【B0616】[java视频教程]数据分析师Python进阶视频教程 it视频

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Java视频教程名称： 数据分析师Python进阶视频教程   java自学网[javazx.com]  Python视频教程   it教程 Java自学网收集整理
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Java视频教程详情描述：
B0616《数据分析师Python进阶视频教程》javazx.com 数据分析师Python进阶视频教程 2019全 最新   javazx点com java自学网整理

Java视频教程目录：

│  ├─【非常重要】项目资料
. t3 H( ]- n2 L) }6 h/ b5 o7 K3 n│  │      考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
  O7 n" A& ^; t' ?8 _8 T/ l│  │      考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
│  │      考核项目03_多场景下的算法构建.zip
│  │      考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
│  │      考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
│  │      
) ~% R! H" m+ W. K; w: u( O! g│  ├─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
│  │      01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
│  │      01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
│  │      02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
. n( ~9 H5 ]- G1 T│  │      《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
; S/ v/ L) R- {│  │      【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
│  │      数据可视化微专业-体验课资料.rar
│  │      
3 p2 D; o$ i( B  c0 z5 {# n: X│  └─每周干货
. D+ p7 k+ B3 P: p/ g( H! Z│          01每周干货分享_藏在excel中的可视化大杀器.docx
│          02每周干货分享_饼图可以这样玩-双坐标轴的妙用.docx
│          03每周干货分享_还在烦手动复制粘贴表格？来看看这个！.docx
; o& `6 _9 r0 _. h9 H% `│          04每周干货分享_如何用150秒完成1000个Excel表格的合并.pdf
! M# L6 z% \2 M/ N! {│          05.5【学员分享】 百度热力图的基础用法.pdf
│          06每周干货分享_哪一个统计量是真的.pdf
" s" W5 N$ ]! v0 B; a│          07每周干货分享_从零代码爬虫到Python函数式编程.pdf
│          08每周干货分享_大数据告诉你，哪里的吃货对各种小吃来者不拒？.pdf
% g' r& P/ g% \+ D# S$ x* A. Q│          09 每周干货分享_“还完花呗，再也不用吃土！”是真的吗？.pdf
' V% |/ t" u  A* ~3 v) o│          10 每周干货_没想到你竟然是这样的全职高手 -从文本挖掘聊起.pdf
- F) a8 r  R. P: V: N│          11_每周干货_从负基础学编程，这样的思维方式你知道吗？（学霸秘籍）.pdf
│          12_每周干货_刚刚，我用微信“验证”了六度区隔假说.pdf
│          13_每周干货_数据下的奥运百年-Kaggle数据研究.pdf
│          14_每周干货_感谢百度，我再也不用手动抓经纬度了！.pdf
( d" Y) n* u% S│          15_每周干货_面对喜欢的人，该表达还是等待？.pdf
│          16_每周干货_Python数据分析初体验，需要解答的三大问题.pdf
│          17_每周干货_Python下无处遁形的赌场套路.pdf
1 D6 w% K2 h# j9 p  D( c│          18_每周干货_女朋友的情绪难以捉摸，作为程序员我应该？.pdf
│          19_每周干货_大佬，您的选房系统已上线.pdf
& p* u4 A+ h0 v; O4 G+ @% I│          20_每周干货_收藏-这份可视化神器安利请收好！.pdf
  m( G# W2 ?5 v$ u0 F│          21_每周干货_每天都有新老婆上线？教你如何用python把玩守望先锋新英雄.pdf
! o, \& p& k5 V7 l$ y! O# e│          22_每周干货_Geopandas――从“可视化”到“字母化”的空间数据分析.pdf
│          23_每周干货_面试官让用5种python方法实现字符串反转？对不起我有16种…….pdf
│          24_每周干货_学Python好还是学R好？.pdf
│          25_每周干货_如何利用机器学习甄别淘宝优质店铺.pdf
│          26_每周干货 学会-精湛-应用，一个数据分析师的养成手册.pdf
4 D. h  S( j/ c5 @8 J7 D; D│          27_每周干货_拒绝调包，如何用python推导线性回归模型.pdf
