开课吧-数据挖掘工程师实战视频课程

开课吧-数据挖掘工程师实战视频课程-大萝卜学堂
开课吧-数据挖掘工程师实战视频课程
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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
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