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：
* ?9 m2 f% J/ [4 d  F" h2 K) W章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库
! H2 d+ b4 O/ |; |  课时1：数据科学的概念 免费 09:02
  ?1 I2 ~; T" Q$ m* X8 U0 Y' z  课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 免费 07:08
" I; ?/ b! b$ G7 D  p7 ]  W  课时3：数据科学的统计基础 免费 15:08
1 y2 ~4 s" \  c% v4 N* r  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
7 b9 A) s/ [  W& ^6 B( \+ g& n8 o  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
; d! [& Z3 ^" o, F  课时10：Python原生态数据结构(下) 免费 09:57
  课时11：Python控制流 免费 12:02
6 R5 l" Z2 V. ^0 c/ r9 D  课时12：Python函数 免费 07:53
3 c" w( g0 t& g4 q. r  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
5 F* ?( }# l( o  课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
  课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48
  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
2 l# Y0 G( H: j. ?3 B  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
2 M% ~3 Y# t& a+ u: E  课时22：课后答疑 09:14
: Q. C$ r& A% n; ^3 W  课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
9 A+ l$ j& H) E  O. ^8 e3 F1 ]2 P  课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
# f; G2 k6 v! b7 q章节4： 第四讲：二手房价格分析报告
0 ~2 e; v& K, r6 C: o  课时25：两变量关系检验方法综述 17:39
3 z5 H! M' K4 r7 p  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
8 ?5 U1 z* F( Y& I  课时28：假设检验与单样本T检验(上) 19:13
4 @2 o, }0 B9 J, [; t4 O  课时29：假设检验与单样本T检验(下) 06:46
  课时30：两样本T检验 21:13
  课时31：方差分析 12:48
  课时32：相关分析 08:27
- ?) O& U, V8 P( ^  ?, [  课时33：相关知识点答疑 06:57
  课时34：简单线性回归(上) 19:40
  课时35：简单线性回归(下) 05:54
3 C" G5 d# d7 K1 f0 T9 j  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
, p$ h+ K2 J# D1 n! C7 r  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
& J- E) G" {+ G% @  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
3 r; S) {- w8 a5 h9 g% D. l# u1 F  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
1 d' i! ?$ n# d" u" ~  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
  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
章节5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
4 [9 u! h7 _0 M* Z9 r! |  课时45：课程答疑1 02:03
& J3 \% I$ r4 M& @+ W3 C) V- N  课时46：线性回归检验（上） 29:22
  课时47：线性回归检验（中） 26:31
, _  b2 }  {! J6 B  课时48：线性回归检验（下） 31:31
' z. C. \* B& ?$ l  课时49：逻辑回归基础（上） 23:23
# H8 \) [7 A/ q  课时50：逻辑回归基础（下） 43:29
  课时51：课程答疑2 09:51
6 M$ y4 ?& r6 e1 V  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
0 Z& `0 T0 @# t& g, {  课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
7 Q4 }- S6 [0 e: H8 W  G0 C! {  课时54：作业讲解3矩估计2 08:01
  课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22
& h% y1 A0 L8 ?& _  课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
. P+ _7 P% {$ {# {, h) T! w2 q  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
  课时59：作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
9 m6 i/ a( ?6 _. _. I  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
5 {9 E# |$ a! [) L+ C1 F  课时63：决策树建模思路（下） 28:20
( O2 u9 V6 D& C& q5 S  课时64：决策树建模基本原理 04:47
5 l# n6 u2 p1 ~, Q& L  课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
