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宁夏黄*[135****8441]
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海南赵*[139****9220]
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广西黄*[131****7432]
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四川陈*[135****9366]
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辽宁郑*[132****6798]
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青海李*[138****5583]
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宁夏赵*[152****6295]
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浙江方*[139****2191]
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湖南方*[139****4444]
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福建柳*[158****3206]
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福建周*[138****1475]
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海南仲*[158****6373]
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四川谢*[137****2828]
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青海钟*[138****4522]
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云南李*[136****4080]
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浙江朱*[158****4996]
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湖北赵*[158****8547]
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河北方*[131****5157]
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福建吴*[132****7772]
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河北钟*[158****2129]
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浙江杨*[131****4817]
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北京柳*[152****2516]
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广东周*[189****1976]
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宁夏周*[131****4257]
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山东钟*[137****6354]
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云南朱*[133****5618]
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青海王*[137****6371]
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贵州吴*[133****2217]
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云南李*[152****6437]
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湖南李*[135****4977]
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贵州周*[188****2172]
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宁夏陈*[189****7282]
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河北孙*[137****3746]
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吉林方*[152****1916]
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本套课程来自CDA数据剖析师官网:CDA数据剖析作业班视频,第29期现在训练课程,课程官方价格15800元,现在课程已提价至20800元,本套课程为线下为期6个月面授训练,课程完整版共10大章节,包含无加密训练视频课件材料样例等,共33.3G,本套是专业商业剖析师课程,价值较高。文章底部附下载地址。
假如小伙伴们觉得这套课程太难太专业的话,能够学一些入门型数据剖析课程或许运用性较强的课程,如电商数据剖析师,根底入门+全电商数据体系+360°实战事例、Python数据剖析师特训营、地产数据剖析师等。这些课程归于职场人士必修课,具有较强的实用性,能够直接运用到作业中。
本课程以CDA数据剖析师规范纲要体系为根底,课程内容包含数据库办理-核算学剖析办法-数据剖析软件运用(包含Excel、SQL、Tableau、SPSS、Python等)-数据发掘算法模型一整套数据剖析流程进行体系解说,最终结合抢手职业电商、金融、电信、等实在事例和事务动身,提高技术运用场景,使所学更契合作业要求, 到达企业用人规范,快速在大数据年代找准作业定位。学员结业要求能够独立完结商业数据剖析项目,能够把握数据数据剖析大多数岗位(包含数据剖析师、可视化工程师、机器学习工程师、算法工程师等岗位等)技术。
