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Java视频教程名称：Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程 Python视频教程
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A0299《Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程》python商业实战视频教程配套数据 2018年最新视频教程# Y" [* g" E& j- O
0 `/ o" n) M9 W) I
Java视频教程目录：
' C3 A/ O% o8 X c├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库2 W3 u3 R: c+ `
│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
$ j# _; T8 A- m, o# a3 u1 c7 i! Y D$ e│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
# n3 Q3 R J! R4 f% M" }! X│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4" z5 F/ }( t! n' Q3 L; p
│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp49 Y# _+ ?* G3 a- |* l
│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4, R; S) v5 W0 X" a' i5 @4 y
│ * s2 Q9 @) ?) \% t
├─章节02： 第二讲：Python基础
3 w3 R% M; |9 b" ?) ]' t; L: c│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4
+ h o, x6 G0 D- [* C+ v│ 11. Python控制流.mp4
7 S# G4 e* F0 I/ _│ 12. Python函数.mp4% Q' a& h" k. f7 C1 a/ t+ D
│ 13. Python模块的使用.mp4% d" m4 w. }6 F S8 y% M
│ 7. Python介绍.mp4 n( S- p/ h0 s9 \
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
3 c1 q) z+ o+ b4 e│ 9. Python原生态数据结构(上).mp49 l9 R, d5 W8 a% a* E6 }
│
+ Z! w4 s* U: p/ z% }: I( ^, E. c├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步3 C8 A) f( A* R1 W2 U) R% [' d
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp40 b+ {$ t' }( X# J6 U
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
$ X Q3 m" {% c│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp47 ~7 s/ v$ [: w0 @
│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp47 {! c7 T( C V& z
│ 18. 统计制图原理.mp46 R4 r, U% \. H4 I: Q# v; L
│ 19. 数据库基础.mp49 B$ p2 y j. E+ u# d5 E% \( J
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4
. t+ A. h& y% D4 P│ 21. 数据整理.mp4" D! J, ~5 {5 g
│ 22. 课后答疑.mp4
+ z: ?* n: P v c8 e: X. }* {" {│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp48 S: z& s) M' D, ?+ U1 ?4 R
│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4& M( p7 t$ r" z6 M5 `: q5 }
│ 6 n, R: ] C/ a. a! ]: \
├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告' q6 D) F# r( I$ R/ {' R5 \0 O+ k
│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4/ I8 M$ q3 ~9 c( ^: E5 r$ g6 u, N
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
" W; d/ J# E# S# K' f│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
: ?- H- h6 e+ D. l0 c, P│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp40 M9 y6 Z6 j; o0 Z
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
$ |9 [' r; }$ I! T8 o│ 30. 两样本T检验.mp4- z: @5 r+ z$ k# M+ [* j
│ 31. 方差分析.mp4
2 e; Q3 H P j: F! F# ~+ b│ 32. 相关分析.mp4
7 z! O7 Y. l1 l1 \2 a6 z│ 33. 相关知识点答疑.mp4
5 s7 X7 D# Z+ k6 `. i│ 34. 简单线性回归(上).mp4
: a- m' t: s0 G( z+ f│ 35. 简单线性回归(下).mp4
% ^( b+ }2 U6 z% h' K( B" @% A) {' r: |│ 36. 多元线性回归.mp4# ]8 R( b Z* H# r+ k/ }9 X
│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4: Q8 y2 ]+ V m" Q
│ 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 m+ l1 M K) v" V
