课程简介
- 数据挖掘工程师实战,能够让你掌握9大核心常用算法及项目实战案例,打造个人专属高薪之路,助力成为数据科学时代最重要的人才。适合人群:
- 研发部门谋求转型的开发人
- 计算机相关专业以及数据相关专业毕业人员最佳
- 专X 3 N注于从事数据分析、数据挖掘相关工作,谋求晋r B F b t 2 +升v Y 8 m E D以及跨行业,跨方向发展人员
课程目录
01第一章 Python基础
02第二章 数据挖掘先导课(一)
03第三章 数据挖掘先导课(二)
04第四章 数据挖掘先导课(三)
05第五章 数据挖掘先导课(四)
06第六章 数据挖掘预科课
07第七章 开门见山,入木三分
08第八章 取之精华,去伪取真
09第九章 法有定论,兵无常形
10第十章 线性回归算法
11第十一章 逻辑回归算法
12第十二章 银行利润最大化
13第十三章 支持向量机-SVM
14N 第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
15第十五章 建筑能源预测模型(上)
16第十六章 建筑能源预测模型(下)
17第十七章 决策树算法
18第十八章 随机森林算法
19第十九章 金融信用评分模型
20第二十章 梯度提升算法
21第二十一章 XGBoost算法
22第二十二章 高潜用户预测平台-上
23第二十三章 高潜用户预测平台-下
24第二十四章 聚类算法 k-Means
25第二十五章 时间序列(一)
26第二十六章 时间序列(二)
27第二十七章 啤酒销量时序分析
28第二十八章 作业讲解
29第二十九章 社交平台有效信息侦测
30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析
31第三十一章 个性化新闻推荐
32第% N /三十二章 上市资讯公司营收预测
33第三十三章 保险公司用户精细分层
34第三十四章 电商平台用户画像
资源目录
——/开课吧数据挖掘第二期(2020)/
├──01第一章 Python基础
| ├──01-01 第一章第1节 Matplotlib基础.mp4 321.30M
| ├──01-02 第一章第2节 Numpy基础.mp4 350.67M
| ├──01-03 第一章第3节 Pandas基础1.mp4 354.14M
| ├──01-04 第一章第4节 Pandas基础2.mp4 357.68M
| ├──01-05 第一章第5节 Pandas基础3.mp4 437.23M
| ├──01_python中matplotlib课件.pdf 1.41M
| ├──02_python中NumPy课件.pdf 1.15M
| ├──03_python中Pandas课件.pdf 517.26kb
| └──3movie_metadata.zip 530.32kb
├──02第二章 数据挖掘先导课(一)
| ├──第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇(一).pdf 2.46M
| ├──第2节 向量基础.mp4 32.31M
| ├──第3节 矩阵的运算.mp4 53.92M
| ├──第4节 特殊矩阵.mp4 70.92M
| ├──第5节 最小二乘法.mp4 28.07M
| └──第6节 最小二乘法代码.mp4 55.05M
├──03第三章 数据挖掘先导课(二)
| ├──第10节 过拟合欠拟合.mp4 33.73M
| ├──第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇(二).pdf 2.56M
| ├──第2节 概率.mp4 27.50M
| ├──第3节 离散型随机变量.mp4 24.26M
| ├──第4节 连续型随机变量.mp4 21.20M
| ├──第5节 正态分布.mp4 19.65M
| ├──第6节 极大似然估计.mp4 22.43M
| ├──第7节 期望估计.mp4 14.10M
| ├──第8节 伯努利分布.mp4 15.21M
| └──第9节 偏差和方差.mp4 10.92M
├──04第四章 数据挖掘先导课(三)
| ├──4.NaiveBayes.zip 17.98kb
| ├──第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇(三).pdf 704.99kb
| ├──第2节 条件概率.mp4 30.66M
| ├──第3节 贝叶斯公式.mp4 17.41M
| ├──第4节 朴素贝叶斯.mp4 42.36M
| ├──第5节 sklearn朴素贝叶斯.mp4 42.98M
| └──第6节 垃圾邮件分类.mp4 78.44M
├──05第五章 数据挖掘先导课(四)
| ├──2.KNN.zip 907.29kb
| ├──第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇(四).pdf 388.21kb
| ├──第2节 距离的度量.mp4 20.90M
| ├──第3节 KNN思想.mp4 22.66M
| ├──第4节 KNN_sklearn.mp4 44.06M
| ├──第5节 KD树.mp4 32.56M
| └──第6节 手写数字识别.mp4 64.77M
├──06第六章 数据挖掘预科课
| ├──1 Python基础语法.pdf 770.39kb
| ├──10 头脑风暴(编程实战).zip 6.11kb
| ├──11 数学基础一.pdf 1.11M
| ├──12 数学基础(二).pdf 1.01M
| ├──13 数学基础(三).pdf 763.79kb
| ├──14 数学基础(四).pdf 413.41kb
| ├──2 numpy基础.pdf 719.14kb
| ├──2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip 4.76kb
| ├──2 作业.txt 0.35kb
| ├──4 Pandas基础.pdf 987.06kb
| ├──5 matplotlib基础.pdf 1.18M
| ├──5 TestData.zip 311.69kb
| ├──5 作业需求.txt 0.65kb
