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Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 价值899元 Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 价值899元下载链接资源AI量化交易AI工程师CV计算机视觉人工智能OpenCVNLP工程师机器学习工程师
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Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 

人人都爱数据科学家!Python数据科学先进实战<a target=_blank href='http://www.yingzhiyuan.com/'>课程</a>
本套课程来自天善学院:人人都爱数据科学家!Python数据科学精华实战课程,课程官方价格899元,由丘祐玮教师主讲,数据科学是依据开展运用而生的产品,它的呈现大大提高了数据核算和数据处理的功率,本套课程包括根底知识、爬虫收集、数据处理、可视化、数据建模,难得一见的Python体系全面数据科学课,共12个大的章节,包括学习材料合计11.2G。文章底部附下载地址。

数据科学才能:

1.核算(Statistic):单变量剖析、多变量剖析、变异数剖析;
2.数据处理(Data Munging):抓取数据、整理数据、转化数据;
3.数据可视化(Data Visualization):图表、商业智能体系。

Python数据科学先进实战课程 视频截图

Python数据科学先进实战课程 视频截图

Python数据科学先进实战课程 视频截图

Python数据科学先进实战课程 视频截图

课程文件目录:V-1926:人人都爱数据科学家!Python数据科学精华实战课程[11.2G]

章节01: Python与数据科学运用

01数据科学简介与运用.mp4

02Python与数据科学.mp4

03装置Anaconda.mp4

04运用Jupyter Notebook.mp4

05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

09语法之for循环,if分支句子.mp4

10语法之函数.mp4

11语法之模块导入.mp4

12语法之代码保存于共享.mp4

13数据科学过程详解.mp4

14实战典范-运用Python核算文章中的字词频率.avi

章节02: 数据收集实例

15数据型态.avi

16结构化VS半结构化VS非结构化.avi


赢知源 资源网-付费网课 百度网盘资源,百度云盘下载,下载链接,百度云分享,资源共享免费,下载资源,



17IO与档案处理.avi

18处理CSV格局数据.avi

19处理EXCEL格局数据.avi

20处理JSON格局数据.avi

21处理XML格局数据.mp4

22网络爬虫架构.mp4

23开发人员东西.mp4

24BeautifulSoup攥写网络爬虫.mp4

25Beautifulsoup攥写网络爬虫(2).mp4

26实战典范-房全国(fang.com)屋价材料收集.mp4

27实战典范-房全国(Fang.com)屋价材料收集(2).mp4

28实战典范-房全国(Fang.com)屋价材料收集(3).mp4

章节03: 材料整理(I)

29材料整理概论.mp4

30简介Pandas-运用Pandas处理材料(1).mp4

31简介Pandas-运用Pandas处理材料(2).mp4

32材料挑选.mp4

33侦测丢失值.mp4

34补齐丢失值.mp4

35实战典范-房子材料处理.mp4

章节04: 材料整理(II)

36材料转化.mp4

37处理时刻格局.mp4

38重塑材料.mp4

39学习正规表达式(1).mp4

40学习正规表达式(2).mp4

41实战典范-新闻材料处理(1).mp4

42实战典范-新闻材料处理(2).mp4

章节05: 材料探究与材料视觉化

43运用Pandas发生叙述性核算.mp4

44怎么运用Pandas制作核算图表(1).mp4

45怎么运用pandas制作核算i图标(2).mp4

46网页阅读纪录材料剖析.mp4

章节06: 材料贮存实例

47相关式材料库-SOLITE简介.mp4

48将材料贮存至材料库中.mp4

49运用SQL Query剖析结构化材料.mp4

50实战典范-汇率资讯存储与办理.mp4

章节07: 运用机器学习树立数据模型(回归模型)

51机器学习根底.mp4

52Scikit-Learn套件简介.mp4

53监督式学习与非监督式学习.mp4

54回归剖析.mp4

55回归剖析(2).mp4

56回归剖析(3).mp4

57回归模型评价.mp4

58实战范烈-运用回归模型剖析房子价格.mp4

章节08: 运用机器学习树立数据模型(分类模型)

59材料分类-决策树(1).mp4

60材料分类-决策树(2).mp4

61材料分类-Logistic Regression.mp4

62材料分类-SVM.mp4

63材料分类-类神经网络.mp4

64材料分类-类神经网络(2).mp4

65材料分类随机森.mp4

66实战典范-运用分类模型猜测客户丢失.mp4

章节09: 运用机器学习树立数据模型 (验证模型)

67混杂矩阵(Confusion Matrix与其含义).mp4

68穿插验证(Cross Validation).mp4

69运用ROC评价不同分类模型.mp4

70实战典范-评价不同客户丢失剖析模型.mp4

章节10: 运用机器学习树立数据模型(材料分群)

71分群办法-阶级式分群.mp4

72分群办法-Kmeans分群.mp4

73分群办法-DBScan分群.mp4

74分群成果评价.mp4

75实战典范-运用分群找出文章主题.mp4

章节11: 运用机器学习树立数据模型(特征挑选与下降维度)

76特征挑选(Feature Selection).mp4

77特征萃取-PCA.mp4

78特征萃取-SVD.mp4

79实战典范-运用SVD紧缩图档.mp4

章节12: 运用机器学习树立数据模型(相关与频频款式剖析篇)

80相关剖析(Association Rule).mp4

81频频款式探勘(Frequent Pattern Mining).mp4

82实战典范-购物篮剖析实例.mp4

材料

1 Python与数据科学运用.pdf

2 收集实务.pdf

Python 与数据科学实战 (3).pdf

Python 与数据科学实战 (4).pdf

Python 与数据科学实战 (5).pdf

Python机器学习与大数据:Python数据科学精华实战课程(11.2G) 

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