  D# @8 L3 Q5 ]4 r# w- v  v" F/ }│          28_每周干货_情人节选花神器_深度学习指南.pdf
  z& u6 |+ d; d9 g, h│          29_每周干货_蒙特卡罗随缘猜数法求解四宫格.pdf
│          30_每周干货_这是一篇让人脸红的python数据分析.pdf
' [$ P* z2 I; o9 Q% }│          31_每周干货_数据分析师最不能错过的数据是什么？.pdf
; R( b, o% R* R- H% d, l│          32_每周干货_如何在上海租房，数据有话说.pdf
" a  A! ?5 ]; P% y8 o% O% X7 C│         
9 H" ?% _1 Y# M+ J├─00-00 课前直播
/ y: W" u1 [5 y- b( r│      课时01寒冬下数据分析师的去向如何？.mp4
- B2 V0 m  Q. R) b9 z, m7 G│      课时02数据工作者如何升级赋能？.mp4
! f) D3 a* g! X3 k│      课时03数据分析师如何转型玩算法？.mp4
│      课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据！.mp4
│      课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
│      课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
│      课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
│      课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
: x; q5 _) h7 V; Q2 F$ Z! D│      课时09数据门槛太高？那就用随机数模拟算法！.mp4
2 h7 ]( p/ R% P│      课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4
! I1 E8 l2 v  N' V8 k  J│      课时11想要准确预测未来趋势？这些因素你不能漏掉！.mp4
0 H: |+ Z3 A3 \+ S4 h9 B│      
$ k3 V5 L+ |! w; D├─00-1【预备课】数据思维导论
- R$ X4 x- }( I+ l! f* R│      00课程须知：课程服务和软件下载（重要！必看！）.mp4
9 s0 k( V/ j& g( r) D│      01第一章 数据能做什么？.mp4
( j2 T+ s5 O$ P8 y# ?! ~! t  w5 t│      02第二章 避免对数据可视化的误解2(1).mp4
│      02第二章 避免对数据可视化的误解2.mp4
; [) g* k# _; p) l0 `, K│      03第三章 机器学习是什么.mp4
. q, Q( n" q5 B7 x- N  r( G│      04第四章 用数据改变未来.mp4
│     
├─00-2【预备课】基础语言入门4 ]
% P5 \7 C6 E9 }' t+ u│      练习01：商铺数据加载及存储.mp4
& |8 g' h; f+ o- z% _. p% ^4 Q│      课程1.1 重新认识你的电脑.mp4
3 R% p. X, _5 \- A. d│      课程1.2 为什么选择Python？.mp4
* B+ |& v+ w  \2 c8 j│      课程1.3 集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
$ P" A' {% X5 q& t( \│      课程1.4 JupyterNotebook与Spyder.mp4
1 O0 T: F7 m# i1 T  x│      课程2.1 数值类型概述.mp4
. P/ m' o8 y8 d│      课程2.2 认识变量.mp4
│      课程2.3 运算符.mp4
│      课程2.4 注释.mp4
│      课程3.1 什么是序列？.mp4
3 X0 p5 Z  R  \* q, ?( F' T│      课程3.2 序列通用操作.mp4
│      课程3.3 列表list常用操作.mp4
) r/ J$ X( H+ J' u" D. n5 e│      课程3.4 文本序列str常用操作.mp4
│      课程4.1 字典dict基本概念.mp4
( h; a* B+ Z8 u│      课程4.2 字典常用操作.mp4
│      课程4.3 字典的元素访问及遍历.mp4
* {, C" }- q: z│      课程5.1 什么是语句？.mp4
+ f+ Y* M) l- @/ J/ k│      课程5.2 条件判断：if语句.mp4
7 I; L' u  ~" n& J# c│      课程5.3 循环语句：for循环.mp4
/ K. d* C& y* N* v│      课程5.4 循环语句：while循环.mp4
" f7 u6 P, k8 G8 h│      课程5.5 循环控制语句.mp4
│      课程6.1 函数的基本概念.mp4
│      课程6.2 自定义函数.mp4
│      课程6.3 局部变量及全局变量.mp4
│      课程6.4 匿名函数lambda.mp4
│      课程7.1 什么是模块？.mp4
│      课程7.2 模块创建及import指令运用.mp4
- s' r' E; r% ^+ k│      课程7.3 “包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
│      课程7.4 windows环境下的代码运行.mp4
/ T0 H7 K: j' g) l6 K│      课程8.1 文件对象声明及基本操作.mp4
3 v2 }  |! Z- w: K2 C│      课程8.2 系统模块下的路径操作.mp4
