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Python数据科学技术详解与商业实践 案例+书籍
课程目录& t* |1 s7 T# o# z2 W$ U
章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库' `. }# B/ k1 p7 x& ?* m% B6 |" s" w
课时1：数据科学的概念 09:02
课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 07:080 @- T2 H8 V( T' P& w6 ^: Y8 \. Z
课时3：数据科学的统计基础 15:08, e9 T% E: x# R9 l R' i! j- N/ M5 D
课时4：面向应用的数据挖掘算法分类 11:33; g& l0 q. C+ \
课时5：各类算法的适用场景讲解 16:16
课时6：面向应用的分类模型评估 11:55! L: x/ D2 F3 w8 N, p* V
章节2： 第二讲：Python基础5 j# ^8 g& c" C1 O9 j$ z* r g6 Y, n
课时7：Python介绍 08:12+ F8 F8 y w* O2 S
课时8：Python基础数据类型和表达式 23:30( d* M# x4 p, F/ q6 |2 I
课时9：Python原生态数据结构(上) 13:181 _& s4 J. g k w5 e- l8 U0 C$ j ^
课时10：Python原生态数据结构(下) 09:575 e$ h8 a/ L8 e
课时11：Python控制流 12:02: T! l) m2 x* \. W/ h8 V
课时12：Python函数 07:53. U3 @+ E# q- z! ?! I; N: j
课时13：Python模块的使用 05:340 n( P5 M0 Y2 J/ i. t) m' I
章节3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48& a3 C; b/ e6 s# x9 a" k1 m% P
课时16：描述性方法大全与Python绘图（上） 32:47: P; Y% a8 L9 J& j8 ]) Q* N7 |
课时17：描述性方法大全与Python绘图（下） 16:29/ c6 J# | [% [
课时18：统计制图原理 09:05
课时19：数据库基础 03:35' O, f2 X* q5 f& K
课时20：数据整合和数据清洗 32:136 x- q1 a2 f1 S% E* t4 H5 ]3 D
课时21：数据整理 06:05
课时22：课后答疑 09:14" s0 P: K! u4 d) B
课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58; ]$ ^2 c* b) G+ c( v
章节4： 第四讲：二手房价格分析报告& ~: `& `- Z7 I: _3 E f4 a& p
课时25：两变量关系检验方法综述 17:39' t2 I2 X7 j7 S8 b& S) S, P6 k- ^
课时26：参数估计简介及概念介绍(上） 19:26: T2 n8 [: d% b9 C
课时27：参数估计简介及概念介绍(下） 09:50. ?9 c# {; h1 z/ w% [
课时28：假设检验与单样本T检验(上) 19:13
课时29：假设检验与单样本T检验(下) 06:46
课时30：两样本T检验 21:130 w1 k" y' q* c- O+ t$ q3 r, Q
课时31：方差分析 12:48
课时32：相关分析 08:27
课时33：相关知识点答疑 06:57
课时34：简单线性回归(上) 19:40, x2 }& {* F& F7 n o: W$ i
课时35：简单线性回归(下) 05:54. D: u: v. D k# h, T, {
课时36：多元线性回归 16:10
课时37：课后作业与课程答疑 09:42; _+ d1 D: p8 C5 C) M
课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍 02:02
课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述 12:337 L* z4 f& ^( D6 d. ^' L& e
课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1 10:480 }/ Q: _0 H! O$ \0 k
课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2 09:17( U+ _8 a# }* s& G
课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验 13:42% ^& ]" p0 O- G
课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型 10:45% L3 k- c& j' W7 T) C* ?
