
    6 c6 K% F/ C  `0 m  v* W    课时16:描述性方法大全与Python绘图(上) 32:47
    + C1 p  t8 H: D; x+ H    课时17:描述性方法大全与Python绘图(下) 16:29
    2 m; P$ j  g& o* ?% e4 Z; o& I0 x    课时18:统计制图原理 09:05' t3 j% ~' L+ i5 h& ~5 ?9 r
        课时19:数据库基础 03:35
    ' d; R: p" g' e5 B8 R0 s( F    课时20:数据整合和数据清洗 32:13, U6 {4 `0 a: g1 M6 D
        课时21:数据整理 06:05
    + s3 `$ M" J0 Z2 M! d. t    课时22:课后答疑 09:14: g; ^$ x. K( _2 G+ g0 ], O
        课时23:第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
    4 c/ T5 K5 z  y/ x: |) h. a    课时24:第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
    0 H  e2 Q+ t8 W' x  章节4: 第四讲:二手房价格分析报告
    ! {& G! @5 W/ a7 X4 V) a    课时25:两变量关系检验方法综述 17:39
    , h$ N$ R1 f& B: P( [$ }    课时26:参数估计简介及概念介绍(上) 19:26+ y9 @7 R$ I  [0 \/ e: ], C  j
        课时27:参数估计简介及概念介绍(下) 09:50( \$ z& A3 S. ]4 F$ K9 T. S
        课时28:假设检验与单样本T检验(上) 19:13
    1 ?' G2 U4 ~: b. T7 L    课时29:假设检验与单样本T检验(下) 06:463 w) e6 u  `0 K. B! V$ P
        课时30:两样本T检验 21:136 `9 L: p" A0 K3 _/ _% B4 e7 ^
        课时31:方差分析 12:48" [7 R1 ^$ q5 }0 p7 F; @. ^
        课时32:相关分析 08:27& a9 u9 }2 F6 i% ]; u
        课时33:相关知识点答疑 06:57
    / z9 q$ c& m2 k% k1 T" D    课时34:简单线性回归(上) 19:40
    5 M: ]9 X; Y; n: t: A7 ?* g/ y    课时35:简单线性回归(下) 05:54, G( n& e# U" n9 T
        课时36:多元线性回归 16:103 Y% J3 Y3 M/ ^4 j7 U: Q
        课时37:课后作业与课程答疑 09:42  `) C2 Z  N* {0 Z8 z
        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$ [, X9 C2 l/ _, M7 y  l% d
        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
    2 S, o1 }2 L4 B& `# u  w    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
      }; {! r+ i! |3 ?) G4 ~' ^    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* }3 A# O+ U    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
    5 k9 ?% C1 ~, R. l    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
    : k4 ^4 e- ~' z6 ~. P) g    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 @1 {" l9 P; Q' @+ P5 q  章节5: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作! A5 z! L" t) K: q2 ~
        课时45:课程答疑1 02:03& C! G. G/ Q% t5 b
        课时46:线性回归检验(上) 29:227 j( n* T4 W% P! e3 J
        课时47:线性回归检验(中) 26:31
    8 ]! ]8 Z% I' C) S' b! d: c5 P    课时48:线性回归检验(下) 31:31
    # j& \* z6 B0 G9 W$ W% H4 ?  [    课时49:逻辑回归基础(上) 23:23' p: y5 h- x) F6 P5 k2 W, G; z
        课时50:逻辑回归基础(下) 43:29. c( g# x+ W5 c* s* a
        课时51:课程答疑2 09:51/ l8 H$ g2 v  m% d$ C% k
        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
    ; O& M0 J" k7 Q8 y    课时53:作业讲解2矩估计1 10:46; ?# O5 j8 o% P$ z, H
        课时54:作业讲解3矩估计2 08:01
    ' b( g5 f, }8 [1 F6 i    课时55:作业讲解4极大似然估计 12:22
    * \4 M8 M* A$ p% c8 Q' [5 c    课时56:作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
    9 Z7 {0 i8 H7 w; i( o2 Q& {    课时57:作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
    ( S) g9 B1 m7 p' t( J1 ?    课时58:作业讲解7模型调优 18:41
    0 t% y. d) y# \6 q% d9 d. A2 y& l    课时59:作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
      u( n0 V! ^6 Z# o" R2 G    课时60:作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:027 M) p" X" i$ _$ q
      章节6: 第六讲:电信客户流失预警+ D! V- s2 J: {% C$ \2 N
        课时61:课前答疑 02:46& q5 b/ N* s# l9 p  {
        课时62:决策树建模思路(上) 13:49
    2 Y9 C1 z& T6 q+ K8 s) h" }    课时63:决策树建模思路(下) 28:20- @: t1 W+ [! k6 H) x7 o
        课时64:决策树建模基本原理 04:477 P5 X( Q5 [( r  |6 F
        课时65:Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
    ' X9 [9 p1 g- u' Q# g6 Q    课时66:06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
    6 u( M6 l( R) ]/ u! D& u+ ~    课时67:CART决策树建模原理 02:28
    * H6 m& Y( E9 {. r1 L    课时68:模型修剪-以CART为例 04:540 @% {3 i) w, }3 t
        课时69:案例讲解1 26:11
    9 J6 o! e; n8 E+ l) c% Q    课时70:神经网络基本概念 06:39