| ├──6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf 226.10kb
| ├──7 常见的数据挖掘面试题.pdf 37.51kb
| ├──7 快速排序时间复杂度.png 154.84kb
| ├──7 数据结构(一)(1) (1).pdf 221.67kb
| ├──8 数据结构(二).pdf 172.06kb
| ├──9 数据结构(三).pdf 971.95kb
| ├──第10节 数据结构常见面试题讲解.mp4 199.68M
| ├──第11节 数学基础一.mp4 102.86M
| ├──第12节 数学基础二.mp4 95.15M
| ├──第13节 数学基础三.mp4 115.44M
| ├──第14节 数学基础四.mp4 119.00M
| ├──第1节 python基础语法.mp4 120.51M
| ├──第2节 Numpy基础.mp4 123.23M
| ├──第3节 知识串联案例讲解.mp4 143.43M
| ├──第4节 Pandas基础课程.mp4 130.94M
| ├──第5节 Matplotlib基础.mp4 127.33M
| ├──第6节 pandas与matplotlib案例讲解.mp4 117.62M
| ├──第7节 数据结构1.mp4 79.46M
| ├──第8节 数据结构2.mp4 101.87M
| └──第9节 数据结构3.mp4 109.03M
├──07第七章 开门见山,入木三分
| ├──开门见山,入木三分.mp4 152.32M
| ├──开门见山,入木三分.pdf 7.09M
| └──数据结构(一)(1).pdf 221.67kb
├──08第八章 取之精华,去伪取真
| ├──兵无常形,特征工程代码数据.zip 164.51kb
| ├──兵无常形,特征工程课件.pdf 9.40M
| ├──模型的评估指标汇总.mp4 49.93M
| ├──取之精华,去伪取真.mp4 198.95M
| ├──数据挖掘2期-清明假期作业.pdf 104.64kb
| └──作业参考答案.zip 76.05kb
├──09第九章 法有定论,兵无常形
| ├──法有定论,兵无常形.mp4 213.26M
| ├──模型解释代码数据.zip 6.66M
| └──模型解释课件.pdf 8.91M
├──10第十章 线性回归算法
| ├──Lineregression算法代码数据.zip 378.26kb
| ├──线性回归算法.mp4 157.55M
| └──线性回归算法.pdf 11.79M
├──11第十一章 逻辑回归算法
| ├──Logistic回归(逻辑斯特)算法 .zip 202.74kb
| ├──逻辑回归算法.mp4 182.38M
| └──逻辑回归算法精讲.pdf 9.79M
├──12第十二章 银行利润最大化
| ├──逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 - 代码.zip 14.06M
| ├──逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf 8.98M
| └──银行利润最大化.mp4 210.96M
├──13第十三章 支持向量机-SVM
| ├──SVM算法代码.zip 255.68kb
| ├──SVM算法课件.pdf 7.12M
| └──支持向量机-SVM.mp4 185.24M
├──14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
| ├──20200418用户流失预警随堂问题.txt 7.95kb
| ├──20200418用户流失预警系统 — 代码.zip 266.99kb
| ├──20200418用户流失预警系统 —课件.pdf 4.77M
| └──数据挖掘项目—用户流失预警系统.mp4 193.48M
├──15第十五章 建筑能源预测模型(上)
| ├──20200421建筑能源得分预测报告-代码.zip 5.61M
| ├──20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf 9.79M
| ├──20200421建筑能源预测上随堂问题.txt 4.03kb
| └──建筑能源预测模型(上).mp4 247.12M
├──16第十六章 建筑能源预测模型(下)
| ├──20200423建筑能源得分预测报告-代码.zip 6.28M
| ├──20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf 13.87M
| ├──20200423建筑能源预测下随堂问题.txt 11.75kb
| └──建筑能源预测模型(下).mp4 261.36M
├──17第十七章 决策树算法
| ├──20200425Decision Tree(决策树算法)代码.zip 6.32M
| ├──20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf 10.32M
| └──决策树算法.mp4 185.71M
├──18第十八章 随机森林算法
| ├──20200428Random Forest(随机森林算法)代码.zip 7.21M
| ├──20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf 7.08M
| ├──20200428随机森林随堂问题.txt 4.92kb
| ├──随机森林算法.mp4 197.31M
| ├──五一假期作业.zip 646.47kb
| └──五一作业更新.zip 901.51kb
├──19第十九章 金融信用评分模型
| ├──20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.zip 10.47M
| ├──20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf 3.18M
| └──金融信用评分模型.mp4 228.76M
├──20第二十章 梯度提升算法
| ├──20200509GBDT随堂问题.txt 4.54kb