# h! c/ W, h# i4 m: b  课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
1 ]. T, [4 K7 I# x0 n+ v  课时67：CART决策树建模原理 02:28
  课时68：模型修剪-以CART为例 04:54
9 R% h1 l) |0 y6 N" `- u' }6 S7 ^" q  课时69：案例讲解1 26:11
  课时70：神经网络基本概念 06:39
  课时71：人工神经网络结构 03:27
. X+ r7 Y$ |8 j( _( X% N  课时72：感知器 15:50
  课时73：案例讲解2 12:24
6 Q1 ^- Q/ k7 O, M4 ^' A8 K  课时74：BP神经网络 13:59
  课时75：课后答疑 08:16
8 J7 V2 B6 ]# ?1 c4 r4 x7 g章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
  课时76：不平衡分类概述 34:03
4 E4 x$ u8 a& S; s+ C' q* A. r! z) w  课时77：欠采样 04:12
  课时78：过采样 05:15
  课时79：综合采样 04:14
  q% H6 n! u  ?6 z  课时80：案例讲解 16:55
  课时81：集成学习概述 30:12
- g6 K+ t' M/ i: {  课时82：随机森林 25:54
  课时83：Adaboost算法 18:19
  课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
: e- V' M, S5 q9 E; p, n  课时85：多元统计基础与变量约减的思路 12:21
& `* a% |# K4 H- g  {- U  课时86：主成分分析理论基础1 10:33
  课时87：主成分分析理论基础2 17:37
  课时88：主成分分析理论基础3 09:46
  课时89：主成分分析案例1 15:28
- o$ z4 U5 Q, {  课时90：主成分分析案例2 08:32
9 k( J6 _2 o, A2 @  课时91：因子分析1 21:11
  课时92：因子分析2 05:01
7 }% h5 A1 {  n4 \/ m& |( G! x  课时93：稀疏主成分分析 06:44
  F* c$ }9 X% N( L  课时94：变量聚类原理 09:00
7 \  h; e5 m2 x/ r  |% B9 h  课时95：变量聚类操作 09:31
  课时96：答疑1 08:09
  L! ]' r& S4 @  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
/ k0 T6 {/ z. w% U, N6 z  课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3 22:57
0 }9 \% L9 q9 Z  课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4 28:31
! Y& {; i, N; M2 A' q  课时101：答疑2 05:45
! ~+ k) w4 ~- Z/ w+ q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
9 F' T1 s# X7 S! t$ R  课时103：凸集的概念 05:04
  课时104：凸函数 08:38
/ R( z& C4 _. c" o' R/ |1 P& }  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
4 g, Y( X5 g1 ~9 p  课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
6 a4 Z2 S7 X9 W- A9 J: r) t  课时108：支持向量机引论 08:34
* D. g" }; g, U, U( J+ T  课时109：线性可分的支持向量机 19:44
0 r, N! T$ O9 U  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
3 b* e9 s4 p6 y9 D  课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
. E  q* {8 G+ y( V# m( O" q6 f: u  课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
6 ]4 c+ K$ ]5 U  课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
$ i& |6 |8 A1 x) |' u5 z2 _  课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
  课时116：客户画像与标签体系 17:14
8 l6 s9 F/ d( b& A  i  课时117：客户细分 16:55
4 l$ F& V, ~" g6 E( O  课时118：聚类的基本逻辑 06:16
- u% G, K; f" D5 u. I  课时119：系统聚类(上) 23:34
  课时120：系统聚类(下) 21:59
  课时121：K-means聚类 27:57
/ d! V$ s6 Y3 j* x& u" f  课时122：使用决策树做聚类后客户分析 11:12
4 V" A1 Z6 \& R# d8 G1 Z4 i  课时123：课后答疑 09:38
6 p; g7 a2 }1 q' X; R! [' q章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
( |2 S0 o0 y" D/ |  课时124：智能推荐（上） 19:16
5 p4 y' n5 Y# z% p  课时125：智能推荐（下） 36:47
0 e2 t7 w& {3 H0 l5 ^. l; a* w  课时126：购物篮分析与运用 12:09
  课时127：关联规则（上） 19:18
7 \7 G. b( S4 e* g9 G: X  课时128：关联规则（中） 23:33
  课时129：关联规则（下） 08:15
# c# C, F$ k; [3 l; H' \" ?  课时130：序贯模型 10:10
  y+ o& T" w# L! Y9 P  课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
/ k; G: B3 H* g" N6 S0 h3 T  课时132：答疑
7 D7 S$ ?  \0 y5 }! {& @1 k
( @. Z6 C& `- f1 ~

续杯啤酒

dddddddddddddddddddddd