    1 g5 V: K( G" c    课时71:人工神经网络结构 03:27: z5 N5 f) F% x* v5 x
        课时72:感知器 15:50
    1 I7 W" R" t- [2 c* k% c3 b/ [    课时73:案例讲解2 12:24
    6 ]  [( E* C5 k4 Y) _5 b1 t    课时74:BP神经网络 13:59
    - }. A4 ~! y$ n    课时75:课后答疑 08:16
    % M/ L- O" a. H  章节7: 第七讲:个人银行反欺诈模型
    & K- X( b. p: }; @2 w    课时76:不平衡分类概述 34:03/ ]+ q) A" g& i- Q9 F( D; x; w
        课时77:欠采样 04:12
    9 G" N  q5 Q  G+ U    课时78:过采样 05:15
    ) x" h6 c7 e2 l# x' n5 X6 k    课时79:综合采样 04:14
    $ P) K: L, q, B1 A    课时80:案例讲解 16:559 @. w# ~2 X- I
        课时81:集成学习概述 30:12
      R. y' C( |' m4 @, ], h    课时82:随机森林 25:545 ?" F* r2 x" I* C% ]9 b
        课时83:Adaboost算法 18:19
    3 j5 J! I! v8 I; w  ~9 ?    课时84:提升树、GBDT和XGBoost 17:14
    0 E+ D% b$ l6 e: @  ~  章节8: 第八讲:慈善机构精准营销案例
    ! ?& A3 Y: u" C5 c9 m    课时85:多元统计基础与变量约减的思路 12:213 o% @/ G( |5 {
        课时86:主成分分析理论基础1 10:33
    . e4 x' M9 R# @    课时87:主成分分析理论基础2 17:37/ _8 k. P" M2 f; [* K% P0 ]' @
        课时88:主成分分析理论基础3 09:46
    * _) [. {+ Y' k5 Z" y  k- l6 \2 p    课时89:主成分分析案例1 15:28% S% d# {' V! a3 L* u- s
        课时90:主成分分析案例2 08:32
    , M8 d& F+ [9 C: e# R    课时91:因子分析1 21:11' ~- F: w' V7 u' E3 J% v: e
        课时92:因子分析2 05:01  l# `$ u" i& o6 K! R
        课时93:稀疏主成分分析 06:44" b  R4 ~& }" ]
        课时94:变量聚类原理 09:00% M- F/ v  m+ m: b) K
        课时95:变量聚类操作 09:312 h+ c' i. |8 y% Y% M' {* E: U
        课时96:答疑1 08:09
    ' E) o0 p) Z1 [" X& O7 e; O4 a    课时97:案例2:精准营销的两阶段预测模型1 23:173 L/ o! d2 J4 k, S+ @4 |0 X
        课时98:案例2:精准营销的两阶段预测模型2 29:01
    $ @' Y" s+ M6 ^/ o# @    课时99:案例2:精准营销的两阶段预测模型3 22:57+ u9 V% F* p& O" w. Y  \8 g
        课时100:案例2:精准营销的两阶段预测模型4 28:31
    9 G0 K' Z7 S% k    课时101:答疑2 05:45
    , k/ D% d. z  g9 f5 D# _  章节9: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察0 S  y! m& T5 U# W! m
        课时102:凸优化基本概念 16:37
    6 u, I# Y6 \5 A) B& N# ]    课时103:凸集的概念 05:04
    . S; ?" c( H* g: `; k# w! m    课时104:凸函数 08:38+ n# h* z; n9 L
        课时105:无约束凸优化计算 10:480 k# m0 F/ B3 _/ Y' _& O5 D
        课时106:有约束凸优化计算 21:28- e: s5 C. T; D- I! u' v$ }
        课时107:朴素贝叶斯分类器 16:11
    8 F  m, [( X% h% \; g7 R8 u    课时108:支持向量机引论 08:34! ?9 U# W  {9 @1 ^
        课时109:线性可分的支持向量机 19:44
    2 \4 \1 P5 ?: f8 T    课时110:线性不可分的支持向量机 07:39
    " s2 _+ b1 M; n+ q    课时111:支持向量机使用案例 06:202 E4 I! r: z$ F" [
        课时112:GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35: T, Z* ~4 A8 R5 Z* H
        课时113:GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
    " }! M" g2 {! ?" }( s! b7 R9 Q    课时114:GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05! O+ B9 g' e: N
        课时115:GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:380 n, ~) v% B: e9 p
        课时116:客户画像与标签体系 17:14( x, [& B  \; C6 v* p
        课时117:客户细分 16:55' y0 C& d, s! G( I% i/ }% N
        课时118:聚类的基本逻辑 06:16" V8 J# X% j  i0 ?. h8 \
        课时119:系统聚类(上) 23:34$ s- E, N* |+ f. ]8 _
        课时120:系统聚类(下) 21:596 B2 o6 \% Y4 e
        课时121:K-means聚类 27:57
    0 ?1 f; m% {' A, W5 L    课时122:使用决策树做聚类后客户分析 11:128 Q3 [+ V+ o* y' H/ y% `% k
        课时123:课后答疑 09:38- i% K/ a* j6 r. I/ ~/ ?
      章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐4 \- s* s: U; S# K+ q" j6 Y
        课时124:智能推荐(上) 19:167 _" b( K' d  t! V$ r
        课时125:智能推荐(下) 36:47% V& K* B" j7 h9 K/ {. L
        课时126:购物篮分析与运用 12:09
    ' U& S& q, A" \# Y! x" j. Y+ L    课时127:关联规则(上) 19:18% x8 t3 N/ S' C) |
        课时128:关联规则(中) 23:33* ^1 s: A/ p8 e+ E) z
        课时129:关联规则(下) 08:150 [+ @) L( }  O1 d
        课时130:序贯模型 10:10
    * C& R! u" e- Q    课时131:相关性在推荐中的运用 12:43
    3 @& G# @( T: G1 f% p' s7 a$ `    课时132:答疑 23:50
    , J- L1 N/ ?1 r
    * A. ~' H# B8 A4 P9 g- S8 h, p% g4 r

