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数据科学先进实战课程 视频截图
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
