天善学院 Kaggle十大案例精讲课程

天亮说晚安

课程特色：
1、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。
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。
0 E+ C; [- `& b1 v3、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！
6 r  o4 t$ H% j! o3 @6 t5 q& R$ d4、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。
5、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）
$ E% R* F- ^2 f& n/ B; J+ b
课程目录：
章节1： 员工离职预测
  课时1：数据变量说明
  课时2：描述性分析（一）
  课时3：描述性分析（二）
0 u2 D" k, T+ i4 W0 l  课时4：决策树建模
  课时5：朴素贝叶斯
1 X. X! c( C' C4 X8 S( ~6 k( \) |; K  课时6：模型评估
# z! s# H) B; ]9 [. w章节2： kaggle数据科学社区调查报告
% s( E: b# [' c8 v1 z  课时7：变量说明
  课时8：数据预处理
% a/ a6 P0 p" |, E" Z# b  课时9：数据科学从业者用户画像1
  课时10：数据科学从业者用户画像2
: a/ ]9 p# |$ D+ r! f/ P7 T  课时11：数据科学从业者用户画像3
+ M1 P/ v! R; s. _8 V. E3 ~' ]7 a  课时12：数据科学从业者用户画像4
1 G( j7 U3 [' k: l2 ^. ^& h0 X  课时13：数据科学从业者用户画像5
  课时14：python、R、SQL推荐程度分析
) `$ A' Y6 X- a! o章节3： 信用卡欺诈预测
  课时15：案例数据介绍
+ l6 s3 n% g, X0 x* L5 |+ Z  课时16：数据预处理之缺失值处理
1 x/ F: |/ n5 F7 ]  课时17：数据预处理之分层抽样
2 d9 E. B: w/ _( C  课时18：数据预处理之标准化
2 a; x4 s0 w/ E9 p! J; R  课时19：描述性分析1
  课时20：描述性分析2
% g  E% p( s# \) Y4 {  课时21：简单调参
/ H) r- `4 j  s6 |! ^0 I! ~" O  课时22：定制调参
  课时23：随机森林建模
5 e$ A) r7 n3 C  课时24：knn建模
  课时25：模型评估
章节4： 学生成绩水平分类预测
4 i+ n7 w+ T! E  {6 e8 V. Y  课时26：案例变量说明
; ?. o  K; `. ?2 S" c8 R  课时27：封装绘图函数
  课时28：描述性分析1
) a6 Q0 t# |  |' |9 n  课时29：描述性分析2
  课时30：描述性分析3
: m/ l7 N( ]: r  课时31：回归树建模
5 Q3 L3 R( J( r! W# n' q# D  课时32：随机森林建模
. m8 Z6 }6 g- [% S- G  课时33：SVM建模
. `, E5 \7 O& p  课时34：模型融合
章节5： 美国枪击案例
3 _1 q9 r8 A( c  T6 T" R  课时35：案例数据变量说明
  课时36：描述性分析1
! D! x! c5 ?! k  课时37：枪手用户画像
  课时38：美国枪击案地图可视化
7 ?1 `' h* J' l2 Q0 |9 K! s  课时39：常用图形外观调节
  课时40：数据重塑函数总结1
4 @4 E, L6 {1 v5 k  课时41：数据重塑函数总结2
章节6： 毒蘑菇识别
  课时42：案例变量说明
9 u: g, F# W% @0 L' Z, Z  课时43：数据预处理
  课时44：随机森林建模
  课时45：回归树建模+可视化决策规则
; Q5 B7 t) s% P. u1 A  课时46：朴素贝叶斯建模
; S( H& F7 u( w! H  课时47：特征选择+朴素贝叶斯建模
  课时48：模型评估
  课时49：朴素贝叶斯简介
章节7： 利用声音数据识别性别
  课时50：案例变量说明
  课时51：绘制密度曲线图查看自变量重要性
  课时52：回归树建模方法
  课时53：支持向量机建模
  课时54：特征选择+随机森林建模
, l8 K* F3 `( B  课时55：多模型ROC曲线对比
# r9 w( b/ V" P  ]  课时56：特征选择介绍
. e1 X& S  }7 [7 J. G) M& c章节8： 垃圾短信识别
8 m* j0 [8 Z% d' K4 i; G! b; Y  课时57：数据变量说明
+ f0 |3 }8 `' A* e/ W  课时58：重塑数据
9 g' r" j) R1 y- o/ \0 `  x  课时59：定义文本处理函数
  课时60：绘制词云图
( J) x' _/ e# ]  Y/ g) x  课时61：稀疏矩阵计算词频
5 T$ S! r8 z3 j8 T' E  [5 o+ Z  课时62：随机森林建模
章节9： 闪电约会
  课时63：数据变量说明
# D+ D- e1 j$ s  课时64：探索哪些爱好及职业更受彼此欢迎
  课时65：探索彼此在寻找哪种类型的另一半1
2 F/ i) c2 m5 C! T3 [- {9 o1 v  课时66：探索彼此在寻找哪种类型的另一半2
  课时67：探索相亲者认为同性在寻找哪种类型的另一方
7 y; I, S7 O9 \1 j  @  课时68：探索相亲者认为对方在寻找哪种类型的另一方
* Z2 t' j8 o; e, d5 |  课时69：图形输出+条形图+箱线图总结
' p$ z& [9 {( t: }# X/ s章节10： Youtube新趋势视频分析
  课时70：变量说明
( c! T* J7 t) s& K% @  课时71：相关性分析
+ x' c2 h8 O7 q/ ^) `  课时72：描述性分析1
  课时73：描述性分析2
; e7 Q  D* X1 r+ P3 D. x: ?' |6 J: h  课时75：聚类建模