│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
2 i7 q$ F3 w( {6 g$ p│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4# L0 A: U& {0 h, m( v
│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4* |6 C) N/ i& D; g
│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
- I. }1 ^; b: D4 S│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
^, T! Q9 U7 o! v2 _& |" N│ 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' t) ^4 x; I9 F' Z
│
4 x: K9 u) ^; m& J ]) r9 g% `├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
/ S+ ~! L$ }. o) B. A% C* L1 Q4 T% B│ 45. 课程答疑1.mp4
( \5 Y) y5 G& j3 q! P│ 46. 线性回归检验（上）.mp4" y7 R% t4 ?0 f7 Y* q
│ 47. 线性回归检验（中）.mp4# C1 h7 P* K3 J5 v
│ 48. 线性回归检验（下）.mp4+ [# H/ W" t) @7 N
│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4. T" q4 X- y$ r8 b7 p+ k
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp42 ? ^, O/ c% v9 }4 x |
│ 51. 课程答疑2.mp40 n- D# H/ M9 a4 U( d. |3 }/ F& h
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp44 h4 k9 R/ J$ Y* ]# o
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
! S" a# y# x( j( y2 j0 M│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
, P3 Y, i( n# F: I│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
, k* O6 z& T3 d& M% \│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
$ A; f' _ o$ d1 O; B q│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4' u: `! i: \" @) |( G
│ 58. 作业讲解7模型调优.mp4
* r2 m: u ~' E6 N- P! z│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4. E1 |2 {5 f) N, f
│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp40 b0 {3 N4 k+ `% |! e) H
│ / g: i& P1 J6 f4 L- ?) E p0 m' {
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警, R% I9 Y6 j3 A! S1 c4 ~. l
│ 61. 课前答疑.mp4* {" f- h3 h+ k. Z& C4 h* T
│ 62. 决策树建模思路（上）.mp4
1 K8 E J! M0 Z! J│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4' N. c( m2 j8 L# d) g
│ 64. 决策树建模基本原理.mp4- t, \1 v" k$ f1 W: u+ y
│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
. h8 s& m! M! ~' T6 M│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp44 N4 K, ]/ |, D" Z8 c+ y
│ 67. CART决策树建模原理.mp4: t* p* g0 b' Q) j1 g+ P
│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
9 [' Z: k' c; {) Q│ 69. 案例讲解1.mp4
& P3 a0 m1 v& `0 Z│ 70. 神经网络基本概念.mp49 y5 i/ Q9 S5 a! r# `6 P
│ 71. 人工神经网络结构.mp4. D- B- M4 K1 F6 W) ^7 @/ \' @
│ 72. 感知器.mp4
& M/ U# g& M" I3 i+ L$ V1 L% m│ 73. 案例讲解2.mp4
" J$ ]; a/ v9 A" V i8 ^6 y7 _! E8 e│ 74. BP神经网络.mp41 b6 S: J8 k9 N% L
│ 75. 课后答疑.mp4& `' [4 ~# N2 Z7 s" L. f
│
% ~9 k% r1 Z E: s, Z├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
! x5 Q0 L9 W, l9 S& _│ 76. 不平衡分类概述.mp4
7 _/ b6 y& t9 r6 G! T│ 77. 欠采样.mp4
* E" I6 l3 y5 \: s│ 78. 过采样.mp4
3 r2 s( _# U. ~% U& g│ 79. 综合采样.mp4
7 W& K4 Q/ Q7 k) s6 U+ S│ 80. 案例讲解.mp4) W8 w/ ? w3 E; d' ~; P% k$ ~
│ 81. 集成学习概述.mp4: z6 ] E3 w0 Z
│ 82. 随机森林.mp4; F, ~" @$ i/ y4 Q$ n2 K$ m1 w D
│ 83. Adaboost算法.mp47 ~1 o, N, Q6 ?% Z. Z) d$ h. a
│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
) ]5 R3 e6 F0 O│ + X; n8 H8 P4 b$ g7 o
