【天善学院】Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 价值899元

Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 价值899元
本套课程来自天善学院:人人都爱数据科学家!python数据科学精华实战课程,课程官方售价899元,由丘祐玮老师主讲,共12章,包含学习资料共计11.2G。文章底部附下载地址。

讲师介绍
丘祐玮(David Chiu) – 大数软件(LargitData)创办人,是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家,熟悉Hadoop,Spark 等大数据平台,及擅长使用R,Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审,已编著MachineLearning With R Cookbook [Packt] 与 R Cookbook [Packt] 二书。

课程特色
明星讲师。诸多免费课程热力遍布全网,五星口碑爆棚;
规划全面。涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模,难得一见的Python体系全面数据科学课程,起步之路有高度;
精品质量。课程设计环节紧凑,循循善诱;课堂教学如行云流水,让人受益匪浅;

数据科学能力:
1.统计(Statistic):单变量分析、多变量分析、变异数分析;
2.数据处理(Data Munging):抓取数据、清理数据、转换数据;
3.数据可视化(Data Visualization):图表、商业智能系统。

 

 

Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 价值899元

Python数据科学先进实战课程 视频截图

Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 价值899元

Python数据科学先进实战课程 视频截图

课程目录:V-78966:人人都爱数据科学家!Python数据科学精华实战课程[11.2G]

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.avi

章节02: 数据搜集实例

15数据型态.avi

16结构化VS半结构化VS非结构化.avi

17IO与档案处理.avi

18处理CSV格式数据.avi

19处理EXCEL格式数据.avi

20处理JSON格式数据.avi

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

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

章节04: 资料清理(II)

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

章节05: 资料探索与资料视觉化

43使用Pandas产生叙述性统计.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

章节06: 资料储存实例

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

章节07: 使用机器学习建立数据模型(回归模型)

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

章节08: 使用机器学习建立数据模型(分类模型)

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

章节09: 使用机器学习建立数据模型 (验证模型)

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

章节10: 使用机器学习建立数据模型(资料分群)

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

章节11: 使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)

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

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)

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

资料

1 Python与数据科学应用.pdf

2 搜集实务.pdf

Python 与数据科学实战 (3).pdf

Python 与数据科学实战 (4).pdf

Python 与数据科学实战 (5).pdf

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