│      课程8.3 文件的读取与写入（上）.mp4
/ u) I- p( ?& ]. g* N│      课程8.4 文件的读取与写入（下）.mp4
│      课程8.5 pickle模块的运用.mp4
│      
: l& D$ ~: @, H) D* C( a: S├─00-3【预备课】重点工具掌握
│      练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
│      课程1.1 什么是Numpy？.mp4
│      课程1.2 Numpy基础数据结构.mp4
- _! F7 E2 T2 x  u│      课程1.3 Numpy通用函数.mp4
) e  k& W; \2 \7 f│      课程1.4 Numpy索引及切片.mp4
. f3 `8 u& @6 ^( w' N8 Y, J; r│      课程1.5 Numpy随机数.mp4
│      课程1.6 Numpy数据的输入输出.mp4
│      课程2.01 什么是Pandas.mp4
" o% ^8 Y$ V) P1 @( }│      课程2.03 数据结构Series：索引.mp4
│      课程2.04 数据结构Series：基本技巧.mp4
│      课程2.05 数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
, \/ d, M* q# m6 f│      课程2.06 数据结构Dataframe：索引.mp4
│      课程2.07 数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
│      课程2.08 时间模块.mp4
; `0 a) J5 O" b! S5 s│      课程2.09 时刻数据.mp4
│      课程2.10 时间戳索引.mp4
│      课程2.11 时期.mp4
│      课程2.12 时间序列 - 索引及切片.mp4
' m$ t# d  b% \5 L│      课程2.13 时间序列 - 重采样.mp4
│      课程2.14 数值计算和统计基础.mp4
│      课程2.15 文本数据.mp4
: ]7 N# Q. o4 M7 T- R│      课程2.16 合并.mp4
│      课程2.17 连接与修补.mp4
& q0 c5 e' i8 y/ z% q│      课程2.18 去重及替换.mp4
│      课程2.19 数据分组.mp4
│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
9 O6 ?, C' ^1 E0 _, R) z│      课程2.20 分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
│      课程2.21 透视表及交叉表.mp4
% ^1 R5 r) J- y! s( Y& {│      课程2.22 文件读取.mp4
7 q5 c$ r6 u, ?6 b; `│      课程3.01 Matplotlib简介及图表窗口.mp4
7 {: e8 E( Z( q4 ^# @│      课程3.02 图表的基本元素.mp4
│      课程3.03 图表的样式参数.mp4
' \% P) \; D$ p- f│      课程3.04 刻度、注解、图表输出.mp4
" l6 F2 _+ w2 G│      课程3.05 子图.mp4
│      课程3.06 基本图表绘制.mp4
. d+ D; ], h3 P7 R9 ~: w) C& K│      课程3.07 柱状图、堆叠图.mp4
# w) C0 J* q! C8 l- z6 R: q8 n' r│      课程3.08 面积图、填图、饼图.mp4
& _! `$ c' h9 W& p8 g2 D4 \│      课程3.09 直方图.mp4
│      课程3.10 散点图、矩阵散点图.mp4
│      课程3.11 极坐标图.mp4
│      课程3.12 箱型图.mp4
│      课程3.13 表格样式创建.mp4
│      课程3.14 表格显示控制.mp4
  H; z& m( b  O3 l/ ~2 C│      课程3.15 表格样式调用.mp4
│      课程4.1 什么是空间数据.mp4
: p$ p& R# s# o9 s; s│      课程4.2 GIS软件基本操作及数据加载.mp4
2 ^, o4 D) y! w/ i0 n│      课程4.3 坐标系.mp4
│      课程4.4 空间数据基本处理.mp4
- {+ d1 I  u6 I) A│      课程4.5 空间数据几何计算.mp4
│      课程4.6 空间可视化制图.mp4
│      课程4.7 空间划分.mp4
9 x" Y6 Q# I% S6 [│      课程4.8 空间统计.mp4
3 B" q% z- x# s│      
0 N* l2 ]4 G% I  Z$ e├─01 数据分析方法
7 z6 [8 ~! g4 P7 O  T│  ├─1数据特征分析
│  │      课程1.1 数据特征分析.mp4
│  │      课程1.2 分布分析.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（上）.mp4
│  │      课程1.3 对比分析（下）.mp4
- }9 y6 J: \2 u, l  W9 N, |│  │      课程1.4 统计分析.mp4
; Q: N& k% j1 l- r│  │      课程1.5 帕累托分析.mp4
) e6 {" p" |& H  `│  │      课程1.6 正态性检验（上）.mp4
2 N$ J4 J$ e5 Y9 k% o* p│  │      课程1.6 正态性检验（下）.mp4
+ f1 K& R( a: Z9 ]# S' j│  │      课程1.7 相关性分析.mp4
│  │      
│  ├─2数据处理
