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
! t* _. ?, z# z" j8 ]7 K01数据科学简介与应用.mp4
, z' x1 s' c2 K+ g4 \3 e02Python与数据科学.mp4
03安装Anaconda.mp4
  _( Y5 N1 e  ~* Q% c+ L04使用Jupyter Notebook.mp4
5 T* o  `0 h, o% k05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
( n$ Q8 o4 j" ~* N. a( n09语法之for循环，if分支语句.mp4
0 q1 j2 ^4 n& T* G, d; x( R9 ]10语法之函数.mp4
$ c+ I9 ^3 X! \; r; |5 |' p11语法之模块导入.mp4
12语法之代码保存于分享.mp4
13数据科学步骤详解.mp4
7 w; l3 F$ S; l% O: G14实战范例-使用Python计算文章中的字词频率.mp4
5 v9 B, R% ~) V, _

章节02：数据搜集实例
  S8 x! c+ p8 Z7 ?$ p5 j) Q15数据型态.mp4
1 G) d8 }2 r+ S4 \% W16结构化VS半结构化VS非结构化.mp4
/ G! H/ S* K- @1 w% a3 U9 H+ I) f0 n17IO与档案处理.mp4
8 E  J8 F) z% Q% y18处理CSV格式数据.mp4
) \6 F' Z+ q; G" j. |19处理EXCEL格式数据.mp4
20处理JSON格式数据.mp4
21处理XML格式数据.mp4
22网络爬虫架构.mp4
23开发人员工具.mp4
24BeautifulSoup攥写网络爬虫.mp4
( V: ~5 B4 n& I" Y5 ^* U  e2 g25Beautifulsoup攥写网络爬虫(2).mp4
0 ~6 k0 o/ \& y  ~1 I26实战范例-房天下（fang.com）屋价资料搜集（：）.mp4
27实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（2）（：）.mp4
28实战范例-房天下（Fang.com）屋价资料搜集（3）（：）.mp4
7 w+ |" l5 u$ x% u1 \3 B- K

* r/ V* p+ Y: U* b, B% b" A- n  J章节03：资料清理(I)
29资料清理概论.mp4
; K# k* Z. t& E8 P30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
( ^6 g6 o4 C8 p$ Y* y7 k+ t34补齐遗失值.mp4
35实战范例-房屋资料处理.mp4
* d) H4 y% z7 M) Z" E8 q( K
. k2 f& `% L/ O
3 R0 g6 W" i/ V& B0 K, b章节04：资料清理(II)
" B* }0 d4 X4 ?& T36资料转换（：）.mp4
, P. {$ N6 g# r! X. X& g9 m37处理时间格式（：）.mp4
! r+ o8 B& H! b38重塑资料（：）.mp4
* x; Z. r+ x9 E* v1 \$ U! u- L39学习正规表达式（1）（：）.mp4
40学习正规表达式（2）（：）.mp4
41实战范例-新闻资料处理（1）（：）.mp4
42实战范例-新闻资料处理（2）（：）.mp4
$ v1 |- \5 M4 U$ n) j- S7 U
3 f/ U; S$ P8 t- _  E1 z9 R$ T$ a, [
) @- u$ g4 p/ x章节05：资料探索与资料视觉化
43使用Pandas产生叙述性统计.mp4
44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
46网页浏览纪录资料分析.mp4

, t$ h& q3 @4 n; `4 w. z
- X4 Y3 ]% n  ^( S4 {1 H/ z. r+ X章节06：资料储存实例
8 s. j; @4 o% w. t: {8 e47关联式资料库-SOLITE简介.mp4
/ n6 b/ S/ i: [48将资料储存至资料库中.mp4
( u% ^7 [* T; N) I, ^9 n% d49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


3 b% }5 U+ o+ c1 X章节07：使用机器学习建立数据模型(回归模型)
. j1 x9 o  e: g& f# e51机器学习基础.mp4
52Scikit-Learn套件简介.mp4
/ [9 ]  G. A0 q0 E: d* I53监督式学习与非监督式学习.mp4
7 P% t. l$ T0 t54回归分析.mp4
55回归分析(2).mp4
. y) J& C& ?# W0 g7 n! {! c6 b- t56回归分析（3）.mp4
57回归模型评估.mp4
58实战范烈-使用回归模型分析房屋价格.mp4
* ]* `- L6 }/ m9 n7 Z9 W
/ u7 V; `: z- S0 D( G. i
! P3 w0 k% H* H章节08：使用机器学习建立数据模型(分类模型)
59资料分类-决策树（1）.mp4
60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
; y/ c) S4 d- e65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
/ D- ]5 ]) S% F3 Q
; c' p% g  Q  }, H% \
章节09：使用机器学习建立数据模型 (验证模型)
  O+ `0 Q* y& x- r+ T6 z67混淆矩阵（Confusion Matrix与其意义）（：）.mp4
/ O0 z/ d3 s! Z68交叉验证（Cross Validation）（：）.mp4
69使用ROC评估不同分类模型（：）.mp4
+ g' J% L7 A, b& U7 M4 I+ q+ k70实战范例-评估不同客户流失分析模型（：）.mp4
: ?6 G" m- H: h

8 l2 v# h* x# l) ~章节10：使用机器学习建立数据模型(资料分群)
9 a6 P. x; [0 l1 l/ W71分群方法-阶层式分群.mp4
72分群方法-Kmeans分群.mp4
: g  \- _/ R+ v8 I1 |/ l73分群方法-DBScan分群.mp4
1 D0 ?+ V0 u2 A- r- x) b( L; B74分群结果评估.mp4
* f3 k# C" c) C7 R$ ~& h2 R% X75实战范例-利用分群找出文章主题.mp4
# Q- Z4 r' v/ U) R0 g. D2 w( b" q
6 W8 F0 B! Z: {' }
章节11：使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)
76特征筛选（Feature Selection）（：）.mp4
77特征萃取-PCA（：）.mp4
78特征萃取-SVD（：）.mp4
. n$ \$ s1 a1 @5 x- O, E79实战范例-使用SVD压缩图档（：）.mp4
" v; s- w/ k3 L- ]% \
' k& }8 k. z, D
, k4 j: Y$ H& q' U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)
9 O" P( Z/ |% d0 p$ @
  [1 C+ s7 A+ ^80关联分析（Association Rule）（：）.mp4
81频繁样式探勘（Frequent Pattern Mining）（：）.mp4
( t" h% J, ?! I+ ], L8 j4 p0 L82实战范例-购物篮分析实例（：）.mp4
# V4 p) V* ?1 j3 E6 _& K$ M% U
8 @) m) k! \  \

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

8 u0 t) }* j2 b+ ?

leecdleecd

thanks for sharing.

续杯啤酒

给楼主点赞，希望继续分享！