2019年 天善学院《Python与数据科学实战》

冰点也疯狂

课程目录：
% t, R& W5 q' V9 Z章节01：Python与数据科学应用
" G0 c* N* Y& l5 y" `0 v! z; P1 W01数据科学简介与应用.mp4
02Python与数据科学.mp4
, X$ i" {/ r) g" F2 e2 Z7 b5 `03安装Anaconda.mp4
" F# e: m/ g2 w% W$ r6 i# K04使用Jupyter Notebook.mp4
1 ^% z) q: q: w% z05语法变量类型.mp4
06语法之列表.mp4
1 P9 _' D8 O% C1 s6 N07语法之元组.mp4
08语法之字典.mp4
09语法之for循环，if分支语句.mp4
10语法之函数.mp4
11语法之模块导入.mp4
12语法之代码保存于分享.mp4
8 t) M  Z1 ~- }+ K13数据科学步骤详解.mp4
# M5 f8 T" ]  F# ?6 f14实战范例-使用Python计算文章中的字词频率.mp4
0 J' ?- e( [$ A! \1 a" T: ^  b: p( I

章节02：数据搜集实例
# k) e) p1 U/ g4 U& v* H; J15数据型态.mp4
16结构化VS半结构化VS非结构化.mp4
17IO与档案处理.mp4
18处理CSV格式数据.mp4
19处理EXCEL格式数据.mp4
/ w) O3 ]. n" h, V6 U/ Y20处理JSON格式数据.mp4
2 u9 n1 J1 L* f- [21处理XML格式数据.mp4
22网络爬虫架构.mp4
& y5 t+ G3 p: Q) C7 Z23开发人员工具.mp4
24BeautifulSoup攥写网络爬虫.mp4
25Beautifulsoup攥写网络爬虫(2).mp4
+ X9 v1 A; Q/ m  a4 a# W26实战范例-房天下（fang.com）屋价资料搜集（：）.mp4
27实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（2）（：）.mp4
  w( p# A1 d% Y* J& r, ~) g28实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（3）（：）.mp4


/ X) k; L  E. l$ T( v9 v7 c6 F! z章节03：资料清理(I)
3 |* v; ]: u5 H/ y% a1 p9 f" R# \29资料清理概论.mp4
30简介Pandas-使用Pandas处理资料（1）.mp4
31简介Pandas-使用Pandas处理资料（2）.mp4
3 [( F8 B8 x% S6 w0 L7 l! f! Y- Y1 F32资料筛选.mp4
6 \8 [  p  A- |5 ?33侦测遗失值.mp4
34补齐遗失值.mp4
35实战范例-房屋资料处理.mp4

% {' I; |, X* L& }, ?6 m
章节04：资料清理(II)
" ^$ H% ~' t0 [5 F1 K% m# q2 B36资料转换（：）.mp4
37处理时间格式（：）.mp4
* ]+ c# X7 K: o$ c  E1 f. A38重塑资料（：）.mp4
39学习正规表达式（1）（：）.mp4
. Z- t; M+ O9 v5 G  u. e2 a7 i40学习正规表达式（2）（：）.mp4
41实战范例-新闻资料处理（1）（：）.mp4
42实战范例-新闻资料处理（2）（：）.mp4

. [2 _. r1 B- E% Y
7 |8 _0 v" Y% o; F( [% u+ W% g+ x! w' ?章节05：资料探索与资料视觉化
43使用Pandas产生叙述性统计.mp4
6 d2 U" x. r$ ~) {3 `/ N% l3 t9 `44如何使用Pandas绘制统计图表（1）.mp4
45如何使用pandas绘制统计i图标（2）.mp4
46网页浏览纪录资料分析.mp4

! N9 m  H, ?9 G! Z! }( h$ b
章节06：资料储存实例
$ o& A- A1 |9 d  q& g47关联式资料库-SOLITE简介.mp4
48将资料储存至资料库中.mp4
49使用SQL Query分析结构化资料.mp4
50实战范例-汇率资讯存储与管理.mp4


5 m5 y: l6 w- O8 g8 ^! H; F章节07：使用机器学习建立数据模型(回归模型)
5 \" w6 L$ [% i51机器学习基础.mp4
$ s+ T# [3 I- z52Scikit-Learn套件简介.mp4
3 l1 c7 c' G% _! d: L53监督式学习与非监督式学习.mp4
54回归分析.mp4
55回归分析(2).mp4
4 W6 ^, g! H1 a" C  _2 Q3 a56回归分析（3）.mp4
57回归模型评估.mp4
) f6 d) d  k) ~( V6 s8 D58实战范烈-使用回归模型分析房屋价格.mp4
( }7 M& _% ], |
7 v  L& e, D  W0 o9 n
9 X1 t; J* a8 H' i% b1 \章节08：使用机器学习建立数据模型(分类模型)
59资料分类-决策树（1）.mp4
60资料分类-决策树（2）.mp4
61资料分类-Logistic Regression.mp4
62资料分类-SVM.mp4
63资料分类-类神经网络.mp4
  c& x- \3 O7 N1 r64资料分类-类神经网络（2）.mp4
0 N- s0 Q8 X, F7 Z$ F7 g( b65资料分类随机森.mp4
66实战范例-使用分类模型预测客户流失.mp4
: P2 h+ t. S0 n9 i) C" R
; m5 p2 V& w& V) {
章节09：使用机器学习建立数据模型 (验证模型)
67混淆矩阵（Confusion Matrix与其意义）（：）.mp4
68交叉验证（Cross Validation）（：）.mp4
69使用ROC评估不同分类模型（：）.mp4
1 D+ o) i0 F3 R, g70实战范例-评估不同客户流失分析模型（：）.mp4

5 Q( o+ V; w2 U9 A
/ X# B' n6 K+ t' q: f: {0 T$ _章节10：使用机器学习建立数据模型(资料分群)
71分群方法-阶层式分群.mp4
72分群方法-Kmeans分群.mp4
/ x! Q8 @% K1 n3 J. E0 z! o73分群方法-DBScan分群.mp4
74分群结果评估.mp4
2 o, M! Q& h0 H; y7 Z- u" c75实战范例-利用分群找出文章主题.mp4


$ @! d- c7 Z- n+ I! B' m章节11：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)
76特征筛选（Feature Selection）（：）.mp4
( g( M; r! e" r1 _( E" Y77特征萃取-PCA（：）.mp4
9 P1 G8 ?# V8 Q78特征萃取-SVD（：）.mp4
" T+ h& R% G7 _79实战范例-使用SVD压缩图档（：）.mp4
" }  {% i8 C4 _1 F2 N! p% N- |7 H

章节12：使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

80关联分析（Association Rule）（：）.mp4
81频繁样式探勘（Frequent Pattern Mining）（：）.mp4
82实战范例-购物篮分析实例（：）.mp4
0 n7 G9 Y5 l/ u7 L" d9 h) i8 L
& j  e( c# l7 d: b& m$ a

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