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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├─课件模型下载(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.a危i(2) 章节02： 数据搜集实例；├─15数据型态.a危i├─16结构化vs半结构化vs非结构化.a危i├─17io与档案处理.a危i├─18处理csv格式数据.a危i├─19处理excel格式数据.a危i├─20处理json格式数据.a危i├─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产生叙述忄生统计.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
