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Python数据科学技术详解与商业实践 案例+书籍

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    [LV.10]以坛为家III

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

      c6 e' }+ q9 D/ `: ^6 P3 s, b5 J0 F  q) G

    & Z5 N/ P$ ~- [; q) O

    7 G  W3 D% M! d" W" X8 W, U( K5 h8 r& N
    ) N) w8 o. |6 O: ~" g
    课程目录: O% |3 B7 s1 Z
      章节1: 第一讲: 数据科学家的武器库* o4 w& b) N. n0 w( \5 z
        课时1:数据科学的概念 09:02
    " x$ C: N( H; g% x) D+ |    课时2:以示例讲解数据建模和数学建模 07:08: Y! {' R: o- I7 e- S; Y$ F0 S- t
        课时3:数据科学的统计基础 15:08
      Z6 {; Z5 ]+ z$ I/ e5 I9 }    课时4:面向应用的数据挖掘算法分类 11:33" t, c  n% z9 f1 c
        课时5:各类算法的适用场景讲解 16:16
    3 ~7 R  F% P/ Q2 ?: u. ~    课时6:面向应用的分类模型评估 11:55, w, S) N! ^+ z# _
      章节2: 第二讲:Python基础: T) ^( ?: z" n2 k/ r. N1 @# q
        课时7:Python介绍 08:12
    4 Z: o; v0 O2 F  d# ^# ~    课时8:Python基础数据类型和表达式 23:30
    % [8 j# I2 Y6 s" W6 h. _8 A) V    课时9:Python原生态数据结构(上) 13:18
    1 ]4 j1 k8 o& v" R    课时10:Python原生态数据结构(下) 09:57
    1 A6 @9 ~) t& y8 V& D' @2 ^8 D    课时11:Python控制流 12:02
    9 L; Z! C! `8 c# N    课时12:Python函数 07:53$ M4 N8 j+ f. c2 Q8 N% a0 W8 D
        课时13:Python模块的使用 05:34
    6 F/ |0 k- _- N# C( q  章节3: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步: a* w, h2 T; v( A  j5 N4 M4 ~
        课时14:描述性统计与探索型数据分析(上) 28:37: e. s& b: T8 V" l& E* _- L2 e
        课时15:描述性统计与探索型数据分析(下) 25:48
    8 a# T0 a% s0 |! A# ]% `# F( W    课时16:描述性方法大全与Python绘图(上) 32:472 v- m/ T- r: @! X" I6 q: X) Q
        课时17:描述性方法大全与Python绘图(下) 16:297 J" X' T9 _' l( U6 _8 X: b
        课时18:统计制图原理 09:05+ ]9 w/ G0 V1 c& _9 g: A! A# H
        课时19:数据库基础 03:35
    9 {5 ?9 I  Q& G- U    课时20:数据整合和数据清洗 32:13
    6 O2 o3 Q$ `; o9 z; S  q1 d8 C    课时21:数据整理 06:055 c9 \8 J6 O1 [: E) I
        课时22:课后答疑 09:14
    5 s6 P% t& S0 @    课时23:第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
    & T1 ]: d" o2 o3 H5 r    课时24:第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58/ F! E  D1 l5 h% I
      章节4: 第四讲:二手房价格分析报告
    9 G3 i9 r' i% i% L8 }    课时25:两变量关系检验方法综述 17:39: Q6 [$ n7 ^) C
        课时26:参数估计简介及概念介绍(上) 19:26$ [4 \# ]$ a* }  c4 M
        课时27:参数估计简介及概念介绍(下) 09:50( ?8 P8 w5 _: q
        课时28:假设检验与单样本T检验(上) 19:13
    - ]# ?$ J% o) r4 ~  s- S& M! s    课时29:假设检验与单样本T检验(下) 06:46
    # U) J- U9 ?# n) G    课时30:两样本T检验 21:13  o; y1 ?9 Q. N5 a/ x5 g) ~
        课时31:方差分析 12:484 f* c6 H, f1 F1 Y; A
        课时32:相关分析 08:27
    1 g0 B4 F( p$ l: |    课时33:相关知识点答疑 06:577 U, V9 u! Y8 T' H
        课时34:简单线性回归(上) 19:40) B! _6 r, {/ S) ^
        课时35:简单线性回归(下) 05:54- k* P5 Q9 K5 f4 F9 C, Y: H% k
        课时36:多元线性回归 16:10
    # W( x  ]# Q8 P    课时37:课后作业与课程答疑 09:42
    " U6 |4 p% _4 Q; L- y7 G* }    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
    # |6 t9 |3 N8 _    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
    / J+ O* [) V$ t% ]3 l! r8 p- y3 }: N    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' \- f1 ~! V    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