$ P1 V  Q% ^( b2 v4 R6 `% y( J- ?│  │      课程2.1 缺失值处理.mp4
│  │      课程2.2 异常值处理.mp4
% B) H2 E7 S8 v! L$ {$ G/ }│  │      课程2.3 数据归一化.mp4
+ ~; G! p1 y& D0 P9 T│  │      课程2.4 数据连续属性离散化.mp4
$ r- h3 L" V! R% `; p│  │      
│  └─3数学建模
/ T: _" F5 T; @0 X. Q+ C! y│          课程3.1 数学建模概述.mp4
- R+ J- n* U: Q: u2 e* u│          课程3.2.1 线性回归理论概述.mp4
# C% z  A) X- `7 x! f│          课程3.2.2 线性回归的python实现方法.mp4
│          课程3.2.3 线性回归模型评估.mp4
│          课程3.3.1 KNN最邻近分类理论概述.mp4
' x. p( w% t+ n1 `% U% h; j4 x  h7 _│          课程3.3.2 KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
│          课程3.4.1 PCA主成分分析理论概述.mp4
│          课程3.4.2 PCA主成分的python实现方法.mp4
│          课程3.4.3 K-means聚类理论概述及python实现.mp4
│          课程3.5.1 蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
" z. y5 C7 Q$ Y& @# w+ m9 h  x+ \) ~8 X│          课程3.5.2 蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
5 w: L! J3 g, ?- w: Q# s% X│         
├─02 数据表达逻辑
: n  w# z/ N/ ~; \  g7 Z# o│  ├─第1章 数据可视化整体概述
│  │      课程1.1 什么是数据可视化？.mp4
: z( E' j" K0 z) y. y3 B7 j1 t0 N$ s( m│  │      课程1.2 数据可视化技术体系及方向.mp4
│  │      课程1.3 数据图表表达的逻辑原理.mp4
│  │      课程1.4 设计美学.mp4
* @3 }% k, M! g4 K* U│  │      
8 ~# u  D" Y# `2 p6 w; x│  ├─第2章 Python图表数据可视化：Seaborn
. i" u' u8 ]% X9 s% U  H7 I│  │      课程2.01 为什么选择Seaborn做图表可视化？.mp4
: Z! h+ h9 V  m  X+ L$ j│  │      课程2.02 整体风格设置.mp4
│  │      课程2.03 调色盘.mp4
│  │      课程2.04 分布数据可视化 - 直方图与密度图.mp4
2 n/ T; V- B. H% s. q; w7 ^. m│  │      课程2.05 分布数据可视化 - 散点图.mp4
" X& f! j$ s8 [% {/ x# V7 R│  │      课程2.06 分类数据可视化 - 分类散点图.mp4
│  │      课程2.07 分类数据可视化 - 分布图.mp4
│  │      课程2.08 分类数据可视化 - 统计图.mp4
│  │      课程2.09 线性关系数据可视化.mp4
. g' T1 Z9 Y- ^8 [5 f  T4 x│  │      课程2.10 时间线图表、热图.mp4
) I; P+ M5 H2 U- b! l; q  t│  │      课程2.11 结构化图表可视化.mp4
3 g4 b) D* x( ~! U/ H/ ?│  │     
│  ├─第3章 关系网络数据可视化
. E. d% J; {; i│  │      课程3.1 什么是关系网络图？.mp4
│  │      课程3.2 Gephi软件安装及配置.mp4
│  │      课程3.3 Gephi基本操作.mp4
│  │      课程3.4 Python数据预处理.mp4
│  │      课程3.5 案例研究一：公司职员关系图表.mp4
2 d; S- X* b) M  i. @# b│  │      课程3.6 案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
│  │      
│  ├─第4章 空间数据可视化
  e. ~* w' V* Z' G, v" h│  │      课程4.1 空间数据可视化工具概述.mp4
│  │      课程4.2 3D图表.mp4
0 d: E* a6 R6 Y6 r& u# r: {│  │      课程4.3 空间柱状图（1）.mp4
│  │      课程4.4 空间柱状图（2）.mp4
│  │      课程4.5 空间线性轨迹图（1）.mp4
$ C0 D7 f1 s2 Q; [1 I7 }6 u% b│  │      课程4.6 空间线性轨迹图（2）.mp4
2 p& v+ a  Y0 |│  │      课程4.7 空间热力图.mp4
│  │     
│  └─第5章 Python交互图表可视化：Bokeh
- k/ b2 V8 d0 I+ h4 n6 C│          课程5.1 什么是Bokeh及其可视化交互原理？.mp4
│          课程5.2 绘图空间基本操作.mp4
│          课程5.3 图表辅助参数设置.mp4
│          课程5.4 散点图.mp4
, N' s& X/ c  q/ \│          课程5.5 折线图  面积图.mp4
4 C8 V; L) w5 D: [: ^/ _* X│          课程5.6 柱状图  堆叠图  直方图.mp4
│          课程5.7 绘图表达进阶操作.mp4
│          课程5.8 ToolBar工具栏设置.mp4
