（价值3998元）实用数据挖掘与人工智能一月特训班

冰点也疯狂

课程简介:
课程是基于项目实战的零基础机器学习，通过演练与讲解如何利用机器学习与深度学习进行房价预测、B站弹幕情感分析等相关热点话题使学员能够掌握数据科学思维，完成数据分析任务！
( y  Z8 m- M+ {5 o2 Z
: c1 s* h( r6 E' i8 _8 h% }' n7 N数据应用学院（DAL）讲师团  北美首屈一指的Data Bootcamp核心团队。
" @* X1 E; H& L- O陈晓理-DAL，数据应用学院（DAL）联合创始人，加州大学博士，数学竞赛保送北大力学系，多年机器学习教学经验。
7 ?8 }  z5 K6 P: Y8 p/ rDavid - Data Scientist ，加州大学物理学博士，美国顶级电商公司数据科学家。
Josh Zhao- DAL，数据应用学院联合创始人，南加州大学电子工程硕士，前华为高级工程师，十年数据工程开发管理经验。
彭泽 - DAL，加拿大阿尔伯塔大学本科，美国哥伦比亚大学电子工程硕士，Kaggle竞赛获奖选手，人称“萌神”。
Henry ，加州大学伯克利分校博士后，加州大学物理学博士，数据应用学院机器学习工程师。

课程目录：
- ^6 X# C; Z3 `  I  J1、课程：熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
1、课程：熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本（一）.mp4
4 _, P+ V1 X# U( Q! `1、课程：熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本（二）.mp4
  y& M* u9 j0 c( ^1、课程：熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本（三）.mp4
" M4 X6 t* G& s/ P. ^1、课程：熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本（四）.mp4
8 B5 Z& ~! v( B& c8 \3 b2 e1、课程：熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本（五）.mp4
/ k. S# o" Q9 R$ _1、课程：熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本（六）.mp4
1、课程：熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本（七）.mp4
1、课程：熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz（一）.mp4
6 k) N7 f" C5 D4 y+ E  \" n& }" X1、课程：熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz（二）.mp4
1、课程：熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍（一）.mp4
( H0 z6 m+ g  v) v: o% X6 \) C. [1、课程：熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍（二）.mp4
1、课程：熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras（一）.mp4
( E; b1 X% p8 Q9 r6 N1、课程：熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras（二）.mp4
1、课程：熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
9 x4 S- q$ `' f: _2 r8 @1、课程：熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧（一）.mp4
# H& C" Z9 C9 k6 T+ b9 U6 t" s; m; K1、课程：熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧（二）.mp4
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4
9 e# |4 ]3 X' q5 {+ j2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装（一）.mp4
2 K  l  W2 R  m  k  x  ~* \2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装（二）.mp4
, V, @* |1 U( ]2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作（一）.mp4
3 D0 \+ t5 p+ N) ^# G! F2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作（二）.mp4
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作（三）.mp4
* E( B& L0 {9 ]/ P- h9 n2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑（一）.mp4
. \+ X! m/ S3 Q& P( n$ \2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑（二）.mp4
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑（三）.mp4
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
3、课程：Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
0 j) O! A) E5 _0 S' O, {' h3、课程：Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述（一）.mp4
. L% Y! g+ r5 H+ y6 u0 o. w: z3、课程：Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述（二）.mp4
3、课程：Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
3、课程：Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
) S" {! g4 w3 C2 ^3 u: T  ?. _$ D3、课程：Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
. U4 L" m3 D: W0 i/ `% f( c- ~3、课程：Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
3、课程：Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
9 q% ]: b# x8 S0 g3、课程：Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
+ K0 _& I+ G) B" R0 b3、课程：Python基本数据类型.10、Python基本数据类型（一）.mp4
3、课程：Python基本数据类型.11、Python基本数据类型（二）.mp4
/ g$ z2 g  Z; a8 b& R3 e' K( _3、课程：Python基本数据类型.12、Python基本数据类型（三）.mp4
3、课程：Python基本数据类型.13、Python基本数据类型（四）.mp4
3、课程：Python基本数据类型.14、Python基本数据类型（五）.mp4
( a2 @& A$ T- I- }' r! w+ _3、课程：Python基本数据类型.15、Python基本数据类型（六）.mp4
' `8 S8 I6 p  Y% y: z3、课程：Python基本数据类型.16、Python基本数据类型（七）.mp4
3、课程：Python基本数据类型.17、Python基本数据类型（八）.mp4
1 N8 \5 s  v  Q$ Z4、课程：函数与Python基本数据结构.1、函数（一）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.2、函数（二）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.3、函数（三）.mp4
7 C" T0 u. u; z4、课程：函数与Python基本数据结构.4、函数（四）.mp4
1 d* {5 L, j7 H% f% A+ Q4、课程：函数与Python基本数据结构.5、函数（五）.mp4