    # x9 R7 R' w9 V* a4 q7 S. 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
    / Z. ?3 c6 i2 J6 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: Q) U+ A7 x' g7 S" v
        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
      ~" N/ T% _" Y: J8 r  Q  章节5: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作, y, D; u, m/ K" P  B. p- J
        课时45:课程答疑1 02:03# b: G2 {( a; W( x% K$ f# I5 Z& ?
        课时46:线性回归检验(上) 29:22
    2 ~2 ^9 z" v& b8 T4 D    课时47:线性回归检验(中) 26:31: T8 G/ l; J: _
        课时48:线性回归检验(下) 31:31
    ( R1 b  A: Q/ _: a* @& f' f5 S    课时49:逻辑回归基础(上) 23:23
    ' @6 l9 z1 C4 [5 K0 Y" \6 ^( @2 X    课时50:逻辑回归基础(下) 43:29
    6 K0 X) q7 R% q, i0 C& M' j) O    课时51:课程答疑2 09:515 A) W/ X  u1 Y, x( L: J
        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 03:532 p3 H" s  W1 C
        课时53:作业讲解2矩估计1 10:46
    ( I. C) X; W5 X) ~1 Y) t    课时54:作业讲解3矩估计2 08:01
    . F( X% e# O( b+ ^7 c0 H" B    课时55:作业讲解4极大似然估计 12:22
    , [0 j+ q0 b  B    课时56:作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45' h9 H. z6 D4 H6 o. C
        课时57:作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
    8 z8 z  V& k6 O+ {- J( w: \, I; M    课时58:作业讲解7模型调优 18:411 G2 W+ K5 h8 A# \  q
        课时59:作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
    $ O& i" C: s8 V: [8 L4 y& n& d    课时60:作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02$ f8 U& y9 B; s  X" X# ^7 j, F  N& V
      章节6: 第六讲:电信客户流失预警
    ! N7 M! D; [* y) j4 j    课时61:课前答疑 02:46
    ! Y+ m! t. K1 L1 ^* Q7 D    课时62:决策树建模思路(上) 13:49
    # w4 d4 W1 h$ I1 q1 \; p: X/ {* S    课时63:决策树建模思路(下) 28:20- F0 {2 z! i8 [% ?
        课时64:决策树建模基本原理 04:47
    & a; k$ E- Z1 P; K& @    课时65:Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23  U  B( o0 W0 ?: }; e. u8 B
        课时66:06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
    5 Y! S6 a( K( X: n. X    课时67:CART决策树建模原理 02:288 }' V5 b& z* i& l" |) F3 T) @4 a" \
        课时68:模型修剪-以CART为例 04:54" A! l1 v; `7 k/ t" `
        课时69:案例讲解1 26:11, W3 \1 l; v0 @6 O9 q& |, W. P( z
        课时70:神经网络基本概念 06:39
    2 L4 k& {6 X5 @" _" x+ N7 W    课时71:人工神经网络结构 03:27" {+ j. R. v- K0 F
        课时72:感知器 15:504 |& _1 N% y2 u- E
        课时73:案例讲解2 12:24
    - J8 h5 ]* P: p( K/ }    课时74:BP神经网络 13:59
    : E1 u: u4 v/ c" C' {    课时75:课后答疑 08:16
    ; v4 O4 R; R0 h2 E8 t+ @; h  章节7: 第七讲:个人银行反欺诈模型* f% e4 `( m0 i6 u: M
        课时76:不平衡分类概述 34:03$ A+ c* K7 V; V
        课时77:欠采样 04:12
    ! n: S& ]* R& l7 o- b    课时78:过采样 05:159 ?/ l* Y) J1 q0 i3 `7 ^' ?" c2 y
        课时79:综合采样 04:14' d, k0 i& `: _
        课时80:案例讲解 16:550 ?* H! f$ v- H. l
        课时81:集成学习概述 30:12
    ( `* ]- N7 Q9 P% T7 C; r& P8 W    课时82:随机森林 25:54
    6 ]5 z8 q" y7 D    课时83:Adaboost算法 18:195 {5 x- s1 |% h. I% n6 a
        课时84:提升树、GBDT和XGBoost 17:14, n# `" l# U: I0 q& t& ?, E
      章节8: 第八讲:慈善机构精准营销案例& n' @" s% }9 L' X5 B
        课时85:多元统计基础与变量约减的思路 12:21
    + z% b, i- L6 w* D9 W0 P. p    课时86:主成分分析理论基础1 10:33
    $ Q9 J! u$ w& s' ~+ P# G    课时87:主成分分析理论基础2 17:37
