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课程特色：! Q/ d5 A$ V$ E; n7 W, l0 L( U7 ?. _
1、精选kaggle初级案例，实战入门讲解。一步一脚印，十大案例精讲，案例知识点与代码交互讲解，让你快速突破R语言。6 g6 N& y. r6 @0 f. m8 U: R4 S) V
2、实战案例是最好的数据能力提升方式，本课程提供案例的数据集、代码以及老师讲解的PPT。4 b/ g4 Z$ B' x
3、kaggle竞赛案例包含大量日常工作中的数据处理的方法，以及数据可视化的方法，助你突破数据工作的效率，对于数据处理、可视化、建模和模型评估有综合性显著性的提升，全方位的提升你的数据能力！
( G* q% W1 t" \" v* B( ^& H4、结合数据分析师的日常数据处理，建模的工作内容所需，融会贯通，通过案例教你如何成为一名数据分析师。
( F: r i: ^; ^: I) h9 a5、多种建模方法（随机森林、决策树、朴素贝叶斯、knn、支持向量机、 k均值聚类，模型融合方法等都有讲到，部分涉及原理简介）. y \" i7 K9 x) V+ x! L
7 }. s" t% A5 S
课程目录：, N5 p6 Y- e# c( A
章节1： 员工离职预测
/ n( i$ _% R1 `) F7 a 课时1：数据变量说明. n8 \: o% U: Z) B3 Z( T
课时2：描述性分析（一）8 H* d, a. D8 s9 F# H
课时3：描述性分析（二）7 l" C& [+ ]5 L) |
课时4：决策树建模
, S- s9 `2 c( g+ L& V$ \# G' v 课时5：朴素贝叶斯" O& _ {8 ?% h- F2 S
课时6：模型评估% \8 H v% ^, S: \! a' n
章节2： kaggle数据科学社区调查报告
% F( @5 |, T7 e1 @0 O 课时7：变量说明. B p9 S) @+ o# g
课时8：数据预处理
" ^6 k ~4 c% n( y7 M 课时9：数据科学从业者用户画像11 m& B }3 h3 \ }8 \/ y( `: x
课时10：数据科学从业者用户画像2 % F4 x- r3 \5 C$ _( i7 r0 |: ^9 |3 u
课时11：数据科学从业者用户画像3
( k2 Q2 A6 F, `+ F! P: o+ C 课时12：数据科学从业者用户画像4 $ S% ]: s8 p9 ~# ]4 d) S
课时13：数据科学从业者用户画像5
$ P2 l$ ~8 H# E- J6 A' ] I# ^ 课时14：python、R、SQL推荐程度分析
$ b0 m( A* m8 q% s: z( k, m2 L; P章节3： 信用卡欺诈预测4 K- l, A5 p2 O- ~& _* e
课时15：案例数据介绍
& s1 N: k6 V) T4 @% H 课时16：数据预处理之缺失值处理
* n: ` j' g' I0 B$ t, d 课时17：数据预处理之分层抽样
% c* k# Y0 P- {' h) Y( I! w 课时18：数据预处理之标准化 9 {- w5 y7 O1 ?6 s6 _, Q& t0 x
课时19：描述性分析1 ; b" K- D8 M& _3 Z" Y" ~
课时20：描述性分析2 4 G% p1 ?) X$ ^8 u: \3 _" t
课时21：简单调参
- N" m1 ?3 h$ t0 Z4 t4 s2 \, Y, X 课时22：定制调参
( O! q0 k2 G& Y" R! G 课时23：随机森林建模
2 K/ n6 Y% T/ i2 { 课时24：knn建模 # }6 {: i# C4 N: g. X& G- S
课时25：模型评估 @" T5 h8 ^/ L1 r( ?
