2019年 天善学院《Python与数据科学实战》

冰点也疯狂

课程目录：
章节01：Python与数据科学应用
& L- G) k# L$ v8 H01数据科学简介与应用.mp4
% q0 `# v7 D7 Q+ z7 o. N02Python与数据科学.mp4
) T) s% M/ y$ R  J03安装Anaconda.mp4
- b0 r  E# r  G0 _. V04使用Jupyter Notebook.mp4
05语法变量类型.mp4
06语法之列表.mp4
07语法之元组.mp4
08语法之字典.mp4
09语法之for循环，if分支语句.mp4
, Z7 d, `; n: w2 l) N% f10语法之函数.mp4
/ e. N4 E; v5 c' t$ |, Q11语法之模块导入.mp4
0 e' d2 C- s$ J& q  ^+ E2 i9 I: q% r12语法之代码保存于分享.mp4
13数据科学步骤详解.mp4
* e2 d; S" P) l0 Z( h- ?$ S/ v) {14实战范例-使用Python计算文章中的字词频率.mp4

; G7 Z/ b4 ]- Q# T4 ^, B7 _+ a
章节02：数据搜集实例
' g/ f0 B( i# u; k5 M15数据型态.mp4
16结构化VS半结构化VS非结构化.mp4
, [& K5 t8 L( [5 @0 ~17IO与档案处理.mp4
18处理CSV格式数据.mp4
19处理EXCEL格式数据.mp4
20处理JSON格式数据.mp4
9 W6 N. C( _; B+ U+ a2 }21处理XML格式数据.mp4
4 u9 Z! {  e. `* f/ ~22网络爬虫架构.mp4
/ Y2 {8 c, s6 v& {# i23开发人员工具.mp4
* [( B! G% g8 k6 p" `24BeautifulSoup攥写网络爬虫.mp4
25Beautifulsoup攥写网络爬虫(2).mp4
26实战范例-房天下（fang.com）屋价资料搜集（：）.mp4
$ G" T! {& M; O; U, k27实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（2）（：）.mp4
. |: R( w% s; n5 S! \28实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（3）（：）.mp4
8 W. X9 V0 y7 V/ F8 N4 c+ L# o

章节03：资料清理(I)
29资料清理概论.mp4
% a0 u" ~, ^/ i+ c3 K. u! V3 q7 A30简介Pandas-使用Pandas处理资料（1）.mp4
31简介Pandas-使用Pandas处理资料（2）.mp4
32资料筛选.mp4
33侦测遗失值.mp4
% R# ^& O/ }5 P0 v34补齐遗失值.mp4
7 Q' H; a0 C/ e. a* p+ h2 |5 ^  Z35实战范例-房屋资料处理.mp4


章节04：资料清理(II)
36资料转换（：）.mp4
37处理时间格式（：）.mp4
* h9 J2 C( c  s& x& ~38重塑资料（：）.mp4
% ~% E, y/ z. z& [2 Y39学习正规表达式（1）（：）.mp4
40学习正规表达式（2）（：）.mp4
) l. W$ J% ]9 X1 L8 M8 D41实战范例-新闻资料处理（1）（：）.mp4
% }0 I' P7 ?( p! Q0 ?# o42实战范例-新闻资料处理（2）（：）.mp4


6 W+ E# W! X" h; t0 c/ v7 E章节05：资料探索与资料视觉化
0 k% [& P+ ?& M7 Z. w8 v4 d43使用Pandas产生叙述性统计.mp4
+ V3 O* g+ l" ~, r44如何使用Pandas绘制统计图表（1）.mp4
45如何使用pandas绘制统计i图标（2）.mp4
+ Y" L# e  c2 [  j46网页浏览纪录资料分析.mp4


章节06：资料储存实例
$ ?5 x; K  o5 S: f% v: i% _47关联式资料库-SOLITE简介.mp4
, B) V0 G% y1 {, F48将资料储存至资料库中.mp4
49使用SQL Query分析结构化资料.mp4
50实战范例-汇率资讯存储与管理.mp4


: p' I8 U  m/ n$ d0 A8 [% t章节07：使用机器学习建立数据模型(回归模型)
1 ?+ C( |/ A" ^2 z% D- c51机器学习基础.mp4
52Scikit-Learn套件简介.mp4
2 B5 D3 ~. r" b8 o- R$ W7 |/ w53监督式学习与非监督式学习.mp4
1 t7 K/ F+ S6 g* X. X9 J54回归分析.mp4
55回归分析(2).mp4
56回归分析（3）.mp4
57回归模型评估.mp4
) |- A" B/ v8 v1 R8 j, t58实战范烈-使用回归模型分析房屋价格.mp4


5 r9 T9 X9 T; Z  e" _! F3 K* P章节08：使用机器学习建立数据模型(分类模型)
5 h8 K8 G. w6 G7 u3 x; A5 L/ P6 G0 [59资料分类-决策树（1）.mp4
$ D- ^  r* W. n" K! i( k$ M60资料分类-决策树（2）.mp4
61资料分类-Logistic Regression.mp4
62资料分类-SVM.mp4
63资料分类-类神经网络.mp4
64资料分类-类神经网络（2）.mp4
; [6 U( |8 {: U7 j8 x65资料分类随机森.mp4
66实战范例-使用分类模型预测客户流失.mp4

) R+ _$ s% s  i1 {- ?
章节09：使用机器学习建立数据模型 (验证模型)
' l5 S. b  O  E+ y, E; k# Z. u67混淆矩阵（Confusion Matrix与其意义）（：）.mp4
68交叉验证（Cross Validation）（：）.mp4
* x$ v2 O: i/ _$ D9 P69使用ROC评估不同分类模型（：）.mp4
70实战范例-评估不同客户流失分析模型（：）.mp4
+ Q( Y- x3 i( m0 D/ M+ s! S
- A% _/ Q$ z2 K
5 d# H8 m- I9 G  X章节10：使用机器学习建立数据模型(资料分群)
71分群方法-阶层式分群.mp4
72分群方法-Kmeans分群.mp4
73分群方法-DBScan分群.mp4
74分群结果评估.mp4
4 M+ g/ u* n: b& `3 T75实战范例-利用分群找出文章主题.mp4
, H# o6 f! m1 b: m; Y

. q' J8 ^  h: M; t) n. r* t章节11：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)
3 h8 L( ]: U3 J7 w- L76特征筛选（Feature Selection）（：）.mp4
# v' \( k2 m2 Z% C  M77特征萃取-PCA（：）.mp4
- [$ H! a/ ~, Q3 y78特征萃取-SVD（：）.mp4
/ ?4 d& m, T6 z9 z79实战范例-使用SVD压缩图档（：）.mp4

+ Y2 S* `+ K( Z; Q+ E$ r2 w
) i# h- \' e+ i! z: b章节12：使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)
1 d& V7 [& c. B3 y* I& g4 q
80关联分析（Association Rule）（：）.mp4
81频繁样式探勘（Frequent Pattern Mining）（：）.mp4
0 y( G) w  `# X, d; y' d- r82实战范例-购物篮分析实例（：）.mp4

5 c9 B$ O( A- e

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