% C8 \* q2 |9 P2 T/ E% b4、课程：函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构（一）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构（二）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构（三）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构（一）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构（二）.mp4
4、课程：函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构（三）.mp4
5、课程：Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
* ~: O& b5 E* V, o& K/ ]! M5、课程：Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
5、课程：Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
: U- @0 t& S3 o! ?1 [$ Z5、课程：Numpy的基本操作.4、lndexing ，Slicing and Iterating（一）.mp4
0 D9 m" }( \' C. Z7 @5、课程：Numpy的基本操作.5、lndexing ，Slicing and Iterating（二）.mp4
$ t8 J$ ^! U! U: O& ]5、课程：Numpy的基本操作.6、lndexing ，Slicing and Iterating（三）.mp4
& g6 S# K7 E% q; l3 o* M5、课程：Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --（一）.mp4
5、课程：Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --（二）.mp4
- A  L) F. ^$ W% a( u& U5、课程：Numpy的基本操作.9、Array processing（一）.mp4
, H: O' ~0 T: U, w, P9 O5、课程：Numpy的基本操作.10、Array processing（二）.mp4
! I8 N( N5 P- I* K7 c5、课程：Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.1、Series.mp4
$ _& z4 [# q/ [, B5 X6、课程：Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example（一）.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example（二）.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example（三）.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example（四）.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
$ O) L7 i( R' a4 D  R' s& H6、课程：Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
+ @: i3 V' h) @' s! k6、课程：Pandas的基本操作.8、Drop Data.mp4
' b( s2 ^2 r3 z* ?9 M! ^- E" @6、课程：Pandas的基本操作.9、Slice Data（一）.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.10、Slice Data（二）.mp4
6、课程：Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
, k& p0 C. ?8 b6、课程：Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib（一）.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib（二）.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib（三）.mp4
- X7 B9 @* J& J2 Y5 k' g1 @! H7、课程：Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib（四）.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib（五）.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.6、Aggregation（一）.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.7、Aggregation（二）.mp4
7、课程：Matplotlib的基本操作.8、Aggregation（三）.mp4
  b8 T0 M8 [% w; d8、课程：什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏？.mp4
) F$ f: g& S1 o! W/ |4 Z8、课程：什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（一）.mp4
8、课程：什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（二）.mp4
8、课程：什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验，p-value（一）.mp4
2 V! b9 d3 @" |& F3 V0 t: m8、课程：什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验，p-value（二）.mp4
8、课程：什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC（一）.mp4
8、课程：什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC（二）.mp4
+ H/ n/ w' o. w8、课程：什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类（一）.mp4
" Z2 C' x9 ^7 q2 k  O3 d8、课程：什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率，准确率.mp4
8、课程：什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
8、课程：什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型，如何衡量模型结果？.mp4
4 {6 W+ ?6 J. w) |1 P8、课程：什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题（一）.mp4
5 K3 p* T7 M9 a& b, b7 Y- x8、课程：什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题（二）.mp4
) L' n0 ^% L9 {9、课程：线性回归.1、知识回顾.mp4
9、课程：线性回归.2、为什么要使用线性回归？.mp4
9、课程：线性回归.3、如何计算线性回归？（一）.mp4
5 ~- e) _2 r, u$ e$ h9、课程：线性回归.4、如何计算线性回归？（二）.mp4
9、课程：线性回归.5、问题解答.mp4
6 q( G; D( C: y3 @. u9、课程：线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用？（一）.mp4
9、课程：线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用？（二）.mp4
9、课程：线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
9、课程：线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
9、课程：线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（一）.mp4
  |) d0 c4 u. ]& J& b3 Q4 A9、课程：线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（二）.mp4
