Python3数据分析与挖掘建模实战

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  • TA的每日心情
    郁闷
    2020-8-14 22:27
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    [LV.1]初来乍到

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    发表于 2020-8-14 22:40:20 | 显示全部楼层 |阅读模式


    〖课程介绍〗:
    Python3数据分析与挖掘建模实战
    数据分析与挖掘行业火爆,人才稀缺。本课程基于Python3全程以真实案例驱动,带你科学系统地学习数据分析与挖掘建模领域的科学思维、必会知识、常用工具、完整流程以及老师多年的经验技巧。让你轻松转行,快速胜任数据分析师岗位,逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!

    〖课程目录〗:
    1-1 课前必读(不看会错过一个亿)
    1-2 课程导学试看
    1-3 数据分析概述
    第2章 数据获取

    2-1 数据仓库
    2-2 监测与抓取
    2-3 填写、埋点、日志、计算
    2-4 数据学习网站
    第3章 单因子探索分析与数据可视化

    3-1 数据案例介绍
    3-2 集中趋势,离中趋势
    3-3 数据分布--偏态与峰度
    3-4 抽样理论
    3-5 编码实现(基于python2.7)
    3-6 数据分类
    3-7 异常值分析
    3-8 对比分析
    3-9 结构分析
    3-10 分布分析
    3-11 Satisfaction Level的分析
    3-12 LastEvaluation的分析
    3-13 NumberProject的分析
    3-14 AverageMonthlyHours的分析
    3-15 TimeSpendCompany的分析
    3-16 WorkAccident的分析
    3-17 Left的分析
    3-18 PromotionLast5Years的分析
    3-19 Salary的分析
    3-20 Department的分析
    3-21 简单对比分析操作
    3-22 可视化-柱状图
    3-23 可视化-直方图
    3-24 可视化-箱线图
    3-25 可视化-折线图
    3-26 可视化-饼图
    3-27 本章小结
    第4章 多因子探索分析

    4-1 假设检验
    4-2 卡方检验
    4-3 方差检验
    4-4 相关系数
    4-5 线性回归
    4-6 主成分分析
    4-7 编码实现
    4-8 交叉分析方法与实现
    4-9 分组分析方法与实现
    4-10 相关分析与实现
    4-11 因子分析与实现
    4-12 本章小结
    第5章 预处理理论

    5-1 特征工程概述
    5-2 数据样本采集
    5-3 异常值处理
    5-4 标注
    5-5 特征选择
    5-6 特征变换-对指化
    5-7 特征变换-离散化
    5-8 特征变换-归一化与标准化
    5-9 特征变换-数值化
    5-10 特征变换-正规化
    5-11 特征降维-LDA
    5-12 特征衍生
    5-13 HR表的特征预处理-1
    5-14 HR表的特征预处理-2
    5-15 本章小结
    第6章 挖掘建模

    6-1 机器学习与数据建模
    6-2 训练集、验证集、测试集
    6-3 分类-KNN试看
    6-4 分类-朴素贝叶斯试看
    6-5 分类-决策树
    6-6 分类-支持向量机
    6-7 分类-集成-随机森林
    6-8 分类-集成-Adaboost
    6-9 回归-线性回归
    6-10 回归-分类-逻辑回归
    6-11 回归-分类-人工神经网络-1
    6-12 回归-分类-人工神经网络-2
    6-13 回归-回归树与提升树
    6-14 聚类-Kmeans-1
    6-15 聚类-Kmeans-2
    6-16 聚类-DBSCAN
    6-17 聚类-层次聚类
    6-18 聚类-图分裂
    6-19 关联-关联规则-1
    6-20 关联-关联规则-2
    6-21 半监督-标签传播算法
    6-22 本章小结
    第7章 模型评估
    7-1 分类评估-混淆矩阵
    7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图
    7-3 回归评估
    7-4 非监督评估
    第8章 总结与展望
    8-1 课程回顾与多角度看数据分析
    8-2 大数据与学习这门课后还能干什么?.mp4


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  • TA的每日心情
    开心
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