| ├──20200509梯度提升决策树代码.zip 15.42M
| ├──20200509梯度提升决策树课件.pdf 4.12M
| └──梯度提升算法.mp4 160.37M
├──21第二十一章 XGBoost算法
| ├──20200512XGBoost随堂问题.txt 1.99kb
| ├──XGBoost算法.mp4 180.59M
| ├──XGBoost算法课件-代码.zip 62.04kb
| └──XGBoost算法课件.pdf 4.51M
├──22第二十二章 高潜用户预测平台-上
| ├──20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip 445.39M
| ├──20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf 4.51M
| ├──20200514用户画像随堂问题-上.txt 4.93kb
| └──高潜用户预测平台-上.mp4 262.12M
├──23第二十三章 高潜用户预测平台-下
| ├──.DS_Store 6.00kb
| ├──20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip 445.39M
| ├──20200514用户画像随堂问题-上.txt 4.93kb
| ├──20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip 482.24M
| ├──20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf 17.98M
| ├──20200516用户画像随堂问题-下.txt 4.06kb
| └──高潜用户预测平台-下.mp4 252.97M
├──24第二十四章 聚类算法 k-Means
| ├──20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf 17.98M
| ├──20200519聚类随堂问题.txt 2.29kb
| ├──20200519无监督学习—聚类算法代码.zip 144.96kb
| ├──20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf 3.58M
| └──聚类算法 k-Means.mp4 169.15M
├──25第二十五章 时间序列(一)
| ├──20200521tstools.zip 2.21kb
| ├──20200521时间序列分析课件.pdf 3.98M
| ├──Facebook分类练习(1).pdf 634.28kb
| ├──test、train.zip 140.44kb
| └──时间序列(一).mp4 212.72M
├──26第二十六章 时间序列(二)
| ├──时间序列(二)点播-时间序列辅助视频.mp4 275.95M
| └──时间序列(二)直播.mp4 276.18M
├──27第二十七章 啤酒销量时序分析
| ├──20200526beer.zip 2.29kb
| ├──20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf 4.26M
| ├──Facebook分类练习(答案).pdf 167.91kb
| └──啤酒销量时序分析.mp4 276.42M
├──28第二十八章 作业讲解
| ├──Happiness.zip 30.83kb
| ├──编程题-Copy1.zip 1.61kb
| ├──简答.zip 1.65kb
| └──作业讲解.mp4 188.49M
├──29第二十九章 社交平台有效信息侦测
| ├──20200530补充的小技巧-Python数据透视表功能.zip 2.46kb
| ├──社交平台有害信息侦测 TF-IDF算法与逻辑回归等的实践运用.zip 205.14M
| └──社交平台有效信息侦测.mp4 188.49M
├──30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析
| ├──.DS_Store 6.00kb
| ├──智能设备采集的用户行为数据的分析.mp4 88.56M
| └──智能设备采集的用户行为数据的分析.zip 243.41M
├──31第三十一章 个性化新闻推荐
| ├──20200604【1.0个性化新闻推荐】.pdf 1.23M
| ├──20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf 287.72kb
| ├──20200606课后资料.zip 12.75M
| ├──20200606实时推荐(课间补充).pdf 258.69kb
| └──个性化新闻推荐.mp4 38.31M
├──32第三十二章 上市资讯公司营收预测
| ├──.DS_Store 6.00kb
| ├──20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf 4.42M
| ├──20200607营收预测-课后课件.zip 4.90M
| ├──20200607营收预测-课后资料.zip 2.78M
| ├──20200607营收预测课件.pdf 3.21M
| └──上市资讯公司营收预测.mp4 187.39M
├──33第三十三章 保险公司用户精细分层
| ├──20200613决策树-用户分层课后资料.zip 302.72kb
| ├──20200613决策树-用户分层课件.pdf 2.72M
| └──保险公司用户精细分层.mp4 120.25M
└──34第三十四章 电商平台用户画像
| ├──20200614聚类-用户画像课件.pdf 2.40M
| ├──20200614逻辑回归.pdf 2.86M
| ├──20200614用户画像.zip 4.45M
| ├──2020061聚类-用户画像课后资料.zip 1.43M
| └──电商平台用户画像.mp4 82.29M
© 版权声明
THE END
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