7 Z# D# b" |0 I│          课程5.9 其他交互工具设置.mp4
│        
├─03数据分析项目实战
9 h9 q5 ^+ f4 N2 l! A1 O│      1项目介绍：准备工作 → 现在开始启动spyder视频视频.mp4
8 c# Y! b, ^' M/ z│      2练习03介绍 城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
│      2练习03讲解01视频.mp4
│      2练习03讲解02视频.mp4
4 I4 z! n- n" ^: d2 M│      3练习04介绍 电商打折套路解析视频.mp4
/ n! `& \6 _: ^+ m$ M0 }│      3练习04讲解01视频.mp4
│      3练习04讲解02视频.mp4
1 o0 g+ Q3 h' v# z│      3练习04讲解03视频.mp4
│      3练习04讲解04视频.mp4
│      4练习05介绍 中国姓氏排行研究视频.mp4
│      4练习05讲解01视频.mp4
6 w. R; X6 z1 q$ H2 S│      4练习05讲解02视频.mp4
- @" b/ T' ~/ A) P# U+ n│      4练习05讲解03视频.mp4
) X9 E; ^! B& E; ~│      5练习06介绍 房价影响因素挖掘视频.mp4
0 x6 F9 E1 D8 O9 E8 b& ?│      5练习06讲解01视频.mp4
│      5练习06讲解02视频.mp4
% ~- w3 T9 Y8 V& H│      5练习06讲解03视频.mp4
: ~7 V4 S9 s. Y6 [& ~5 t/ a│      5练习06讲解04视频.mp4
3 Z* }2 m" C( M7 I! Z* J│      6练习07介绍 中国城市资本流动问题探索视频.mp4
│      6练习07讲解01视频.mp4
│      6练习07讲解02视频.mp4
│      6练习07讲解03视频.mp4
8 E& R1 t, E& O, ~# F│      7练习08介绍 社会财富分配问题模拟视频.mp4
│      7练习08讲解01视频.mp4
│      7练习08讲解02视频.mp4
│      7练习08讲解03视频.mp4
│      7练习08讲解04视频.mp4
│      8练习09介绍 泰坦尼克号获救问题视频.mp4
│      8练习09讲解01视频.mp4
  O- S/ a( U% M3 f! {8 V  Y│      8练习09讲解02视频.mp4
( a2 v7 t( Y, d/ D* u│      9考核01介绍 国产烂片深度揭秘视频.mp4
- o- W  @; E+ P, `: e0 r. c│      9考核02介绍 婚恋配对实验视频.mp4
1 u: m( ?* |, ?1 Q│      
├─04数据分析企业实战
│  ├─第1章 网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营)
│  │      1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
│  │      
│  ├─第2章 网易严选：用户增长实践经验分享
│  │      2.1第一节 严选数据分析实践经验分享1.mp4
│  │      2.2第二节 严选数据分析实践经验分享2.mp4
│  │      2.3第三节 严选数据分析实践经验分享3.mp4
- E- ]1 s3 G! e4 g- q1 d# |│  │      2.4第四节 严选数据分析实践经验分享4.mp4
0 h; F+ u; T8 ]# N9 S% Z│  │      
, \8 F" g; J% }2 }5 E& m│  ├─第3章 网易教育：如何高效构建业务指标体系
│  │      3.1第一节 指标体系建设.mp4
  m" w/ S0 k- z# p/ B* T& Z│  │      3.2第二节 指标类型及常见的指标.mp4
" J( ]- M9 o4 i2 S│  │      3.3第三节 如何确定业务指标体系.mp4
│  │      3.4第四节 指标体系落地.mp4
6 g( |. p& z8 G! x6 E│  │      
│  ├─第4章 网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
│  │      4.1第一节 网易有数整体介绍视频.mp4
│  │      4.2第二节 整车销售业务分析.mp4
/ `0 |7 w& w( x) j9 ?; M! H│  │      4.3第三节 整车售后配件业务分析.mp4
7 p; y) ?% O( R│  │      
│  ├─第5章 网易实战：电商营销活动数据复盘
│  │      5.1 1.0 课程简介.mp4
/ Q/ x- x) N2 T* p$ Q) I│  │      5.2 1.1 电商活动核心数据指标解析.mp4
) ^) P* |; X+ N; f; P│  │      5.3 1.2 电商营销活动数据案例解析视.mp4
1 h' z* f; W# H6 g- l  Z│  │     
* ~) T0 D, u+ R" x3 D( s# n3 D│  └─第6章 硅谷实战：消费者行为分析机器预测
- w. L8 d$ p8 C# `* |$ E- J│          6.1第一节 消费者行为分析01-02.mp4
│          6.2第二节 消费者行为分析03.mp4
│          6.3第三节 消费者行为分析04.mp4
│          6.4第四节 消费者行为分析05.mp4
# r2 y3 |+ k$ B. }& C1 @5 |3 i; R│         
$ H' _* M  U% b$ |) @├─05数据爬虫技巧
│  ├─1学会看懂网页
│  │      课程1.1 读懂网页结构.mp4
6 u0 h& g; d& n│  │      课程1.2 网页结构剖析.mp4
