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课程特色：
4 Y0 Y3 G$ H6 x( G8 |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。
7 M2 @! g n' P( d5 n$ R9 w2、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。
, R) E8 k6 j) q( h& @" q3、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！
) d5 f% i5 v8 s2 ^; }. ^$ g2 {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。
% D# \$ p$ e( Z$ U! N5、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）* l6 a/ f$ Z$ T+ i5 ^3 t: V: R) Y
% V: R% y5 K( g/ X课程目录：( h; m/ m' i2 M$ M M% G; y( b' @' V
章节1： 员工离职预测
( s9 j1 X9 o* z$ t 课时1：数据变量说明1 U( m" n# Z' w* H6 l& _( F7 M8 k
课时2：描述性分析（一）
* `& U e4 k6 m5 K/ N" J 课时3：描述性分析（二）
1 M/ [; H. W# u8 ? 课时4：决策树建模
8 p: ]$ N0 I. `* O$ b# h1 v" J6 A9 @ 课时5：朴素贝叶斯- \) X2 t5 j" M# ?8 @: G
课时6：模型评估 z$ S9 |0 g T( U, g
章节2： kaggle数据科学社区调查报告) q3 @" s6 l! u3 J' c
课时7：变量说明6 L) d1 B; t& W% {# U
课时8：数据预处理( p2 ^; Y9 F5 b; l8 q
课时9：数据科学从业者用户画像1
\+ G" [. w7 Q3 i( W% Z k! B 课时10：数据科学从业者用户画像2
6 y6 v# F% K# `7 l7 B+ n6 V 课时11：数据科学从业者用户画像3 - o# l* L% Z5 K- X3 f7 e
课时12：数据科学从业者用户画像4 8 X# S* O$ M" y- Z
课时13：数据科学从业者用户画像5 ! |8 X" g9 S2 I6 V
课时14：python、R、SQL推荐程度分析
" Y/ T; O- V7 L章节3： 信用卡欺诈预测
9 ?& k- t9 h$ ?3 ~, ~9 H9 [7 A 课时15：案例数据介绍
( m1 m' \* O* R* @9 s 课时16：数据预处理之缺失值处理 - l3 y6 Q) z: ]( o S6 F
课时17：数据预处理之分层抽样 1 p8 A y; C$ x) `! d1 J
课时18：数据预处理之标准化 ) _ T' O( d" s! T9 Z( E
课时19：描述性分析1
. y: M+ L6 P+ y* T" |7 z8 p 课时20：描述性分析2 : e7 |2 A8 N" \3 c4 y; Y
课时21：简单调参
% K( K: k, U3 [- \ G 课时22：定制调参 ) Y* D6 r3 L# k( R& B+ v
课时23：随机森林建模
# E7 E) U+ i- f3 y9 b 课时24：knn建模 ! W: j1 l) p) E- k; Q' y
课时25：模型评估# s$ \) G9 o/ E: l% H5 c
章节4： 学生成绩水平分类预测% k# F; v; _3 ?# ^
课时26：案例变量说明
9 k( O, }$ G: U; f9 K9 F* @3 l 课时27：封装绘图函数
0 n5 F- P$ d7 p4 W$ `6 L$ t 课时28：描述性分析1
/ G2 A4 C1 W2 J3 N% f* D' H 课时29：描述性分析2 2 D. y+ R: p8 `; }
课时30：描述性分析3 : u @, D3 Z! o5 w
课时31：回归树建模
! B r) ^+ Y( j1 R 课时32：随机森林建模
9 ]5 p4 [6 x# [; i& ~- g5 D- D 课时33：SVM建模
7 q, @5 s5 I7 O7 Y9 V& J9 d, ] 课时34：模型融合 ' S' ~' ?! m* S' G* ?& y# e& ^9 V
