天善智能 Python机器学习全流程项目实战精讲

冰点也疯狂

2 P/ k) B! Z/ ~课程目录：
( y/ c! ~! b2 _) I1 c! [. A: @9 S章节1： 机器学习方法论
6 n5 O5 F! w* |' v  课时1：数据分析与数据挖掘
  课时2：机器学习、深度学习与人工智能
: E( L+ r. H8 q" c, b  课时3：机器学习的核心任务
  课时4：机器学习的核心要义
$ m' k) I4 y, ?8 v& ~2 K  课时5：机器学习项目实战全流程
  课时6：Python编程工具
# w- S! L3 P! o: V4 f  课时7：Jupyter Notebook与PyCharm
  课时8：机器学习具体学习方法指导
- j$ e8 j, j3 f* U0 t章节2： 机器学习需求分析
) G+ I& P" }2 `2 E  课时9：需求分析 20:18
) ~! t1 |! _0 h) R- B# B  课时10：项目技术、产品和应用调研 06:20
' W$ o9 m7 F0 h, {, s, A  课时11：实例：数据科学岗位需求分析 09:01
9 j. j& {8 H2 E+ H章节3： 数据采集与爬虫
+ k. y2 |# V. K5 u  课时12：数据采集概述 10:04
  课时13：Python爬虫技术 12:08
; X1 |9 i1 x  V  课时14：请求库：urllib 04:50
3 d+ V4 w1 A- ?) c  m+ ]% Q  课时15：请求库：requests 07:08
" w" }& t" X" j8 s. k  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
1 n/ r* x3 u& F- E; `  课时19：实例1：招聘网站静态数据采集 18:46
  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
3 |- r7 \/ x8 h1 w) k! L7 Z1 c# b  课时21：脏数据 12:51
  课时22：数据预处理的基本方向 03:25
2 |! @( E* Z4 |2 \  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
5 @+ q: O' R4 G2 g' Q- ^  课时26：实例：招聘数据预处理（二） 02:49
" t3 H5 D/ e6 x6 W; V7 _章节5： 数据分析与可视化
4 i7 U' [: `' ]; a( Z* o  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
1 A+ O4 Q2 e3 u1 [* u6 A  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
  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
  课时31：实例：招聘数据的EDA与可视化（一） 15:04
2 Y- U. M9 R. V' ~9 Z4 ~  课时32：实例：招聘数据的EDA与可视化（二） 04:18
+ T7 y/ l1 A6 P8 C5 R* S章节6： 特征工程
  课时33：特征工程概述 12:29
  课时34：特征选择 10:41
  课时35：特征变换与特征提取 09:20
4 @! s  x7 J, u# I  课时36：特征组合与降维 03:58
  课时37：招聘数据的特征工程探索 18:05
7 `! V* S4 e% S  s; R8 w章节7： 机器学习建模与调优
0 M. u  v8 k9 j4 `  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
3 j3 c( ^$ K4 `6 t1 J. M6 k) ^  课时42：机器学习调参方法简介 06:47
  课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法 09:59
& z) `" r- B* T( Q" m( G4 P" h; ~  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
9 E; \7 w$ Y0 `- U2 _. A8 f: I$ |  [  课时45：招聘数据的建模：XGBoost 03:48
7 g7 B4 w2 Y# ^2 |; Z- W- Q8 g7 q  课时46：招聘数据的建模：lightGBM 03:17
7 m: g7 a+ U: q0 U0 L1 K  S章节8： 机器学习模型结果与报告输出
  课时47：R语言与RStudio安装与简介 06:58
  课时48：Rmarkdown的安装与基本用法 08:05
6 H1 y# T# P  K* w  K  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
# @$ e$ @' {1 I! j9 P/ a  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）
) B% e" |9 Q1 c) j0 l

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