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：
: d* F- ]# L# v" ]9 b' H章节1： 机器学习方法论
  B, ^5 V4 M" G- P% c# \9 I+ \# _  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
4 q2 L8 l% U3 r8 E% q  课时3：机器学习的核心任务
  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
  课时6：Python编程工具
  课时7：Jupyter Notebook与PyCharm
  课时8：机器学习具体学习方法指导
% |! G( h6 @( C章节2： 机器学习需求分析
  课时9：需求分析 20:18
: q( S% S2 E1 i' J$ E9 Z, J$ _  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
  D, G3 |: X! z7 X! k章节3： 数据采集与爬虫
4 E! C8 ^7 ]0 g8 h  \  课时12：数据采集概述 10:04
2 T9 [( y  _/ k% k7 p$ @  课时13：Python爬虫技术 12:08
  课时14：请求库：urllib 04:50
( d' z: h* o4 J  j% g. a5 O( i3 t  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
9 C0 t% q9 |! X& v  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
  课时20：实例2：招聘网站动态数据采集 18:22
- @( d' v& b! I- Z3 }) T章节4： 数据清洗
! f. s2 u! N2 l' z& H  课时21：脏数据 12:51
  课时22：数据预处理的基本方向 03:25
  课时23：缺失值处理 03:36
* I8 b( E+ K% u% H" t, [3 h  课时24：小文本和字符串处理 05:32
' T! m  w1 V- p2 [& o2 X7 n6 c  课时25：实例：招聘数据预处理（一） 19:09
4 d. s4 Z% Q: p; P* }5 S# i6 e5 X  课时26：实例：招聘数据预处理（二） 02:49
2 v0 o1 d) \7 H! C+ ^章节5： 数据分析与可视化
  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
8 q9 Y7 D, i3 `9 y0 M9 p  课时28：统计绘图与数据可视化 07:25
) Z: X$ _7 F9 c5 ?  课时29：Python绘图之matplotlib 08:14
  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
& h( T9 g& N9 {" u  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
  ]7 J3 j5 U$ ?; M# g* x章节6： 特征工程
  课时33：特征工程概述 12:29
- |, x9 h' E/ W, ~& t6 l9 K  课时34：特征选择 10:41
: j7 J+ e6 q5 j( k* T) W  课时35：特征变换与特征提取 09:20
, B. P' X' c  h5 e! M7 T  课时36：特征组合与降维 03:58
  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
1 v' W1 _5 [" s  课时40：集成与提升模型 03:31
  课时41：sklearn 04:14
: L' I0 X! j3 m  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
& f/ W8 [6 h, }$ Z/ k- Q' o. y( F  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
2 w& J6 p3 F* H) A  课时45：招聘数据的建模：XGBoost 03:48
" q7 g4 Z6 S1 T% t; R4 {! Q  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
  课时47：R语言与RStudio安装与简介 06:58
  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
  课时50：机器学习分析报告的写作方法 08:49
" ~6 E+ Z) C% \. g0 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）
: B$ B! J# U, }9 [7 B3 w
. y4 E0 a9 R) i4 L& a. F/ |

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