Python数据科学-技术详解与商业实践
最近更新 2022年12月27日
资源编号 27167

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Python数据科学-技术详解与商业实践

2022-12-28 python 1,352
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详情介绍

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
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