天善智能 Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

冰点也疯狂

课程目录：
. b; B4 R6 u2 S' y8 p章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库
$ P% ^+ L! m7 I1 K# C" v/ J2 {  课时1：数据科学的概念 免费 09:02
  课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 免费 07:08
# K% L5 K4 H5 F% V1 E" z- S* h: Y  课时3：数据科学的统计基础 免费 15:08
  课时4：面向应用的数据挖掘算法分类 免费 11:33
- p; P% M6 X. ]8 S) u7 n  课时5：各类算法的适用场景讲解 免费 16:16
  课时6：面向应用的分类模型评估 免费 11:55
章节2： 第二讲：Python基础
& `- f2 G  _9 v: W, ?' O( B6 O  课时7：Python介绍 免费 08:12
+ V! X9 j3 i1 i) e4 |  课时8：Python基础数据类型和表达式 免费 23:30
  课时9：Python原生态数据结构(上) 免费 13:18
  课时10：Python原生态数据结构(下) 免费 09:57
  课时11：Python控制流 免费 12:02
: H2 b$ e- |( D' Y& e  课时12：Python函数 免费 07:53
# q% I9 u& @$ B  课时13：Python模块的使用 免费 05:34
章节3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
) }7 K, I7 y- D& C' T* k2 G" s2 r  课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
# x+ m' s$ e9 t2 h% t' z' F- n0 T  课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48
/ q% s' I+ q1 M6 K1 z  课时16：描述性方法大全与Python绘图（上） 32:47
  课时17：描述性方法大全与Python绘图（下） 16:29
" _" R1 m/ e& A  课时18：统计制图原理 09:05
1 r6 \/ S5 \1 s1 @$ w  课时19：数据库基础 03:35
  课时20：数据整合和数据清洗 32:13
  课时21：数据整理 06:05
  课时22：课后答疑 09:14
) |7 ^6 c3 U/ m. L1 z  课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
7 a2 {# a. ~' G9 `! f" B; Q! X' u6 u  课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
章节4： 第四讲：二手房价格分析报告
  课时25：两变量关系检验方法综述 17:39
  课时26：参数估计简介及概念介绍(上） 19:26
  b4 `" U: S+ S2 I7 h9 D. l7 }  课时27：参数估计简介及概念介绍(下） 09:50
  课时28：假设检验与单样本T检验(上) 19:13
  课时29：假设检验与单样本T检验(下) 06:46
  课时30：两样本T检验 21:13
  课时31：方差分析 12:48
  课时32：相关分析 08:27
- e! V( H2 S5 X8 t2 N  课时33：相关知识点答疑 06:57
4 |! N; ]/ y' D: r  课时34：简单线性回归(上) 19:40
2 S0 i, g: T/ g$ u  课时35：简单线性回归(下) 05:54
! U% X0 ?) N7 X9 [  课时36：多元线性回归 16:10
& E$ b, N! r3 U2 k4 b  课时37：课后作业与课程答疑 09:42
/ Y5 {: ?' Z4 w4 R9 g2 i# ?( Y( y  课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍 02:02
; B6 W8 v' V" N6 C  课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述 12:33
$ C% z4 S, \5 I, Q1 c6 k( T  课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1 10:48
  课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2 09:17
. @& V1 A2 _7 k9 s% I* p  课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验 13:42
  课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型 10:45
) m8 q0 c1 i9 C7 t" _( S' q, Q/ \  课时44：作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测 08:24
章节5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
, |: s( T- b/ p# O2 w  课时45：课程答疑1 02:03
7 D1 L8 {3 M! L9 q  b$ M; J  课时46：线性回归检验（上） 29:22
+ Y; x2 A) R  c/ R  课时47：线性回归检验（中） 26:31
  课时48：线性回归检验（下） 31:31
  课时49：逻辑回归基础（上） 23:23
# [# r1 i, O3 {% J4 O  课时50：逻辑回归基础（下） 43:29
  课时51：课程答疑2 09:51
  课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍 03:53
1 g% ]( F) K7 N  课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
  |& O& }3 C+ }& B2 E- b  课时54：作业讲解3矩估计2 08:01
  课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22
" w& Y  u9 a; q* D; _9 N2 C# `  课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
  课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
  课时58：作业讲解7模型调优 18:41
  课时59：作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
$ _3 m! D9 L1 ~6 ^6 p" ^( H2 \$ Q0 M9 t$ A  课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02