课时44：作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测 08:24
章节5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作" D J5 n2 Y g! u4 w
课时45：课程答疑1 02:03
课时46：线性回归检验（上） 29:22$ e# \) D. \! U! M @+ z8 T6 z
课时47：线性回归检验（中） 26:31
课时48：线性回归检验（下） 31:31
课时49：逻辑回归基础（上） 23:23# M, T" L w/ g- x3 m1 ?- C
课时50：逻辑回归基础（下） 43:29& L5 M/ P9 O1 o; L: a1 S
课时51：课程答疑2 09:51" a, ~$ n# V* X( P2 K2 ~
课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍 03:53# j2 E6 ?$ }( V; ]5 S
课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
课时54：作业讲解3矩估计2 08:016 j4 Q P, g* u n$ s6 Z, s( J G
课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22- ^( s1 |/ R* J) a3 U+ _1 f& \( q
课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45) W. Y$ @. t' _# p G; l
课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39) M4 m- I0 ]) ?2 x" U
课时58：作业讲解7模型调优 18:41
课时59：作业讲解8流失预警模型的调优 16:09 x) ?) M4 w6 b% i7 e7 T
课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02
章节6： 第六讲：电信客户流失预警
课时61：课前答疑 02:46
课时62：决策树建模思路（上） 13:49
课时63：决策树建模思路（下） 28:20
课时64：决策树建模基本原理 04:47# g7 z. l' ~2 r; L! k$ N
课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39" h* U$ l$ O0 g9 `+ m; |5 L/ t
课时67：CART决策树建模原理 02:281 A$ f; Z3 J9 {
课时68：模型修剪-以CART为例 04:54" L3 F/ N2 Z t5 }/ ~/ X3 L
课时69：案例讲解1 26:116 F8 L" ~5 Q6 q+ \0 n4 g% a
课时70：神经网络基本概念 06:39
课时71：人工神经网络结构 03:27
课时72：感知器 15:50; p( Z& Q( y( Q7 k; U: \; ~
课时73：案例讲解2 12:24
课时74：BP神经网络 13:59' r7 z- x, b' T
课时75：课后答疑 08:16
章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型1 l( S- W. W4 N
课时76：不平衡分类概述 34:03
课时77：欠采样 04:12
课时78：过采样 05:157 [- q/ K9 E, n' f% \
课时79：综合采样 04:14 V/ H- \% p2 y$ c. }8 h
课时80：案例讲解 16:55/ Z; y$ W' m$ E" }/ T/ z; q0 t: ]
课时81：集成学习概述 30:129 H+ k$ e% i6 R3 h/ _
课时82：随机森林 25:54$ o) N$ d& z* R! G, b$ U) o- \
课时83：Adaboost算法 18:19
课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例5 t; C* p5 F& \; h6 I7 I% V
课时85：多元统计基础与变量约减的思路 12:21
课时86：主成分分析理论基础1 10:33
课时87：主成分分析理论基础2 17:37
课时88：主成分分析理论基础3 09:46
课时89：主成分分析案例1 15:289 d! M. m+ d7 q' X! b1 j
课时90：主成分分析案例2 08:328 \0 m7 M# y* M
课时91：因子分析1 21:11
课时92：因子分析2 05:01
课时93：稀疏主成分分析 06:44# ?* t/ m- Q% c7 V8 r
课时94：变量聚类原理 09:00! p" B2 h8 L" N6 ~
课时95：变量聚类操作 09:31: j4 C V' r5 q) \" m
课时96：答疑1 08:09
课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1 23:17
课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2 29:01 t! @7 v; @0 Z3 G2 j1 K" | l8 `8 a, ?
课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3 22:57: a( j1 Y% J# t: W B& y& R
课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4 28:31
课时101：答疑2 05:45$ A/ a5 [ ?: m; l- E
章节9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
课时102：凸优化基本概念 16:371 S: k$ ^2 {1 \5 e% I4 F- q
课时103：凸集的概念 05:04
课时104：凸函数 08:382 W! K0 @) s4 D0 O& D' I0 T
课时105：无约束凸优化计算 10:48
课时106：有约束凸优化计算 21:287 e3 H$ O0 U( h' b; b: ]
课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
课时108：支持向量机引论 08:34( \4 X0 E4 m7 h4 U3 ]
课时109：线性可分的支持向量机 19:44
课时110：线性不可分的支持向量机 07:39. U5 l& n" m* R% `6 J; L" ~6 t
课时111：支持向量机使用案例 06:20
课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35; J, @- W1 o+ K g8 l: s
课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23) ^4 z! r6 I2 y3 Q/ m
课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
课时116：客户画像与标签体系 17:14) U3 w& _# A3 _2 ?" f
课时117：客户细分 16:55
课时118：聚类的基本逻辑 06:16. s; m# E, ^: P! L* U
课时119：系统聚类(上) 23:34
课时120：系统聚类(下) 21:590 F; U0 P, `/ p6 M9 n
课时121：K-means聚类 27:574 t$ e- @. l5 [! M
课时122：使用决策树做聚类后客户分析 11:12
课时123：课后答疑 09:383 d( M. h: V/ y7 O- Q) ?
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐4 b9 I& h+ v' O8 T- \- @; Q/ f9 A5 l
课时124：智能推荐（上） 19:16: q5 H. w4 z& S/ _. a
课时125：智能推荐（下） 36:474 N. p1 y: |6 H
课时126：购物篮分析与运用 12:090 ^* a( l; |, ?6 B+ F9 M+ ^/ n
课时127：关联规则（上） 19:18$ M2 A) S+ }3 h& y! o
课时128：关联规则（中） 23:33
课时129：关联规则（下） 08:15. f+ _0 T4 G5 M9 d3 ?7 N$ b9 x
课时130：序贯模型 10:10& Q- O& s9 R/ b3 W
课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
课时132：答疑 23:50
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发表于 2018-12-10 10:08:09
变色卡
发表于 2018-12-10 11:11:55