, j  D* u( V5 u0 _│  │      
0 F! v! F; D; W1 A. r│  ├─2网络资源访问工具：requests
│  │      课程2.1 requests基础学习.mp4
│  │      
│  ├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
: Z( D1 B1 I+ A; M+ L│  │      课程3.1 BeautifulSoup基本语法.mp4
; a$ T3 _0 ]% e; B│  │      课程3.2 Xpath与lxml包.mp4
% Y- g& t% v- _│  │      课程3.3 网页标签解析.mp4
0 M( q* P$ Z; R% x$ C9 v! V│  │      课程3.4 搜索文档树.mp4
│  │      课程3.5 遍历文档树.mp4
│  │      
│  ├─4-爬虫练习项目
( b, ^5 e7 G3 `│  │      案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
5 ^. M6 ~9 c$ l  Q) Y2 I' z│  │      案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4
. m; J" t( k5 l9 @- a│  │      案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
9 V8 w' y8 k' n; ]│  │      案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
7 Q& N! a" y% |' R/ Y$ r0 e│  │      案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
│  │      
, o5 ~( U3 c( X6 O  e0 g# ~0 E$ l│  ├─4正则表达式
3 ?# Z0 c- V! _│  │      课程4.1 正则表达式快速上手.mp4
  a1 C5 Y& y4 `# z6 t, Q5 l│  │      课程4.2 正则表达式模式.mp4
- L2 y, W( C7 G# C" X│  │      课程4.3 字符搜索.mp4
; G! c% P4 Q% z* f" n% ^+ H- C│  │      课程4.4 字符替换与分割.mp4
7 X4 q5 u4 W% p( o  A" l# C5 J│  │      课程4.5 爬虫中正则的用处.mp4
. @. m& U- S( I  q4 F! ~% m$ Y1 B9 C│  │      
5 }8 w5 Z- |: S) o% W7 Q│  ├─5数据库：MongoDB2
│  │      课程5.1 MongoDB快速入门.mp4
! f$ t5 y; y) S4 o' E7 h* [│  │      课程5.2 MongoDB基本语法.mp4
4 \. ]: R8 z9 N/ p2 F, E& m│  │      课程5.3 如何使用Robo3T？.mp4
│  │      课程5.4 如何通过python使用MongoDB.mp4
( s4 E, L0 u/ D4 t│  │      
│  ├─6-爬虫练习项目（二）
' s5 u2 @2 c3 L* Q0 _/ H│  │      案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
, Z! c6 x- g. `2 w│  │     
│  └─6第六章 浏览器测试框架：Selenium
│          课程6.1 什么是Selenium-.mp4
9 E5 b( e, i6 \5 d; [% k4 r│          课程6.2 如何用Selenium快速访问网页.mp4
│          课程6.3 提取网页数据.mp4
│          课程6.4 实现网页的账号登陆.mp4
! F$ Y4 p' o, _. w* w0 @│          课程6.5 如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
# d! v. [9 t  w( W5 z│         
├─06数据爬虫项目实战
│  └─1爬虫练习项目（三）
+ Z- g' M8 k% o) D1 z; r7 q  V│          01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
2 \8 i' q2 h/ F3 @% H& C/ t│          02.案例七：拉钩网数据采集（2）.mp4
│         
├─07.数据爬虫企业实战
│  ├─01如何从零开始构建数据采集工作流
& u$ {5 Z; V3 W! Q  ?│  │      01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
│  │      
│  ├─02.第一步：数据需求文档整理
│  │      01.如何构建需求文档.mp4
' H2 O' ?- b) h/ P; ~7 J│  │      
* J; U5 s3 b5 y& K; \│  ├─03第二步：网页访问及反爬处理
" U8 X2 }- D6 c- u; M7 V+ L9 {. h│  │      01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
│  │      02.动态IP代理设置.mp4
│  │      
- b) c! a, ?( [' b+ q│  └─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
  }& X& m/ L, |' t│          01.构建函数噪音处理.mp4
│         
3 |8 T* r7 K* J: g8 x. n4 z: y├─08.机器学习算法
│  ├─01.第一章 机器学习简介