9、课程：线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval（一）.mp4
( ~5 [) m/ [# p' ?# p9、课程：线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval（二）.mp4
9、课程：线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval（三）.mp4
+ U( D  E3 ?& z" y. [* J; ~- t- S$ L8 D9、课程：线性回归.15、imbalanced问题.mp4
/ n; [1 y  A; C3 k, |$ {' l9 A- U10、课程：逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
10、课程：逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
10、课程：逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值？.mp4
  f7 e  `& @2 l+ z8 r7 M6 i10、课程：逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4
( R& D% b) |) `8 s8 |10、课程：逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
/ z+ ]4 c5 [( Q. x6 P10、课程：逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数（一）.mp4
10、课程：逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4
: H' h8 V0 K4 d9 ?5 T* @" k: l6 t10、课程：逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
10、课程：逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
10、课程：逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
' C$ Q# ^& E# F1 q6 U10、课程：逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
4 ^- T4 r( ?! O, I10、课程：逻辑回归及应用.12、更进一步：从逻辑回归到SoftMax（一）.mp4
10、课程：逻辑回归及应用.13、更进一步：从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合（一）.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合（二）.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合（三）.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.5、Python实现（一）.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.6、Python实现（二）.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.8、Ridge（一）.mp4
& K1 z( [6 x3 |11、课程：拟合与过拟合的定义.9、Ridge（二）.mp4
1 ~( Y4 T: r; I9 N% M11、课程：拟合与过拟合的定义.10、方差的分解（一）.mp4
. o# n; Q% h/ y( i2 b11、课程：拟合与过拟合的定义.11、方差的分解（二）.mp4
11、课程：拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
2 r5 ?( L2 I, A+ u3 \& O12、课程：决策树模型.1、什么是决策树？.mp4
' E2 r7 i3 m6 F( k! d12、课程：决策树模型.2、游戏中的决策树分析（一）.mp4
12、课程：决策树模型.3、游戏中的决策树分析（二）.mp4
7 h0 e3 _& H% E0 W12、课程：决策树模型.4、哪个问题分的最好？.mp4
12、课程：决策树模型.5、Decision Tree_example1（一）.mp4
12、课程：决策树模型.6、Decision Tree_example1（二）.mp4
12、课程：决策树模型.7、Decision Tree_example1（三）.mp4
12、课程：决策树模型.8、Decision Tree_example1（四）.mp4
3 h' ^' ?; T+ i0 i, C: E12、课程：决策树模型.9、Decision Tree_example1（五）.mp4
* O( y8 o9 j' @" Q% Q. m# Z12、课程：决策树模型.10、Decision Tree_example1（六）.mp4
/ z9 K/ y7 ~, [: N- D3 \12、课程：决策树模型.11、Decision Tree_example1（七）.mp4
3 a5 F3 v4 W# M8 @- r13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
- f4 ^2 T! s. e, L3 W& A13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series（一）.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series（二）.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge（一）.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge（二）.mp4
# B( F- Y; F. Q13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
( r' V% D- h/ H, v; }% f5 `13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
0 Q3 C" J& s1 A3 j# @8 ~, ]* z13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting（一）.mp4
/ B5 ]6 x5 u) T# g13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting（二）.mp4
5 N3 K- d! u  }& {13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
, s6 D5 d8 v- M6 G3 w# A14、课程：Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
+ h2 [+ U2 S* X: U" M. K6 }7 q  {* c0 x14、课程：Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
+ y1 u5 _, M* T# l& D14、课程：Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration（一）.mp4
3 E$ J" e' g' K& H0 q2 n8 q, t14、课程：Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration（二）.mp4
. ~# E) d8 ]# D" Z+ `! R14、课程：Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration（三）.mp4
14、课程：Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering（一）.mp4
% v- R  s: C. ~1 Q; T4 x14、课程：Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering（二）.mp4
5 C. o5 D  A$ D% |$ ], T  k14、课程：Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering（三）.mp4
8 E' p0 a$ l1 g14、课程：Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering（四）.mp4
14、课程：Airbnb 数据分析.10、Modeling（一）.mp4
14、课程：Airbnb 数据分析.11、Modeling（二）.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.1、支持向量机简介与历史（一）.mp4
