天善智能 Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

冰点也疯狂

课程目录：
* p; H9 H( ]! }" D* c章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库
  课时1：数据科学的概念 免费 09:02
- A% d4 o9 K! _7 p% y3 _" ?  课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 免费 07:08
  课时3：数据科学的统计基础 免费 15:08
3 G5 S: t, Y# D  课时4：面向应用的数据挖掘算法分类 免费 11:33
  课时5：各类算法的适用场景讲解 免费 16:16
  课时6：面向应用的分类模型评估 免费 11:55
章节2： 第二讲：Python基础
  课时7：Python介绍 免费 08:12
, Q, f1 G% N/ T8 b( |" E2 R  课时8：Python基础数据类型和表达式 免费 23:30
  课时9：Python原生态数据结构(上) 免费 13:18
$ \7 N8 N. ]9 s  课时10：Python原生态数据结构(下) 免费 09:57
6 U5 v8 v3 y4 z& R0 m  课时11：Python控制流 免费 12:02
5 Q' y) N% O6 f% A" r6 a3 E  课时12：Python函数 免费 07:53
$ I" Q% W& ^1 [6 j4 N  课时13：Python模块的使用 免费 05:34
章节3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
* u( x. v( [2 R0 `3 d* f  课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
: {' s" `7 V) T5 K% a9 [# B9 O  课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48
6 `. K! d' F4 Y- K1 J' S8 I  课时16：描述性方法大全与Python绘图（上） 32:47
  课时17：描述性方法大全与Python绘图（下） 16:29
  课时18：统计制图原理 09:05
" s" F& I1 Z8 l+ ?- x  课时19：数据库基础 03:35
  课时20：数据整合和数据清洗 32:13
  课时21：数据整理 06:05
  课时22：课后答疑 09:14
  课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
  课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
章节4： 第四讲：二手房价格分析报告
- m; Y8 h3 I' o  课时25：两变量关系检验方法综述 17:39
" L6 p- N/ {5 d0 \( n: S5 _7 G  课时26：参数估计简介及概念介绍(上） 19:26
  课时27：参数估计简介及概念介绍(下） 09:50
  课时28：假设检验与单样本T检验(上) 19:13
# }! i5 r) N8 R) D( }+ u5 A9 P  课时29：假设检验与单样本T检验(下) 06:46
" I" V9 G5 K! O, A0 g1 ]' ?  课时30：两样本T检验 21:13
! N1 G' a9 u, E* }, t5 x$ e  课时31：方差分析 12:48
  课时32：相关分析 08:27
  课时33：相关知识点答疑 06:57
/ |2 Y5 ?$ `/ J; l; y1 Y# a  课时34：简单线性回归(上) 19:40
  课时35：简单线性回归(下) 05:54
) {( c2 ]" |. h4 L: Y: S1 b  课时36：多元线性回归 16:10
  课时37：课后作业与课程答疑 09:42
  课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍 02:02
: D6 V3 {( t% g# r* H2 B  课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述 12:33
  课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1 10:48
  课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2 09:17
  课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验 13:42
  课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型 10:45
% a; W8 Y5 Y) R  S, D7 O9 l6 \3 P  课时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 08:24
- i' N9 M2 ?) G9 [" Q章节5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
  课时45：课程答疑1 02:03
  课时46：线性回归检验（上） 29:22
  课时47：线性回归检验（中） 26:31
$ U8 o9 F9 C$ p' A) I, ^  课时48：线性回归检验（下） 31:31
0 w$ S8 b1 L" G- \+ N6 W1 F. E" d, g; I2 X  课时49：逻辑回归基础（上） 23:23
  课时50：逻辑回归基础（下） 43:29
1 v) N! Z# V8 d2 a, ~3 ]  课时51：课程答疑2 09:51
& X" z& X; q5 B0 B! d/ ~; U  课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍 03:53
  H- }7 R* p8 r4 e2 ^, a  课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
  课时54：作业讲解3矩估计2 08:01
% L" ?  ?- a8 U' A  课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22
% P1 D% d+ s1 X/ ?$ [  课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
  课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
  课时58：作业讲解7模型调优 18:41
( O/ f* ~$ S. q) _+ C  课时59：作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
8 Q0 q9 O; ~$ W  `  课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02
章节6： 第六讲：电信客户流失预警
  课时61：课前答疑 02:46
  课时62：决策树建模思路（上） 13:49
