天善智能 Python机器学习全流程项目实战精讲

冰点也疯狂

课程目录：
章节1： 机器学习方法论
- w+ k' T! ^4 d3 B9 }0 A  课时1：数据分析与数据挖掘
  课时2：机器学习、深度学习与人工智能
# ]& X7 N4 I% ?! ]# u' m5 [: W* z  课时3：机器学习的核心任务
6 x' `6 [0 D+ `. r3 B" n1 K$ A  课时4：机器学习的核心要义
  课时5：机器学习项目实战全流程
: H+ ^5 K2 m7 B0 u  课时6：Python编程工具
  课时7：Jupyter Notebook与PyCharm
$ n" K5 G$ i+ T9 c: J0 e9 u  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
  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
章节3： 数据采集与爬虫
, o: T2 ^( j% _; `! {# o! O  课时12：数据采集概述 10:04
( A( B+ W1 C# b# G  课时13：Python爬虫技术 12:08
, |+ A" r) Q: {  课时14：请求库：urllib 04:50
2 D2 K3 v( _- R  课时15：请求库：requests 07:08
  课时16：解析库：BeautifulSoup 06:53
  课时17：解析库：lxml 04:02
  课时18：信息提取：css选择器和xpath表达式 04:05
  课时19：实例1：招聘网站静态数据采集 18:46
: q3 B5 y) L: S& F: |8 {# d# O  课时20：实例2：招聘网站动态数据采集 18:22
6 N: G! J: i5 _6 q4 S4 Z3 b章节4： 数据清洗
  课时21：脏数据 12:51
9 M7 o/ |( R, f" [6 X6 J  课时22：数据预处理的基本方向 03:25
4 o1 t3 |* z0 \$ j" ], ^  课时23：缺失值处理 03:36
  课时24：小文本和字符串处理 05:32
0 H) X8 w. _* m$ C  课时25：实例：招聘数据预处理（一） 19:09
9 H7 _: ]9 C! X6 y7 H# u  课时26：实例：招聘数据预处理（二） 02:49
: [4 Z. n; C# P) n. w* O& @章节5： 数据分析与可视化
- h! z: e+ x; Z/ A  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
6 E) t6 N) c1 s6 W: L  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
6 P* X) [2 X1 t: }  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
  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
6 c- Q9 i# X1 q" S8 f章节6： 特征工程
  课时33：特征工程概述 12:29
  课时34：特征选择 10:41
  课时35：特征变换与特征提取 09:20
  课时36：特征组合与降维 03:58
2 H4 d% m  U, E/ E/ u8 s& `) V) Y  课时37：招聘数据的特征工程探索 18:05
8 A% L0 |# {  r: J章节7： 机器学习建模与调优
1 B9 J* `5 {, m) |8 K' x- I  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
0 P7 X' ^6 Y4 t5 {6 z  课时40：集成与提升模型 03:31
  课时41：sklearn 04:14
, h& A7 ~: }1 |  课时42：机器学习调参方法简介 06:47
  课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法 09:59
4 k  q! ]8 C9 G/ F2 B  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
+ ?7 w7 R9 i/ [" l- N) I" |, c  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
$ j/ m5 E# h3 [2 }* \7 P1 p+ A% F章节8： 机器学习模型结果与报告输出
6 x) ^/ O9 ]2 F* n, s: u  课时47：R语言与RStudio安装与简介 06:58
2 U, ~* k, Y  U0 @  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
0 p& B$ _) `7 ^- e  课时50：机器学习分析报告的写作方法 08:49
  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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