. o. B3 I* F3 j5 ?15、课程：支持向量机（SVM）.2、支持向量机简介与历史（二）.mp4
# ]. l! B  q7 ^! l8 J" e; p15、课程：支持向量机（SVM）.3、支持向量机分类与回归（一）.mp4
& ?* u' }! X' w5 e15、课程：支持向量机（SVM）.4、支持向量机分类与回归（二）.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.5、支持向量机分类与回归（三）.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.6、对偶问题.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.7、支持向量.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.8、核函数.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.9、正则化与软间隔.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.10、支持向量机算法总结.mp4
' h6 |* n9 d" B+ T2 Q# J15、课程：支持向量机（SVM）.11、代码实战（一）.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.12、代码实战（二）.mp4
15、课程：支持向量机（SVM）.13、代码实战（三）.mp4
& N6 W. q2 m0 |9 y! Z: d16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史.mp4
16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型（一）.mp4
16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型（二）.mp4
4 _( G" G: |0 P9 T16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型（三）.mp4
16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型（四）.mp4
+ L' L+ M  W/ R3 r; h( |16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型（五）.mp4
* v0 J  D/ k+ k0 j( U16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价.mp4
16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型.mp4
! {) |  P% k1 f  m; B+ r) j) F# O16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习（一）.mp4
. |# H; s1 l( k$ I' P' a# t5 F16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习（二）.mp4
9 n7 w, S' k  M9 N' I16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战（一）.mp4
" L# @0 s. l8 H16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战（二）.mp4
16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战（三）.mp4
9 @) y4 h4 c8 `! |  u16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战（四）.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII，unicode解码与编码，utf-8（一）.mp4
: D2 I) Z6 u& L4 o% z" `$ a6 g17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII，unicode解码与编码，utf-8（二）.mp4
- T! m7 {# u; l5 P, r# |1 F$ q. `17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字.mp4
+ [  `" U- N; e' i; X' B2 n17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签（一）.mp4
$ h. T0 n; i, Q  E( o( B17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签（二）.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签（三）.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库（一）.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库（二）.mp4
* T: N) y2 @* M3 b# w17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模.mp4
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型.mp4
$ H0 U& i: C& |) s' E18、课程：网络基础概述.1、网络基础概述.mp4
0 S, V' i$ A6 w, ?9 f18、课程：网络基础概述.2、数据和数据库（一）.mp4
18、课程：网络基础概述.3、数据和数据库（二）.mp4
& e( m: e: k: l' o  K# E18、课程：网络基础概述.4、计算机网络知识普及（一）.mp4
18、课程：网络基础概述.5、计算机网络知识普及（二）.mp4
6 {: a3 ]6 Y2 s) n18、课程：网络基础概述.6、什么是网站.mp4
2 J, ]: q$ Z6 ^& Z: x/ O18、课程：网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
18、课程：网络基础概述.8、简单的网站服务程序（一）.mp4
  k9 [( W. u% W5 P% Y18、课程：网络基础概述.9、简单的网站服务程序（二）.mp4
18、课程：网络基础概述.10、什么是API（一）.mp4
18、课程：网络基础概述.11、什么是API（二）.mp4
5 `$ e+ l  }- M6 c% z5 N! d. `18、课程：网络基础概述.12、如何找到API.mp4
18、课程：网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序.mp4
18、课程：网络基础概述.14、答疑.mp4
19、课程：网络爬虫入门.1、网络爬虫概述.mp4
19、课程：网络爬虫入门.2、复习HTML.mp4
19、课程：网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests.mp4
8 r9 S2 f2 b0 [2 |- X! m' m7 s19、课程：网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup（一）.mp4
19、课程：网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup（二）.mp4
19、课程：网络爬虫入门.6、Charity Watch（一）.mp4
' j: P+ k# y7 P4 d$ L" w# T19、课程：网络爬虫入门.7、Charity Watch（二）.mp4
19、课程：网络爬虫入门.8、Charity Watch（三）.mp4
19、课程：网络爬虫入门.9、弹幕爬虫（一）.mp4
19、课程：网络爬虫入门.10、弹幕爬虫（二）.mp4
3 r: S# v! G. B9 V. I19、课程：网络爬虫入门.11、弹幕爬虫（三）.mp4
1 j7 Y& S1 b. m# X( p) Z" q' s19、课程：网络爬虫入门.12、弹幕爬虫（四）.mp4
19、课程：网络爬虫入门.13、弹幕爬虫（五）.mp4
- X, ]2 D; Q3 M+ J0 \  E19、课程：网络爬虫入门.14、弹幕爬虫（六）.mp4
20、课程：爬虫进阶.1、Write Binary File.mp4
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53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍.mp4
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