章节5： 美国枪击案例
o# E& o* F- G" I; `0 B' i 课时35：案例数据变量说明 9 @( ]: V0 x6 l0 }
课时36：描述性分析1" K* A+ E+ n9 q0 `3 x; O/ P( Q3 m! o' i
课时37：枪手用户画像6 m- @+ g7 L- O" N$ V P
课时38：美国枪击案地图可视化1 U0 H1 X! t0 s8 f+ I: i; V, b0 U
课时39：常用图形外观调节& ?6 Z1 Q z4 q+ s" q5 V$ t
课时40：数据重塑函数总结16 X- @) _( b! a9 \# f) [9 N: m
课时41：数据重塑函数总结20 o# e- ^6 @* l& r- I+ F
章节6： 毒蘑菇识别
2 [+ Y1 O Y) [* V* N5 J 课时42：案例变量说明
3 ]! S1 N9 V6 x f- z# u! b 课时43：数据预处理
: T. x5 n( m) u% v( G8 J% b 课时44：随机森林建模
! z* S$ B+ [9 P7 B: u1 I2 X! m 课时45：回归树建模+可视化决策规则
- B ]* C, ~3 ]; F+ M9 h) l6 I 课时46：朴素贝叶斯建模 : t6 P/ H5 i3 Q) u* s
课时47：特征选择+朴素贝叶斯建模
* O: v0 I6 t2 I) E+ n& b) J8 g 课时48：模型评估. W1 B! t* F4 ~' ^
课时49：朴素贝叶斯简介
! ]+ X* z, d' Z B; i: L章节7： 利用声音数据识别性别0 i# F& k2 x5 B: ?; c8 }, C
课时50：案例变量说明1 g# W# Y" ?1 {7 o$ S
课时51：绘制密度曲线图查看自变量重要性* \" i+ N- H m. Y
课时52：回归树建模方法
5 G5 t! o4 b: v" S! H5 T7 b 课时53：支持向量机建模
) a* L' F/ Q# B( H r! s! l. V% { 课时54：特征选择+随机森林建模
- D3 U* u& N, A, H6 B 课时55：多模型ROC曲线对比 , T3 r5 H* h& ?9 J+ {; Z
课时56：特征选择介绍
/ K0 }) R% d& J$ h) h4 @ H' r1 N5 X章节8： 垃圾短信识别$ c+ X- E: U7 P g7 c
课时57：数据变量说明 % ]& N! H. s' j+ M7 ?8 z
课时58：重塑数据
0 y8 ?2 l& y! t, m, q' Y 课时59：定义文本处理函数 * c" A! S7 U+ }4 J0 @0 A, l5 d
课时60：绘制词云图 ( L/ u3 I6 O+ ?1 B
课时61：稀疏矩阵计算词频 5 J. O; i- L" X7 v3 p
课时62：随机森林建模 ' u9 Z. D# P( D6 H" M
章节9： 闪电约会. P0 u( U1 U* G: c# j$ r; N& \
课时63：数据变量说明 - N& {9 m# a- T+ p' t# l. X
课时64：探索哪些爱好及职业更受彼此欢迎
6 e9 R- y+ k9 G7 X2 ~ 课时65：探索彼此在寻找哪种类型的另一半1
' ~- ]2 I8 Z; E! O' E. ] 课时66：探索彼此在寻找哪种类型的另一半2 # X+ g" B7 X. w& x p& \3 V
课时67：探索相亲者认为同性在寻找哪种类型的另一方
+ `: `2 @0 C f* W' l 课时68：探索相亲者认为对方在寻找哪种类型的另一方 # L# p; C M6 M; B: f: I! }& ]$ L
课时69：图形输出+条形图+箱线图总结
% K) G% e# q( d& ?1 R章节10： Youtube新趋势视频分析
5 c9 d) e* v% S K6 d3 q 课时70：变量说明 $ _# J, P4 d5 \! Z
课时71：相关性分析 L) Q3 n8 l5 t7 u( m( x
课时72：描述性分析1
0 [5 |$ A p7 V4 t$ N9 d 课时73：描述性分析2
4 F9 R: L4 v" [ 课时75：聚类建模' t2 j! z8 z# i3 v5 r
4 N+ e5 _) j. `$ X6 ^ |
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发表于 2019-6-6 21:34:23
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