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课程特色：
2 v/ _. a$ ]5 r$ F e1、精选kaggle初级案例，实战入门讲解。一步一脚印，十大案例精讲，案例知识点与代码交互讲解，让你快速突破R语言。+ J: m; T6 }; n! r
2、实战案例是最好的数据能力提升方式，本课程提供案例的数据集、代码以及老师讲解的PPT。
R5 ]5 x3 h: h& {: V, M3、kaggle竞赛案例包含大量日常工作中的数据处理的方法，以及数据可视化的方法，助你突破数据工作的效率，对于数据处理、可视化、建模和模型评估有综合性显著性的提升，全方位的提升你的数据能力！
4 D: M/ {. `: M* y) H4 | _4、结合数据分析师的日常数据处理，建模的工作内容所需，融会贯通，通过案例教你如何成为一名数据分析师。
: x2 y9 s4 d0 Z R; Z; F- j5、多种建模方法（随机森林、决策树、朴素贝叶斯、knn、支持向量机、 k均值聚类，模型融合方法等都有讲到，部分涉及原理简介）4 Q, T. `2 E1 t: O |: @4 ^- N7 u
( b f% \9 i! }" t0 Z' J4 _' i课程目录：8 E1 e( I$ v% L2 @% P* k, U
章节1： 员工离职预测- j; z1 s$ a2 a1 w% ?' R3 r0 m. u. Q
课时1：数据变量说明
" w/ d6 S- c# ` u7 P/ c 课时2：描述性分析（一）
5 {0 `* G( _% A8 R 课时3：描述性分析（二）' _: T, X, R0 o5 M5 a! v! e# x; s3 T
课时4：决策树建模
6 g4 r0 }% f( i `" c. G0 ? V 课时5：朴素贝叶斯
; A; l; @# B, q0 d4 Z7 d, y, \2 T 课时6：模型评估
: \5 K5 x& {7 t9 L/ k- T6 [! g章节2： kaggle数据科学社区调查报告, W s3 O& L. [( i2 ^
课时7：变量说明
& V* s; b- S( i& W# I) G: j 课时8：数据预处理$ I- T1 L3 W z+ X5 M) m# T
课时9：数据科学从业者用户画像1
9 X3 L% B& h9 N& F [5 y 课时10：数据科学从业者用户画像2
# h+ e$ @5 i2 b u 课时11：数据科学从业者用户画像3 8 _% ?3 Q: L/ U- f, o
课时12：数据科学从业者用户画像4 ) T7 R* ]) g* f& o+ E
课时13：数据科学从业者用户画像5 % C) h% ], P* o5 k- I
课时14：python、R、SQL推荐程度分析7 i. T$ A3 e6 Q% b2 J1 z% Q4 ~2 k6 X
章节3： 信用卡欺诈预测$ o/ v' g% D, t* W& @' @( I
课时15：案例数据介绍 # v; r0 B" s% R5 b4 j
课时16：数据预处理之缺失值处理
5 S X, _0 T* A- o/ b; r' z; Y 课时17：数据预处理之分层抽样 2 }) I+ A6 l9 O( }% g2 @+ Y
课时18：数据预处理之标准化
' [- R: U) d1 P; D1 A: z' ~ 课时19：描述性分析1
2 l9 v( V0 h% @9 O/ o5 E( [ 课时20：描述性分析2
3 r$ [- {9 T! M$ v' t' Y 课时21：简单调参 ( Z) j" v3 Y# s7 _" W. Y3 o$ R
课时22：定制调参 8 k* y2 l! a- m6 {2 B2 U- U
课时23：随机森林建模 3 r, ?' E$ B! b7 i
课时24：knn建模
/ p4 o& D6 q1 c* L$ Z5 y% y# { 课时25：模型评估
$ |9 h0 l% Q" h X0 g& \- q7 Y1 M章节4： 学生成绩水平分类预测. E& Y! X2 ]4 Q t' @
课时26：案例变量说明
* [6 C6 k9 K( t( u$ m W6 z 课时27：封装绘图函数 % f* |3 B w& E7 O0 M' C4 V
课时28：描述性分析1
7 E2 i% h9 o! I3 [- s' W 课时29：描述性分析2 $ [1 I$ G6 r, K2 t7 ~
课时30：描述性分析3
/ T+ e! _3 `& a1 m 课时31：回归树建模
1 @2 V. T* K; C 课时32：随机森林建模