# o6 e2 V  v% R2 D- D& p# h│  │      01.课程1.1 什么是机器学习.mp4
│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
- K. |( Y5 h( X7 C│  │      03.课程1.3 回归与分类.mp4
1 J/ U. l$ U' l2 G/ b│  │      04.课程1.4 模型评估.mp4
& q( Z) a& Q4 k- x3 ]2 S" V% w5 }│  │      
│  ├─02.第二章 模型基础：线性模型
; B( D: _7 b8 o; j/ n7 q; ?│  │      01.课程2.1 线性回归.mp4
│  │      02.课程1.2 监督学习与非监督学习.mp4
! J  x% X, ^+ |; ^9 l9 b│  │      03.课程2.3 线性回归：最小二乘法.mp4
│  │      04.课程2.4 多元线性回归.mp4
│  │      05.课程2.5 多元线性回归代码实现.mp4
$ D' @; [% t4 `3 T& d* }. y│  │      06.课程2.6 逻辑回归.mp4
│  │      07.课程2.7 逻辑回归：损失函数.mp4
! O) O! e5 F9 J; ^│  │      08.课程2.8 逻辑回归与梯度下降调优.mp4
) }0 t8 O, k3 K# P1 _! X' z% w, _# i│  │      09.课程2.9 惩罚模型.mp4
│  │      10.课程2.10 sklearn实现线性模型.mp4
│  │      
+ A% H4 L: S% S7 `3 h│  ├─03.第三章 数据预处理与特征工程
8 p' y  R: H+ x* q+ O. c" S│  │      01.课程3.1特征工程介绍.mp4
│  │      02.课程3.2 数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
│  │      03.课程3.3 特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
│  │      04.课程3.4 回归模型常用指标评价.mp4
│  │      05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
5 A9 Y1 K' z2 P- B! B│  │      06.课程3.6 数据集划分方法.mp4
│  │      
│  └─04.第四章 模型进阶：非线性模型
! H: U5 F$ y. B- ?. ^$ L; {│          01.课程4.1 模型进阶概述.mp4
│          02.课堂4.2 模型进阶CART模型理论.mp4
9 U; ^& [1 @+ w9 [* k! O# E│          03.课程4.3 决策树模型代码演示.mp4
│          04.课程4.4 模型进阶集成学习模型.mp4
│          05.课程4.5 模型进阶 随机森林模型.mp4
$ A+ M; t% d- D" J% g7 t│          06.课程4.6 模型进阶――xgboost模型.mp4
0 U% t! {& H7 `4 L│          07.课程4.7 模型进阶_参数搜索.mp4
2 q/ F; h& z; H& p+ \6 Q; e/ B! }│         
. m  @+ |; v$ O& O1 T! f; W├─09.Kaggle算法实战&
- f/ G& B  ~# d│  ├─01.纽约出租车车程用时预测
│  │      01.Pandsa 读取和处理多种类型格式数据.mp4
  Z! I* S+ m; N│  │      02.Matplotlip 花样数据库可视化 用Kmeans Clustering 增添效果.mp4
9 m; n! R6 s9 F" V4 N3 Z. p5 i│  │      03.Sklean 花样特征工程.mp4
* _. Y) \% ]( S- _. C$ m│  │      04.One-hot encode 处理所有类型特征.mp4
│  │      05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
│  │      06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
, o! F: m, v& O4 K2 ?1 C3 o# O│  │      
│  ├─02.共享单车需求量预测
& b; _/ N' N$ d) `" v│  │      01.Pandas 读取和观察数据.mp4
│  │      02.Seabom边画边提取特征.mp4
│  │      03.五个回归模型Lasson Ridge SVR Random Forest XGR regressor.mp4
9 |) O5 X& q" X) G7 U│  │      04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
* V6 ?3 w' T, X│  │      05.搭建super模型： 堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp4
│  │      06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
- M' J  c& H) x5 P0 Q: t% G│  │      
│  ├─03.手机用户识别
2 G5 z! A3 |& `. {8 U│  │      01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
│  │      02.Basemap 在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
; P) g5 I5 w. N1 H│  │      03.对类别数据做Label encoding 并展开.mp4