    , Q. `- Z  V/ U2 E. W
    4 B/ \1 K+ T3 c, l+ E
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    5 k* B1 f' Y/ G8 a9 N- w
    # k- |+ S& ?+ ]  y8 P! D

    本帖子中包含更多资源

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
  • TA的每日心情
    开心
    昨天 10:11
  • 签到天数: 580 天

    [LV.9]以坛为家II

    0

    主题

    1865

    帖子

    4437

    积分

    永久VIP会员

    积分
    4437
    发表于 2018-12-9 12:05:48 | 显示全部楼层
    看看,哈哈哈哈哈哈哈哈哈
  • TA的每日心情
    开心
    2019-9-19 18:50
  • 签到天数: 658 天

    [LV.9]以坛为家II

    3

    主题

    2059

    帖子

    4977

    积分

    禁止访问

    积分
    4977
    发表于 2018-12-9 12:11:37 | 显示全部楼层
    提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
  • TA的每日心情
    擦汗
    5 小时前
  • 签到天数: 278 天

    [LV.8]以坛为家I

    1

    主题

    447

    帖子

    1353

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1353
    发表于 2018-12-9 12:16:22 | 显示全部楼层
    算法的适
  • TA的每日心情
    奋斗
    5 天前
  • 签到天数: 98 天

    [LV.6]常住居民II

    0

    主题

    117

    帖子

    339

    积分

    Lv3中级程序猿

    Rank: 3Rank: 3

    积分
    339
    发表于 2018-12-9 12:43:35 | 显示全部楼层
    kkjjjkjkjk
  • TA的每日心情
    开心
    7 小时前
  • 签到天数: 659 天

    [LV.9]以坛为家II

    0

    主题

    1413

    帖子

    3682

    积分

    永久VIP会员

    积分
    3682
    发表于 2018-12-9 12:44:35 | 显示全部楼层
    thanks
  • TA的每日心情
    开心
    6 天前
  • 签到天数: 318 天

    [LV.8]以坛为家I

    0

    主题

    718

    帖子

    1931

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1931
    发表于 2018-12-9 13:21:53 | 显示全部楼层
    开心每一天
  • TA的每日心情
    擦汗
    2019-10-8 21:03
  • 签到天数: 208 天

    [LV.7]常住居民III

    0

    主题

    418

    帖子

    1524

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1524
    发表于 2018-12-9 14:03:30 | 显示全部楼层
    xxffx
  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-11-19 00:52
  • 签到天数: 439 天

    [LV.9]以坛为家II

    2

    主题

    818

    帖子

    2265

    积分

    永久VIP会员

    积分
    2265
    发表于 2018-12-9 14:31:04 | 显示全部楼层
    Python数据科学技术详解与商业实践 案例+书籍
  • TA的每日心情

    13 小时前
  • 签到天数: 374 天

    [LV.9]以坛为家II

    1

    主题

    658

    帖子

    1919

    积分

    永久VIP会员

    积分
    1919
    发表于 2018-12-9 14:32:46 | 显示全部楼层
    Python数据科学技术详解与商业实践 案例+书籍 [修改]
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    来自学IT吧,高薪等你拿! 立即登录 立即注册
    在线咨询
    在线咨询
    zxit_8@qq.com

    QQ|Archiver|小黑屋|自学IT吧    

    GMT+8, 2019-12-6 14:03 , Processed in 0.119407 second(s), 32 queries , Gzip On.

    © 2014-2017 自学IT吧论坛

    快速回复 返回顶部 返回列表