章节4： 学生成绩水平分类预测
/ d- C+ X4 g7 C; \( K 课时26：案例变量说明
; h1 Y* w0 W, K" a& W2 d 课时27：封装绘图函数
7 X; v; G' W6 ^2 p 课时28：描述性分析1
" ^3 o/ n$ E+ o1 g) G 课时29：描述性分析2 $ @! {8 x' d' e( Y& l" P/ `
课时30：描述性分析3 * B4 l% G; }' o9 S
课时31：回归树建模
2 U) \8 q8 }& {! `$ v! z! v 课时32：随机森林建模 8 ^* `6 Y6 Y# x$ s0 y2 M
课时33：SVM建模 8 r" ~2 y: x8 A0 g5 s
课时34：模型融合 ^: l. N! M8 \( |/ d
章节5： 美国枪击案例1 h* t/ H9 Q$ m
课时35：案例数据变量说明
; ~, \9 b0 m3 I- k0 N1 A 课时36：描述性分析1; ?5 E; _- Y7 V% E
课时37：枪手用户画像
8 F/ l: D! j9 V3 H0 J( I: H+ a P 课时38：美国枪击案地图可视化, z5 V9 R: L; H7 e7 ]( H
课时39：常用图形外观调节- u3 } X# ^0 {- X- _+ o$ a
课时40：数据重塑函数总结1
4 e r# V! h) O8 M$ n 课时41：数据重塑函数总结2/ R( k! [9 `' l1 U f+ e+ q
章节6： 毒蘑菇识别9 q! {: E! y3 S
课时42：案例变量说明
* P& F2 k% ~- u% F. M4 i 课时43：数据预处理
. d* i- H& e$ C" S0 d 课时44：随机森林建模
/ Y, r( e- [# L# b# R 课时45：回归树建模+可视化决策规则
; I2 L: W' }/ ^ k2 X2 T2 w9 t5 ? 课时46：朴素贝叶斯建模
1 F3 l+ ^: B% K5 ~1 [ 课时47：特征选择+朴素贝叶斯建模6 \. F0 t$ i. X% Y
课时48：模型评估
9 M2 m% c/ O4 f, }$ Y+ q$ C 课时49：朴素贝叶斯简介 C& \2 S7 ?( V V8 `& ]
章节7： 利用声音数据识别性别# B% K- h; x ^+ m7 V
课时50：案例变量说明: z- W" v% m3 N
课时51：绘制密度曲线图查看自变量重要性
6 n8 g7 `7 i. E) c2 X 课时52：回归树建模方法 + ~ f7 y! ?: \" Q
课时53：支持向量机建模
; q2 c* N' }# F0 I: K; f 课时54：特征选择+随机森林建模 : c; x1 |5 C5 J& }! w6 q
课时55：多模型ROC曲线对比
, ^% z% L# l% |8 @" Z$ i# K) i 课时56：特征选择介绍 8 [% ^5 m7 F0 X. W9 N1 S% j( u
章节8： 垃圾短信识别0 H& O+ o* }, [6 z/ m5 X# r
课时57：数据变量说明 5 V7 B' _6 e7 B; T' _5 Z
课时58：重塑数据
# c, J/ V& `' _( V( T: i0 P( v 课时59：定义文本处理函数
C1 h$ `; D9 G8 _0 ?1 p 课时60：绘制词云图
, n! e: T W3 X 课时61：稀疏矩阵计算词频 8 |% Q5 N- v2 c3 V `# L% \
课时62：随机森林建模 3 }& U; I$ i P9 _; w6 D
章节9： 闪电约会4 z$ A; Z1 `1 {! h- f
课时63：数据变量说明
5 U, ^$ v: N3 ? 课时64：探索哪些爱好及职业更受彼此欢迎 9 c1 ?: V6 `; \- t. [" X
课时65：探索彼此在寻找哪种类型的另一半1 0 P9 |4 c0 H0 f
课时66：探索彼此在寻找哪种类型的另一半2 $ B/ @ F3 ^1 s# A
课时67：探索相亲者认为同性在寻找哪种类型的另一方 + e0 Z) h. R k3 }: r
课时68：探索相亲者认为对方在寻找哪种类型的另一方 & k4 N& W8 ~: C4 C. a3 Q$ w
课时69：图形输出+条形图+箱线图总结 6 V5 B- Y0 }1 f5 t5 \& g: X
章节10： Youtube新趋势视频分析( }8 f9 f: Y9 s5 u9 P: ^& P
课时70：变量说明
+ [( Q; {! h. c9 r0 N6 J8 | 课时71：相关性分析 : v8 ]4 F/ f6 h# s0 E7 a/ U
课时72：描述性分析1 7 k/ Z/ a! \5 w
课时73：描述性分析2/ W# z' L( N. I# t, R" D4 f
课时75：聚类建模7 ]1 X0 I# M5 X) X2 `( X
$ c4 C+ C- h! g+ C2 P) L" y
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发表于 2019-6-6 21:34:23
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