! @0 z/ X& G# ^5 Q7 d 课时33：SVM建模 9 T/ F- ~3 d* U
课时34：模型融合 % q3 l5 I( c. }7 N7 c5 ^( e/ A
章节5： 美国枪击案例: P7 i1 T/ I) P8 k& i' C
课时35：案例数据变量说明
, Y. i) N8 N) P8 M& A. v 课时36：描述性分析1 A6 A/ }, e- A& {
课时37：枪手用户画像 ]: S& f6 r, n# h9 S
课时38：美国枪击案地图可视化
" M2 a! E) X/ y% C" Q 课时39：常用图形外观调节
1 N# T+ M9 v$ m/ H* G. s: d9 K 课时40：数据重塑函数总结17 }1 C$ O# v, R, h
课时41：数据重塑函数总结2
! X7 d1 o. S, I& ~1 |2 }章节6： 毒蘑菇识别
' h# n; R& x/ M! ~! }: ?4 B2 i 课时42：案例变量说明
- x6 B) a' _) |. d6 X 课时43：数据预处理7 B7 y& j" t1 b" K4 W1 Q
课时44：随机森林建模
; @& ]7 K z. ~/ | 课时45：回归树建模+可视化决策规则( E, l1 M! R; R/ v0 d
课时46：朴素贝叶斯建模 , j3 d4 I* }& X6 t2 f2 W& G
课时47：特征选择+朴素贝叶斯建模0 p" w0 q+ p" t! _* n' ]
课时48：模型评估6 _& R! n% H! o5 o$ P3 R% A$ x
课时49：朴素贝叶斯简介
( L3 J H- Q- n' q5 e% W% f# o) a章节7： 利用声音数据识别性别! _5 Y& ^, N3 |) \& T
课时50：案例变量说明- n V5 `! h. y# }( N
课时51：绘制密度曲线图查看自变量重要性" V. f0 {8 k" z3 @9 x
课时52：回归树建模方法 ) G% F' I2 e9 U
课时53：支持向量机建模 1 v3 s2 _. E8 ? \) h
课时54：特征选择+随机森林建模
4 x8 M1 p( R) a( m. l/ y 课时55：多模型ROC曲线对比
4 L" e& D7 _: m5 ]. f 课时56：特征选择介绍
1 h: A4 f) m$ L# i, G' f' M7 w+ J章节8： 垃圾短信识别 Y( `+ }& Q+ k W- h P0 e2 w
课时57：数据变量说明 2 B9 w+ z5 [& {; f( B
课时58：重塑数据 2 T1 |+ A6 }9 j& }& {% o0 q3 G
课时59：定义文本处理函数 7 Z* N2 S( E) O5 }" J
课时60：绘制词云图 - |: L$ D9 F" j" i' S; k; Z; k
课时61：稀疏矩阵计算词频 ! ? P) D/ n' d! m" _6 j
课时62：随机森林建模
' A$ z5 R' W# D章节9： 闪电约会
1 M1 u0 H$ X' b* v' a 课时63：数据变量说明 $ G# r$ x, s A4 e* s
课时64：探索哪些爱好及职业更受彼此欢迎 / h) k& h8 | R
课时65：探索彼此在寻找哪种类型的另一半1 ! F. t* V* K7 c- I) e
课时66：探索彼此在寻找哪种类型的另一半2 # m1 v) n8 y/ h2 l- U% h# z+ t% m
课时67：探索相亲者认为同性在寻找哪种类型的另一方 : X h. |# d7 J
课时68：探索相亲者认为对方在寻找哪种类型的另一方
6 P7 h; B, r' r" T 课时69：图形输出+条形图+箱线图总结 - z! h. H6 l0 m
章节10： Youtube新趋势视频分析6 s: {8 b3 k4 M3 ^8 d, p' |
课时70：变量说明 6 U- f: O% Z1 q
课时71：相关性分析
5 P+ J( m& O1 p/ Q. [3 G 课时72：描述性分析1
9 J8 A. [4 y" f2 s7 v' S 课时73：描述性分析2* q9 W4 ?1 \+ ?+ A0 ]3 S& M* f/ ^
课时75：聚类建模
; k1 `9 @/ j$ z$ @7 e# j& j: t! \3 r& S( B! s
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发表于 2019-6-6 21:34:23
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