章节6： 第六讲：电信客户流失预警
$ b1 |5 `5 r  w8 O- l  课时61：课前答疑 02:46
  课时62：决策树建模思路（上） 13:49
  课时63：决策树建模思路（下） 28:20
# Z% x" E& B1 E1 I( L! w* y" G3 _  课时64：决策树建模基本原理 04:47
  M! [. Y; N2 ]9 F! |  课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
  课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
# Y5 E4 T& z5 d# f  课时67：CART决策树建模原理 02:28
  课时68：模型修剪-以CART为例 04:54
5 B4 b1 M6 U- ]: k0 x0 d  课时69：案例讲解1 26:11
  课时70：神经网络基本概念 06:39
! \: b/ W, M  b! s, W2 g  课时71：人工神经网络结构 03:27
  课时72：感知器 15:50
  课时73：案例讲解2 12:24
8 Z! D( k! H. R/ m& z1 X  课时74：BP神经网络 13:59
8 v& h; @3 M% ^# V' q  课时75：课后答疑 08:16
章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
  课时76：不平衡分类概述 34:03
  课时77：欠采样 04:12
6 k. s" f. _5 d" |. i2 I3 R' G: [  课时78：过采样 05:15
. q: b5 `+ u# v0 v/ ?$ Y  课时79：综合采样 04:14
' M7 g+ m6 Y$ ?* A; C% I  课时80：案例讲解 16:55
2 }9 ?+ C5 W& {" i, k+ H  课时81：集成学习概述 30:12
  课时82：随机森林 25:54
/ f* {. K* D. n2 f. z" E: [# S  课时83：Adaboost算法 18:19
* Y9 Q, w: E; p( j  课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
( T, X4 d0 d' [- u3 b7 L章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
  课时85：多元统计基础与变量约减的思路 12:21
  课时86：主成分分析理论基础1 10:33
  课时87：主成分分析理论基础2 17:37
  课时88：主成分分析理论基础3 09:46
- [2 }( X, s4 k1 M  课时89：主成分分析案例1 15:28
  课时90：主成分分析案例2 08:32
! R3 j0 [' ?, O- H+ F6 z. W% @$ l  课时91：因子分析1 21:11
1 y6 U1 C! x  z6 @. c6 `  课时92：因子分析2 05:01
  课时93：稀疏主成分分析 06:44
  课时94：变量聚类原理 09:00
  ?6 n* U  |/ Z0 T* j  课时95：变量聚类操作 09:31
5 J7 i* `! i: B7 A, {% J; y( J  课时96：答疑1 08:09
  课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1 23:17
  课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2 29:01
  课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3 22:57
  课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4 28:31
  课时101：答疑2 05:45
- y( `/ i& H/ c; q5 X章节9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
  课时102：凸优化基本概念 16:37
& x( j" B( J  p  课时103：凸集的概念 05:04
3 K6 ~+ |1 Y. \  课时104：凸函数 08:38
  课时105：无约束凸优化计算 10:48
( o/ V; O' B0 T/ E' H0 J3 z3 m# I5 f" i( v  课时106：有约束凸优化计算 21:28
  课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
  课时108：支持向量机引论 08:34
4 u7 R" N, ^! n  A* _  课时109：线性可分的支持向量机 19:44
  课时110：线性不可分的支持向量机 07:39
1 t; X. R9 M, u: e" p3 Q/ q; q5 n+ W  课时111：支持向量机使用案例 06:20
- ]& c) e: W) {" e1 `: ^. [1 i  课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
  课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
  课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
1 M8 M/ j) U& r6 G- L; n  课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
# N1 ]; F* L. k( [0 c  课时116：客户画像与标签体系 17:14
  课时117：客户细分 16:55
6 p; ~5 f. }5 l  s3 V7 t  课时118：聚类的基本逻辑 06:16
  课时119：系统聚类(上) 23:34
  课时120：系统聚类(下) 21:59
3 @. n, v# P" o" {1 X) B( w! v9 M  课时121：K-means聚类 27:57
  课时122：使用决策树做聚类后客户分析 11:12
  课时123：课后答疑 09:38
  \; o: n$ e% {& u6 U章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
% H4 j& N& y) p# x) L  课时124：智能推荐（上） 19:16
8 {$ K! v$ z9 O( O7 F1 V( S+ q. K6 ?& v  课时125：智能推荐（下） 36:47
& r+ t0 ~9 A- o2 p9 z8 I7 Q  课时126：购物篮分析与运用 12:09
  课时127：关联规则（上） 19:18
7 y# J% q& c* V- f$ `/ L  O( h4 T  课时128：关联规则（中） 23:33
7 L! g6 @2 ~) H! o# s" P  课时129：关联规则（下） 08:15
  Y+ ]* I) K" O# O4 [& o  课时130：序贯模型 10:10
  课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
  课时132：答疑

续杯啤酒

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