Python数据科学-技术详解与商业实践课程介绍:
本课程是以集数据分析、数据挖掘、机器学习为一体，面向商业实战的养成式学习手册。为有志从事数据科学工作的读者提供系统化的学习路径，使读者掌握数据科学的理念、思路与分析步骤。课程力图淡化技术，对于方法的介绍也尽量避免涉及过多的数学内容，而且都辅以图形进行形象地展现。将不同算法看作功能各异的工具，因此对于每种算法我们强调其假设、适用条件与商业数据分析主题的匹配。
课程目录:
├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库 │ 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 ├─章节02： 第二讲：Python基础 │ 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 │ 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 ├─章节03： 第三讲：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 ├─章节04： 第四讲：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 │ ├─章节05： 第五讲：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.mp45 ├─章节06： 第六讲：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 │ ├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型 │ 76. 不平衡分类概述.mp4 │ 77. 欠采样.mp4 │ 78. 过采样.mp4 │ 79. 综合采样.mp4 │ 80. 案例讲解.mp4 │ 81. 集成学习概述.mp4 │ 82. 随机森林.mp4 │ 83. Adaboost算法.mp4 │ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4 │ ├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例 │ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 │ 086. 主成分分析理论基础1.mp4 │ 087. 主成分分析理论基础2.mp4 │ 088. 主成分分析理论基础3.mp4 │ 089. 主成分分析案例1.mp4 │ 090. 主成分分析案例2.mp4 │ 091. 因子分析1.mp4 │ 092. 因子分析2.mp4 │ 093. 稀疏主成分分析.mp4 │ 094. 变量聚类原理.mp4 │ 095. 变量聚类操作.mp4 │ 096. 答疑1.mp4 │ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 │ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 │ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 │ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 │ 101. 答疑2.mp4 ├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 │ 102. 凸优化基本概念.mp4 │ 103. 凸集的概念.mp4 │ 104. 凸函数.mp4 │ 105. 无约束凸优化计算.mp4 │ 106. 有约束凸优化计算.mp4 │ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 │ 108. 支持向量机引论.mp4 │ 109. 线性可分的支持向量机.mp4 │ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4 │ 111. 支持向量机使用案例.mp4 │ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 │ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 │ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 │ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 │ 116. 客户画像与标签体系.mp4 │ 117. 客户细分.mp4 │ 118. 聚类的基本逻辑.mp4 │ 119. 系统聚类(上).mp46 │ 120. 系统聚类(下).mp4 │ 121. K-means聚类.mp4 │ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 │ 123. 课后答疑.mp4 ├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐. │ 124. 智能推荐（上）.mp4 │ 125. 智能推荐（下）.mp4 │ 126. 购物篮分析与运用.mp4 │ 127. 关联规则（上）.mp4 │ 128. 关联规则（中）.mp4 │ 129. 关联规则（下）.mp4 │ 130. 序贯模型.mp4 │ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4 │ 132. 答疑.mp4 └─课程配套资料 └─Ben_八大直播八大案例配套课件
