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
  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
; U+ Y6 b9 [. A8 A0 S. H  课时3：机器学习的核心任务
  课时4：机器学习的核心要义
  m+ t9 a; U, _8 s7 ]* ?& X  课时5：机器学习项目实战全流程
6 I3 a# e) K5 t/ W  课时6：Python编程工具
& b8 ?( F( d$ w7 ]9 W! f  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
1 _  }" c4 r4 \0 i! P4 }) m  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
' Z2 z9 w( W; I/ c* w章节3： 数据采集与爬虫
& b! g. J5 l) \! D  课时12：数据采集概述 10:04
1 C, U. ^$ d: j3 P! @, {: B6 c6 e  h  课时13：Python爬虫技术 12:08
  课时14：请求库：urllib 04:50
8 P" U+ j% |3 o, j  课时15：请求库：requests 07:08
; \- h! n% @4 d2 J+ |  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
  课时20：实例2：招聘网站动态数据采集 18:22
, m7 c( @2 g$ r9 |. k! ~* B章节4： 数据清洗
  课时21：脏数据 12:51
7 i" v6 B+ L/ w2 v  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
' ~. e" k% ~5 F/ z  G  课时24：小文本和字符串处理 05:32
  课时25：实例：招聘数据预处理（一） 19:09
' J; c& k7 J( u. p: p+ L2 a  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
6 R* Q! U* l! L$ \8 }  课时27：探索性数据分析（EDA） 10:37
, _9 l$ V1 q8 V8 \3 v! t  课时28：统计绘图与数据可视化 07:25
+ T+ g3 h' H- t5 b9 F  课时29：Python绘图之matplotlib 08:14
' x/ v& \6 i, P+ l: Z  课时30：Python绘图之seaborn 02:49
% y; m: k, L) ?! p8 N1 ]% Z  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
) Z# d. W3 J9 p' k, }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
. k3 G# P3 B5 D9 ]" w  B+ D/ u  课时36：特征组合与降维 03:58
3 Q2 a4 i3 g! V  Y, C  课时37：招聘数据的特征工程探索 18:05
5 U1 x" N6 C* @9 Q  d+ f  j# ]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
% I- T$ o6 |) c1 c- X4 \  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
- j; L( f0 a( A* J( \$ V  课时43：GBDT XGBoost lightGBM用法 09:59
  课时44：招聘数据的建模：GBDT 05:23
  课时45：招聘数据的建模：XGBoost 03:48
2 V5 m$ f, X1 V  K+ K' }9 D  课时46：招聘数据的建模：lightGBM 03:17
6 _) s- Y, P  D3 i章节8： 机器学习模型结果与报告输出
$ J8 a7 @+ d1 C7 u  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
$ A  W. |4 Q: _% s2 x  课时49：技术文档之Rmd与Jupyter对比 06:54
+ B1 ]* D1 t5 i$ n7 [  课时50：机器学习分析报告的写作方法 08:49
  j$ a  q9 R; q6 D9 e/ h% \+ q  ?  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）

8 O$ H: M8 ~' s( O- B) ?

续杯啤酒

ddddddddddddddddddddd