天善智能 Python机器学习全流程项目实战精讲

冰点也疯狂

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" X3 o* u+ T/ Y0 ~6 b8 t' h课程目录：
8 }! Z( p: _( _章节1： 机器学习方法论
- [, K4 h3 d1 h  n  课时1：数据分析与数据挖掘
% d1 ^: i) C% K  u  课时2：机器学习、深度学习与人工智能
. h) C8 i7 l, L9 G3 R  课时3：机器学习的核心任务
4 }) n& ?& G. i  课时4：机器学习的核心要义
* ]+ h6 d! Y  ^! g4 L  课时5：机器学习项目实战全流程
  课时6：Python编程工具
  课时7：Jupyter Notebook与PyCharm
1 w1 |$ [- I  K: p' r  课时8：机器学习具体学习方法指导
章节2： 机器学习需求分析
  课时9：需求分析 20:18
1 E, N; ^* M  R! o$ G) i% Q  课时10：项目技术、产品和应用调研 06:20
7 U- x) t" g0 j; F& f6 N$ L  课时11：实例：数据科学岗位需求分析 09:01
0 F4 H% x3 ?+ \: G6 a$ Q, B2 @章节3： 数据采集与爬虫
  课时12：数据采集概述 10:04
  课时13：Python爬虫技术 12:08
- N. ?6 f; t+ k. S: o  课时14：请求库：urllib 04:50
  课时15：请求库：requests 07:08
0 Y9 [0 Y) t: L' O1 J8 m& Q  课时16：解析库：BeautifulSoup 06:53
  课时17：解析库：lxml 04:02
  课时18：信息提取：css选择器和xpath表达式 04:05
& E9 a" w' c0 W! _. d3 t: h  课时19：实例1：招聘网站静态数据采集 18:46
- i* V) K+ V) k8 o' Q  课时20：实例2：招聘网站动态数据采集 18:22
章节4： 数据清洗
+ m' n. u8 B3 f. a8 u2 s4 O, I$ J  课时21：脏数据 12:51
  课时22：数据预处理的基本方向 03:25
# n8 ^8 M) I8 a9 x; b0 v  课时23：缺失值处理 03:36
  课时24：小文本和字符串处理 05:32
  课时25：实例：招聘数据预处理（一） 19:09
( R* ~# l+ ~& F7 n( B& Q% b  课时26：实例：招聘数据预处理（二） 02:49
) b) H' b3 |1 m# b! h( u3 x; C! x章节5： 数据分析与可视化
  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
- P; g7 F! I$ C" g" F$ W* {4 ?% ?  课时28：统计绘图与数据可视化 07:25
  课时29：Python绘图之matplotlib 08:14
! Z0 J6 U; m5 o6 O; S" X  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
) b: T9 X0 t' ]* Y  ^. _9 a  课时31：实例：招聘数据的EDA与可视化（一） 15:04
1 N# g7 b: L2 Q# V  m( S  }# `3 T+ F  课时32：实例：招聘数据的EDA与可视化（二） 04:18
章节6： 特征工程
  课时33：特征工程概述 12:29
- \9 x/ H( o% f  课时34：特征选择 10:41
' ^% I/ F# }- s0 s( X  课时35：特征变换与特征提取 09:20
  课时36：特征组合与降维 03:58
  @5 O/ A/ p3 c0 U  U  课时37：招聘数据的特征工程探索 18:05
! k3 A/ e+ g2 b) J2 @9 C章节7： 机器学习建模与调优
! [9 ]. [% ]- B( m  课时38：机器学习模型概述 08:40
  课时39：传统机器学习模型（单模型） 11:46
  课时40：集成与提升模型 03:31
  课时41：sklearn 04:14
  课时42：机器学习调参方法简介 06:47
) Y" l: B/ V- c- A  课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法 09:59
  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
  课时45：招聘数据的建模：XGBoost 03:48
. z3 F! \* i. @, @  r, w* m  d  课时46：招聘数据的建模：lightGBM 03:17
章节8： 机器学习模型结果与报告输出
. A9 c! w9 e# @8 i$ Z+ H  }3 J  课时47：R语言与RStudio安装与简介 06:58
' Z, M6 K1 ?% R2 `  课时48：Rmarkdown的安装与基本用法 08:05
! ~: n4 H1 P- ~' H1 y1 p# I  课时49：技术文档之Rmd与Jupyter对比 06:54
  课时50：机器学习分析报告的写作方法 08:49
% ^% ]7 F( d" y  课时51：实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）

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续杯啤酒

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