│  │      04.小电脑带不动两万多个特征值？学习压缩稀疏矩阵.mp4
│  │      05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
│  │      06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
│  │      
: w3 z  A5 }4 E$ X" M│  └─04.项目10 租金预测项目- C6
│          01.租金预测项目介绍.mp4
│          02.租金数据探索.mp4
│          03.租金数据清洗.mp4
│          04.租金数据特征补充.mp4
2 E9 d% p$ z& w3 k! v4 H│          05.地理数据处理介绍.mp4
5 M7 }& G( ~* N2 |/ T│          06.租金数据预处理.mp4
5 ]3 |  S: g/ h3 L# o& y2 V│          07.训练并优化模型.mp4
│         
# J/ |, P2 X, t( `└─10.数据挖掘企业实战#
    │  04.信用评分建模：课件
    │  
+ p/ h: K9 x* @6 p/ W    ├─01.信用评分建模案例：基础知识!
    │      1.1.信用评分建模基础知识.mp4
    │      javazx.com
' c& z$ V6 l# }- J- \    ├─02.信用评分建模：案例与操作.
. q; y4 O* W( J( X3 y    │      2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
# Y0 e9 b( s! t. v% x    │      2.2卡房分箱原理.mp4
/ B2 z3 A* n  z/ Z    │      2.3卡房分箱实现步骤.mp4
0 U0 K. {/ ~+ o3 Q! ?1 u. z6 X" x# j    │      2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
    │      2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
    │      2.6初步筛选数据.mp4
& x/ ~( A" U4 @    │      2.7类别型变量和数据型变量.mp4
    │      2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
    │      2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
# y  i6 {2 [# x$ b0 t5 N0 m    │      2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
    │      2.11测试分箱和存储.mp4
    │      2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
3 A5 j# n* j+ T' V" F    │      2.13WOE编码公式.mp4
+ S- Y5 W' f% V    │      2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
    │      2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
    │      2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
    │      2.17模型检验.mp4
1 v7 {- n- ^* n( o- M8 i$ g    │      2.18操作：信用评分模型学习.mp4
9 Z" G' u1 h3 T  Q% q  V    │      2.19章节小节.mp4
& t/ k$ r" Q# L( G4 K8 J2 f    │      
* R5 i/ B6 O9 q( {3 ]' k: R0 d    ├─03.信用评分建模：迁移学习
    │      3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
    │      3.2拒绝挂断.mp4
; x% p1 ~! ~$ `5 [& @    │      3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
, j6 e( B- k% e% a' x+ N    │      
    ├─05.分仓规划案例介绍
    │      5.1分仓规划：建模思考.mp4
    │      5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
+ x, c: [5 [2 l9 B4 a    │      5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
* b+ c. \" R9 C% x6 v, w8 U    │      5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
    │      5.5机器学习建模和分析.mp4
    │      5.6模型优化汇总.mp4
+ v$ U8 `' q5 i  w' d% u8 K    │      
    └─06.分仓规划案例实操;
+ p6 x2 ^2 E4 L# b% C7 v$ p7 k            6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
            6.2分仓规划操作：模型训练.mp4


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