    - ]/ F  Z+ c. E: Z1 X    课时88:主成分分析理论基础3 09:46
    ; r" H, s0 X: q+ N. R# `, ~1 O    课时89:主成分分析案例1 15:28
    & T( v+ n" W+ e+ B  l: q    课时90:主成分分析案例2 08:32
    + ]0 g+ y7 X* Z4 F1 E; V. H9 O, V    课时91:因子分析1 21:11
      T1 x4 p) m# x    课时92:因子分析2 05:01
    " V. R3 R& _6 [& o/ w! G' k( Z( [    课时93:稀疏主成分分析 06:44
    ) w0 F2 ]0 N/ b, p7 B% `+ `    课时94:变量聚类原理 09:00
    . T8 ?  l) g) Y6 b1 H% m0 t# l: P& H    课时95:变量聚类操作 09:31- A3 x, i2 u* A: s
        课时96:答疑1 08:09
    " D0 ~$ I5 }, G0 H7 {  ?    课时97:案例2:精准营销的两阶段预测模型1 23:17* P; a% T- ]$ R* u; M$ i
        课时98:案例2:精准营销的两阶段预测模型2 29:01: i$ q( E2 K; w" n* A6 f3 p
        课时99:案例2:精准营销的两阶段预测模型3 22:57
    % m$ ^1 M* f  x4 }) ~    课时100:案例2:精准营销的两阶段预测模型4 28:31! d; G$ D; x+ ]% t: w& r1 F
        课时101:答疑2 05:453 }  B1 u4 [( n; T& @
      章节9: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察
    ( g/ h4 R$ ?. G2 i, F    课时102:凸优化基本概念 16:37
    3 j  v  |$ _1 J1 `! M    课时103:凸集的概念 05:04
    ' N5 L" A1 d! z* r% W    课时104:凸函数 08:387 k) L" v. e3 W! {8 l0 R7 z1 F) b
        课时105:无约束凸优化计算 10:48# l; s( o8 E% d$ ?. j" }
        课时106:有约束凸优化计算 21:28
    ! l8 M$ v6 e: Q* C( u# O6 J- I    课时107:朴素贝叶斯分类器 16:11
    ! f5 B- }# H" p; Y: Z- f) ?( N  _& |+ m    课时108:支持向量机引论 08:34
    ) p. I( l6 S, L0 G- J    课时109:线性可分的支持向量机 19:441 B, Q, H1 `" E; Y
        课时110:线性不可分的支持向量机 07:39
    9 l9 @) ?& B' l( h0 N! {    课时111:支持向量机使用案例 06:201 M/ F4 c2 R( L/ N4 Z
        课时112:GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
    7 P# g! R5 O9 O    课时113:GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
    9 @4 j$ M* c) y    课时114:GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
    3 C6 \" E; l% b1 ~" B4 a4 l( [( }    课时115:GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
    * F+ g8 L0 B% {9 P8 A    课时116:客户画像与标签体系 17:14
    / m" H: ~7 m+ B. H- O& A* p3 ~" i    课时117:客户细分 16:55/ o0 _8 _7 E# H9 H. Z) }
        课时118:聚类的基本逻辑 06:16- ?9 {+ u$ d1 \) z' h% [
        课时119:系统聚类(上) 23:340 t9 {8 \4 D6 \0 q! r
        课时120:系统聚类(下) 21:59# v( f( Y5 z# h- c" c) J5 i9 Y1 j* [
        课时121:K-means聚类 27:57
    % W) l8 f$ `  ^6 d5 q% U    课时122:使用决策树做聚类后客户分析 11:12
    * T$ o3 {9 d& _+ T& Y; n    课时123:课后答疑 09:384 `8 S3 ~3 M  E" s1 v* E7 b% u% }
      章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐
    ; w8 h  v1 w5 o: D6 p    课时124:智能推荐(上) 19:16% `& b2 o, n. I9 b! g% {  c( Y
        课时125:智能推荐(下) 36:479 g( ^0 H3 \/ j( v# G5 V. S
        课时126:购物篮分析与运用 12:09" q0 d6 o* r) N1 X, r. Q
        课时127:关联规则(上) 19:18
    : d7 L- t8 i. B8 u$ g    课时128:关联规则(中) 23:33  g& z9 j3 W/ I' W4 Z: w  V
        课时129:关联规则(下) 08:158 [1 t* @: R# T  q: ]9 j2 E
        课时130:序贯模型 10:10
    . w5 }6 P0 e/ k& C8 z/ C    课时131:相关性在推荐中的运用 12:435 O+ _0 Q) w8 p" E; U' J9 z" }
        课时132:答疑 23:50
    " J( d& \8 H) k) ?, L/ T
    ( a, A4 g3 C* U  ^+ r/ ~# Z8 ~& D
    5 ^% Q1 P+ }' A; m4 ?' H
    3 Q/ I( m" S5 N/ ~- g3 e
    8 A6 {% @% D  a
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