天善智能 Python机器学习全流程项目实战精讲

冰点也疯狂

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课程目录：
5 v& d2 b" l* X章节1： 机器学习方法论
  课时1：数据分析与数据挖掘
, I. Q& _: d: q4 g* ~1 d# [  课时2：机器学习、深度学习与人工智能
  课时3：机器学习的核心任务
; M, K" s2 v1 ?* ]- m! s7 J4 D  课时4：机器学习的核心要义
* X. B" M' o" n: w" n% o: f  课时5：机器学习项目实战全流程
  课时6：Python编程工具
0 R& G7 P- K, z% v" q# V* m$ g% J  课时7：Jupyter Notebook与PyCharm
  课时8：机器学习具体学习方法指导
章节2： 机器学习需求分析
  课时9：需求分析 20:18
, `) h: C3 b: V3 h  课时10：项目技术、产品和应用调研 06:20
  课时11：实例：数据科学岗位需求分析 09:01
' e8 [- P, k# ?$ H* C+ c* m章节3： 数据采集与爬虫
) ~2 i% Z9 n; d; d9 ^/ O  课时12：数据采集概述 10:04
6 y* O: g/ P* S) c; a& l  课时13：Python爬虫技术 12:08
  课时14：请求库：urllib 04:50
  课时15：请求库：requests 07:08
  课时16：解析库：BeautifulSoup 06:53
: Q% `) c5 e) E& S1 F  课时17：解析库：lxml 04:02
& [) u/ K: D  x' o  课时18：信息提取：css选择器和xpath表达式 04:05
1 {3 S2 c& [0 w  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
. R9 V9 |: ^  g* _. b章节4： 数据清洗
* K" ?, M8 [1 V: X; z2 M  课时21：脏数据 12:51
  课时22：数据预处理的基本方向 03:25
. Y* t6 T. p" ?7 E9 x  课时23：缺失值处理 03:36
/ W9 a5 d" F6 {/ w) V, w  课时24：小文本和字符串处理 05:32
  ^8 d9 t6 S2 f5 R4 Z/ q+ {& D  课时25：实例：招聘数据预处理（一） 19:09
8 @7 r$ U' Y! C6 D. ?, w" K' e  课时26：实例：招聘数据预处理（二） 02:49
章节5： 数据分析与可视化
  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
" F4 h  J  c1 E1 x5 \6 i8 m' S# }2 y' |  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
/ z# U8 Q0 m# e9 Z! d! s0 |  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
  j& ?$ S5 Z/ a' O' c  课时31：实例：招聘数据的EDA与可视化（一） 15:04
  课时32：实例：招聘数据的EDA与可视化（二） 04:18
章节6： 特征工程
0 x3 s+ A* l0 E3 }  课时33：特征工程概述 12:29
7 G. i9 A! ^2 D; f  课时34：特征选择 10:41
; c" E- M  b' u9 U* ]2 G  课时35：特征变换与特征提取 09:20
2 B" |& |, z0 Z( J8 f  课时36：特征组合与降维 03:58
' @6 \' v2 j4 ~+ Z" X9 s! p  课时37：招聘数据的特征工程探索 18:05
章节7： 机器学习建模与调优
  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
  课时42：机器学习调参方法简介 06:47
8 m! z1 r- K. o  课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法 09:59
7 k4 A- `3 g. [" ^- A  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
) \( _# k& l4 c. O# ?  \  课时45：招聘数据的建模：XGBoost 03:48
  课时46：招聘数据的建模：lightGBM 03:17
章节8： 机器学习模型结果与报告输出
4 }/ H/ j; a( x/ d( {5 Y  课时47：R语言与RStudio安装与简介 06:58
) t) f) N+ M0 Z$ P  课时48：Rmarkdown的安装与基本用法 08:05
  课时49：技术文档之Rmd与Jupyter对比 06:54
9 ~2 V: A7 v" Y4 y5 U+ G7 ]+ p  课时50：机器学习分析报告的写作方法 08:49
3 h% [9 ~3 m5 F  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）

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