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：
章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库
- e" D7 K; v2 b5 L4 y& E  课时1：数据科学的概念 免费 09:02
! z4 P6 [0 C" [  课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 免费 07:08
  课时3：数据科学的统计基础 免费 15:08
' ~9 L3 c# w: V7 Y  课时4：面向应用的数据挖掘算法分类 免费 11:33
  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
# ]7 Z9 }' K" E$ \* c% M章节2： 第二讲：Python基础
0 ~4 c1 u. o! s' p  课时7：Python介绍 免费 08:12
( o# c! ^% H' c+ J! E5 j, q/ W  课时8：Python基础数据类型和表达式 免费 23:30
+ j! l5 [1 Y% o' B9 I  课时9：Python原生态数据结构(上) 免费 13:18
0 U7 U& v/ D3 R0 {  t% b$ I' M' x/ p  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
  课时12：Python函数 免费 07:53
$ E; ~7 q9 m( W  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
$ F' c3 ^- {# W" T  课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
  P7 e# Q" O$ M* E& W  v  课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48
  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
  课时18：统计制图原理 09:05
  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
3 n9 _+ t, W$ R4 j; a1 A; P6 Y  课时22：课后答疑 09:14
( T- F, J/ W' D: [" W. j1 W2 J  课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
  课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
4 U  X$ [! p% q' \; [& |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
/ F) C( `; Z. h. B  课时27：参数估计简介及概念介绍(下） 09:50
' P% V" ^8 r' ]6 q4 {  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
7 Z/ [  Y1 l+ H8 ]3 h- K  课时33：相关知识点答疑 06:57
  课时34：简单线性回归(上) 19:40
  课时35：简单线性回归(下) 05:54
  f# U- r  y' Z# C/ {  课时36：多元线性回归 16:10
  课时37：课后作业与课程答疑 09:42
  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
  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
  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
1 ~) I$ T+ j1 w4 [& l  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
/ b& P$ F) W; z4 {  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
! m7 ?; D+ U$ C! P: o9 p  课时45：课程答疑1 02:03
1 K0 D  O' C) R2 ?$ W1 t' f/ T  课时46：线性回归检验（上） 29:22
  课时47：线性回归检验（中） 26:31
. b7 L# q( n( {  H2 i  课时48：线性回归检验（下） 31:31
  课时49：逻辑回归基础（上） 23:23
, L- }0 z3 T' U7 c* J  课时50：逻辑回归基础（下） 43:29
$ ?* Q" B: V; T* O, r) t  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
& g# Q4 i: a. u; n0 P* X6 Z: O  课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
4 l( h7 L6 |0 [" L& Y  课时54：作业讲解3矩估计2 08:01
0 G7 {: Y/ |8 h6 u& ~9 }% f! M  ]5 f  课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22
  课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
3 Z# j/ U( ]# V) y7 s  课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
6 E7 B5 F( M5 N+ d" t- [! `  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
5 M" w3 b% a) I  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
- {4 G# p, T* v: s; ?( m  课时61：课前答疑 02:46
  课时62：决策树建模思路（上） 13:49
, k' s; p- B* m) x5 V0 n  课时63：决策树建模思路（下） 28:20
6 e" E6 E  Y  m* v9 _) P, `9 p( I  课时64：决策树建模基本原理 04:47
  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
& X' l5 u% m! t4 ?/ X  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
' r( j: W5 @3 w* y0 j) e  课时69：案例讲解1 26:11
+ w( O) T# ~2 @/ q& t3 M  课时70：神经网络基本概念 06:39
  课时71：人工神经网络结构 03:27
  课时72：感知器 15:50
/ c1 {8 O: M) Y% t( m, w3 m# G4 L  课时73：案例讲解2 12:24
  课时74：BP神经网络 13:59
  课时75：课后答疑 08:16
章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
3 Q" Y. f% e: p( d! k  课时76：不平衡分类概述 34:03
" t) j  V: t& C* \  [, u2 p  课时77：欠采样 04:12
  课时78：过采样 05:15
  课时79：综合采样 04:14
- i) @& z; z# m0 Q2 \  课时80：案例讲解 16:55
  课时81：集成学习概述 30:12
  课时82：随机森林 25:54
, C$ R3 O+ i% a! n: N9 `! g  课时83：Adaboost算法 18:19
* n" S( _; J0 J2 U/ l+ p6 H# v- s  课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
* B8 @# D! ?/ u. w' G. t# |章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
4 s0 f! p8 N% K; v9 X/ E, J  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
3 P3 w) E2 k0 L2 }  课时87：主成分分析理论基础2 17:37
' _! }5 a5 t. x6 u  课时88：主成分分析理论基础3 09:46
/ k0 V% z3 ?, a3 P" x# ~  课时89：主成分分析案例1 15:28
2 j/ ~# c' {$ e( Y5 C  课时90：主成分分析案例2 08:32
0 U. P5 }# L* ^- A/ t. f( I; p: P. V  课时91：因子分析1 21:11
  课时92：因子分析2 05:01
2 r- [4 k* `4 U) a  课时93：稀疏主成分分析 06:44
  课时94：变量聚类原理 09:00
( g. m& w- Z7 a! D5 n  课时95：变量聚类操作 09:31
0 B$ ~0 [( w% O7 Y" u  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
$ ?! P5 e: S$ E6 E& z  课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2 29:01
# W* E# i# t$ z( `& h  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
: Z% P1 @- i& {8 |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
6 Y& h  A) I" f' `$ Z5 h4 X  课时103：凸集的概念 05:04
# f$ @6 Y7 j# b! V9 C- V+ s4 I5 x& n  课时104：凸函数 08:38
  课时105：无约束凸优化计算 10:48
  课时106：有约束凸优化计算 21:28
; j; @# O* Z) |5 c! E( w/ k7 H- K  课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
& j& s6 |' k7 L7 r  ?  课时108：支持向量机引论 08:34
  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
5 j$ m6 [) E' Y+ {( [' n  课时111：支持向量机使用案例 06:20
  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
  课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
( J2 k' f9 @7 {' s+ s  课时116：客户画像与标签体系 17:14
; q) I  a  `1 m- w1 _7 X; k1 z. ~1 M  课时117：客户细分 16:55
  课时118：聚类的基本逻辑 06:16
  课时119：系统聚类(上) 23:34
. `% f% x# w7 r: r, [  课时120：系统聚类(下) 21:59
  课时121：K-means聚类 27:57
" M, o; y$ H7 w2 S' d+ f  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
7 K( L) ^: a" ^) q5 C9 R8 @章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
8 ~  R1 `1 H0 T% g  m  L8 d0 y  课时124：智能推荐（上） 19:16
0 m: A! K3 Y$ y* x2 J( k  课时125：智能推荐（下） 36:47
  课时126：购物篮分析与运用 12:09
4 v( f  |; \- n" u$ [  课时127：关联规则（上） 19:18
3 r$ ]1 S8 d2 T. q! {  课时128：关联规则（中） 23:33
- q; D5 h$ w0 |6 r+ X  课时129：关联规则（下） 08:15
) Q8 D! R; _1 ^$ }  课时130：序贯模型 10:10
  课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
% @# ?7 r# O; U% o1 R  课时132：答疑

续杯啤酒

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