, q3 B- G- c+ r0 R( D1 x1 E; f  课时63：决策树建模思路（下） 28:20
6 t7 h, n2 |# J# x0 v2 U  课时64：决策树建模基本原理 04:47
  课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
1 i3 `, }8 {9 J' x. K& d* Y  课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
  课时67：CART决策树建模原理 02:28
* ~% P+ v0 h9 _( y' C! }0 z  课时68：模型修剪-以CART为例 04:54
  课时69：案例讲解1 26:11
: Z% W5 a$ F  g8 _  课时70：神经网络基本概念 06:39
$ K" t0 ~5 P  `: G) l, `, T  课时71：人工神经网络结构 03:27
  课时72：感知器 15:50
( V& c5 ?( X$ V1 H* `, b! g" X  课时73：案例讲解2 12:24
  课时74：BP神经网络 13:59
# `9 @+ `% M8 K7 z+ Y- U  课时75：课后答疑 08:16
& ]1 `4 h" S7 \5 X) L! i章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
9 V7 r- x- C5 T# B8 o+ O6 \8 \  课时76：不平衡分类概述 34:03
. M& @8 }% o* t; ~& J% g( \  课时77：欠采样 04:12
  课时78：过采样 05:15
8 j6 X7 h: Y/ C6 ^2 I$ [  \4 F4 B  课时79：综合采样 04:14
0 G5 B( b# s% S: b: ~6 x  课时80：案例讲解 16:55
4 l; g$ [& I1 S. O4 C$ h7 A  课时81：集成学习概述 30:12
  课时82：随机森林 25:54
& Y# @: A% n' N& A$ w) Q* D  @  课时83：Adaboost算法 18:19
  课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
+ l* o9 O* u0 b1 T/ u: o+ a- w# p章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
% \0 M$ j- ]. Q, L6 ~8 \  y  课时85：多元统计基础与变量约减的思路 12:21
! W6 I; i2 ]9 ]: F' e3 e  课时86：主成分分析理论基础1 10:33
! r: D5 x3 T' u% E" a$ D! Y  课时87：主成分分析理论基础2 17:37
& q  n/ s3 a1 }2 {  课时88：主成分分析理论基础3 09:46
; t. q+ @4 S2 S% `+ \: ~( `3 N  课时89：主成分分析案例1 15:28
4 E/ d. e! L5 F- x  课时90：主成分分析案例2 08:32
9 }& q2 q7 Q5 y9 e1 Y9 g  课时91：因子分析1 21:11
  课时92：因子分析2 05:01
  课时93：稀疏主成分分析 06:44
: g2 v. M( s6 z% L0 h  课时94：变量聚类原理 09:00
" q5 x- b8 U; P0 C" b) B  课时95：变量聚类操作 09:31
  课时96：答疑1 08:09
  课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1 23:17
  课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2 29:01
  课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3 22:57
  课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4 28:31
3 f3 y0 @. F; V  x6 j8 T0 n8 b  课时101：答疑2 05:45
章节9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
  课时102：凸优化基本概念 16:37
; R8 q" m( C5 L* t8 s) o  课时103：凸集的概念 05:04
  课时104：凸函数 08:38
  课时105：无约束凸优化计算 10:48
  课时106：有约束凸优化计算 21:28
  课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
$ _# G9 J$ U* f' [; Z/ ]  c  课时108：支持向量机引论 08:34
  课时109：线性可分的支持向量机 19:44
  课时110：线性不可分的支持向量机 07:39
  课时111：支持向量机使用案例 06:20
  课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
  @4 U. l" C0 ]1 W& H: v- @7 [8 ?& U  课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
  课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
6 e5 |# p* t  Q" W8 z% A0 u  课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
6 y; h  [% w8 Q' h) @  课时116：客户画像与标签体系 17:14
! r1 F0 J& M4 G  课时117：客户细分 16:55
  课时118：聚类的基本逻辑 06:16
  课时119：系统聚类(上) 23:34
  课时120：系统聚类(下) 21:59
, f3 ^- R3 t4 n$ I  课时121：K-means聚类 27:57
# I& u, {* U! k  课时122：使用决策树做聚类后客户分析 11:12
  课时123：课后答疑 09:38
( e( N& k5 ~  x" \/ ]章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
' m! S! z% ?9 U% g- W! L  W/ c  课时124：智能推荐（上） 19:16
& o# o5 _& l0 O: M7 l  课时125：智能推荐（下） 36:47
  课时126：购物篮分析与运用 12:09
  课时127：关联规则（上） 19:18
' h9 Y5 p% E- b  s8 b  课时128：关联规则（中） 23:33
$ x- r! y. A1 [  课时129：关联规则（下） 08:15
  课时130：序贯模型 10:10
: x( V" O' F, b& `" v  课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
2 M2 @; N6 ^6 o, h1 A  课时132：答疑
3 z) P/ P  h6 Q. J# j% {% c

续杯啤酒

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