├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例$ C* o0 U# ~8 q
│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
6 p& Q- W+ x0 ^) }3 f│ 086. 主成分分析理论基础1.mp4( w6 ~8 u4 s5 o
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4, X% k& u! i- T
│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4
% |7 t3 i9 R) p; o' v│ 089. 主成分分析案例1.mp40 x8 \3 h/ ]$ U& D7 `' D
│ 090. 主成分分析案例2.mp40 N6 A8 r( E* j
│ 091. 因子分析1.mp4% k8 h$ I6 I7 w; B3 [/ c3 _$ y! P
│ 092. 因子分析2.mp4
, o8 Y' q. |' O│ 093. 稀疏主成分分析.mp4& @8 o9 X) [9 ]' T/ r: F9 d, @0 y
│ 094. 变量聚类原理.mp4+ ^' f: ?6 f5 i+ p' p
│ 095. 变量聚类操作.mp49 ~2 R4 Y2 Z. t% ]
│ 096. 答疑1.mp4 j8 {6 A& U& m' n, R+ ]
│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
0 L4 d# U+ t# ^2 P q/ |5 s. w" N2 t! Q│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp46 M6 G$ v: E' l9 H% O
│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
8 P, c9 K7 P" @* c5 h│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp47 \" @1 R; m, ]6 t- o
│ 101. 答疑2.mp4! O: \( Y( Q' d+ v: Y+ m( Q
│
( A! s: V# O) d' ^- ]* {├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
8 h0 _9 S$ d* {6 L3 @( t│ 102. 凸优化基本概念.mp4* X/ I$ p8 a- Q8 K) d
│ 103. 凸集的概念.mp4" {1 u% D j" Q' `, M& z
│ 104. 凸函数.mp4
3 d" V: I' E+ H& y│ 105. 无约束凸优化计算.mp4
" O1 x3 n% r0 h8 M5 b6 {5 x│ 106. 有约束凸优化计算.mp4# d: `) y; t5 t: r& a9 ]! J
│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp40 C `/ ^. A; p! U
│ 108. 支持向量机引论.mp49 ^/ ?8 o9 I9 }) } M2 r
│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4
+ [' }" u8 V5 u+ e- @; M│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4
6 r8 I% j; y/ N( B w- M- @. Z│ 111. 支持向量机使用案例.mp4
+ v6 [# I2 L$ ?# L" O│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
& F7 o8 P& @2 B! `│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4; O2 d) v7 L$ X$ d6 F% G
│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4. F1 |: F+ i% b! P3 Z
│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp44 H5 r8 s0 I' U/ r
│ 116. 客户画像与标签体系.mp4
' x( G+ M- O+ ]; Z' _2 k/ |│ 117. 客户细分.mp4$ X$ o3 r. g9 l( Z( z4 q: r: w
│ 118. 聚类的基本逻辑.mp41 g$ H( |/ w8 H2 z F- Q! J! ^/ x
│ 119. 系统聚类(上).mp4. g. b! o: Y3 _# e( S
│ 120. 系统聚类(下).mp4
" R- O2 E- \% Q5 K1 j│ 121. K-means聚类.mp4
& h( p* C8 W2 y! Z& F- B' \│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
5 Q3 c1 Y8 s# r! o a2 H: R l5 [; J│ 123. 课后答疑.mp4
, [/ S! c# j# {; b│ 4 O* \" B% |7 y! ]
├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
' V" d" c% |3 e+ a% t│ 124. 智能推荐（上）.mp4
- h$ _4 O# p3 Y% i }│ 125. 智能推荐（下）.mp4
! l: u2 |% ]1 Z& Z│ 126. 购物篮分析与运用.mp4+ j$ {0 ~; B# Y
│ 127. 关联规则（上）.mp4" T9 B( t4 A5 B
│ 128. 关联规则（中）.mp4
) U: f- f0 U) o6 A│ 129. 关联规则（下）.mp4: J2 B# P3 ~8 ?! l2 b/ }. Y# B% P
│ 130. 序贯模型.mp4! \4 N+ r+ j: k
│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4 W$ _- u c5 P% m L/ ]
│ 132. 答疑.mp4
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└─课程配套资料8 q, i' {3 I; p w' \2 F2 z* C& f" a
└─280_Ben_八大直播八大案例配套课件
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发表于 2018-12-28 01:08:18
发表于 2018-12-28 07:35:11