学习方针
1、熟练把握Excel、SQL、Tableau、Python等数据剖析软件;
2、学会简略的网络数据爬取技术
3、熟练把握数据探究和数据清洗技术,能够独立完结特征工程的作业
4、通晓数据可视化,把握BI可视化东西
5、把握数理核算根本理论常识;
6、了解分类、回归、聚类、降维等常用数据发掘算法;
7、把握数据剖析在各职业的实践运用场景;
8、能够独立完结数据建模作业;
9、能够独立完结数据陈述编撰;
10、学会团队协作,分工完结大型数据剖析项目。
学习目标和根底
1、产品、运营、商场和项目办理人士
2、在校高年级学生、转行欲从业人士
3、在职数据剖析师
4、对数据剖析和发掘感兴趣的业界人士
5、学习前最好具有大学数学和概率核算根底
课程官方地址:https://www.cda.cn/kecheng/87.html
001-Excel根本介绍.mp4 [138.5M]
002-自定义单元格、填充柄.mp4 [132.5M]
003-单元格拆分.mp4 [174.5M]
004-单元格匹配与替换.mp4 [127M]
005-公式求职+if句子.mp4 [86.1M]
006-函数解析.mp4 [171.5M]
007-函数数组.mp4 [138.3M]
008-数组核算.mp4 [110M]
009-查找引证函数.mp4 [116.4M]
010-查找引证函数运用.mp4 [102.7M]
011-查找与引证函数.mp4 [131.8M]
012-根底绘图.mp4 [116.9M]
013-高档绘图.mp4 [121.4M]
014- 数据透视表.mp4 [230.2M]
015-Excel PowerBi 事例(1).mp4 [134.4M]
016-Excel PowerBi 事例(2).mp4 [115.5M]
017-Power View.mp4 [115.3M]
018-Power Query(1).mp4 [123.2M]
019-Power Query(2).mp4 [93M]
020-Power View 介绍.mp4 [135.5M]
021-Power View 餐饮事例 & Power Poivt根底介绍.mp4 [96.3M]
022-Power Poivt搭载多维数据集.mp4 [162.7M]
023-Power Poivt DAX表达式.mp4 [148.8M]
02、MySQL [2.6G]
024-数据库介绍.mp4 [149.4M]
025-SQL句子根本介绍.mp4 [100.2M]
026-默许的约束条件.mp4 [140.9M]
027-参加外部数据集运用.mp4 [91.6M]
028-数据表、库结构的更新.mp4 [72.6M]
029-根底查询和数据的更新.mp4 [91.7M]
030-在Work Bench中查询.mp4 [114.9M]
031-单表查询.mp4 [80.2M]
032-case句子和索引.mp4 [112.4M]
033-多表查询.mp4 [91M]
034-MySQL数据表衔接和数据录入.mp4 [158.4M]
035-电商数据发掘事例介绍.mp4 [120M]
036-电商数据发掘数据介绍.mp4 [171.3M]
037-电商数据发掘数据SQL完成(1).mp4 [114.7M]
038-电商数据发掘数据SQL完成(2).mp4 [123.1M]
039-MySQL经典事例解说(1).mp4 [83.1M]
040-MySQL经典事例解说(2).mp4 [134.1M]
041-智能报表制造流程.mp4 [180.4M]
042-图表.mp4 [173.1M]
043-电商事例解说.mp4 [115.1M]
044-餐饮数据剖析了解.mp4 [86.8M]
045-餐饮数据剖析描绘.mp4 [73.9M]
046-餐饮数据剖析操作.mp4 [101.9M]
03、核算根底 [2.3G]
047-高等数学根底.mp4 [92.9M]
048-数据模型根底.mp4 [180.3M]
049-矩阵.mp4 [116M]
050-数据处理与函数.mp4 [127.6M]
051-核算学根底.mp4 [127.7M]
052-权限和微分.mp4 [115M]
053-导数.mp4 [141.5M]
054-洛必达规律.mp4 [108.4M]
055-级数的收敛和发散.mp4 [152.6M]
056-数据的衡量.mp4 [103M]
057-方差规范差.mp4 [120M]
058-核算量和散布.mp4 [127.3M]
059-点估量、区间估量.mp4 [106.6M]
060-极大似然估量.mp4 [159M]
061-两个总计参数的估量.mp4 [126.2M]
062-双侧查验和单侧查验.mp4 [9.3M]
063-拟合优度查验.mp4 [147.4M]
064-拟合优度查验.mp4 [138.5M]
065-多元线性回归.mp4 [5.1M]
066-线性回归R代码完成.mp4 [152.3M]
04、SPSS [2.6G]
067-SPSS课程简略介绍.mp4 [11M]
068-SPSS软件功用.mp4 [28.6M]
069-数据类别的介绍.mp4 [115.1M]
070-SPSS数据库衔接和图表.mp4 [37.2M]
071-正态散布.mp4 [42.8M]
072-SPSS中假设查验介绍.mp4 [138.1M]
073-核算相关系数.mp4 [127M]
074-相关性和回归平方和.mp4 [148.8M]
075-方差剖析.mp4 [115.4M]
076-线性回归模型介绍.mp4 [99.5M]
078-剖析菜单简介.mp4 [144.6M]
079-穿插表.mp4 [115.1M]
080-绩效计划.mp4 [122.3M]
080-逻辑回归.mp4 [137.2M]
081-缺失值处理.mp4 [141.5M]
082-线性回归介绍.mp4 [180.7M]
083-残差的介绍.mp4 [17.2M]
084-线性回归的SPSS成果解说.mp4 [169.9M]
085-用户画像的介绍.mp4 [187.3M]
086-F查验.mp4 [150M]
087-RFM模型.mp4 [124.7M]
088-SPSS联合剖析.mp4 [125.2M]
089-联合剖析成果介绍.mp4 [100.5M]
090-绩效归纳事例解说.mp4 [116.6M]
05、R言语 [13.4G]
091-R言语的大致介绍.mp4 [155M]
092-R言语的常用运算.mp4 [88.4M]
093-列表、矩阵和数组.mp4 [159.1M]
094-因子和DateFrame.mp4 [95.7M]
095-数据读取函数.mp4 [130.3M]
096-快速读取函数.mp4 [98M]
097-读取操练.mp4 [180.2M]
098-向量化运算.mp4 [132.5M]
099-创立随机数&日期.mp4 [185.2M]
100-字符处理.mp4 [139M]
101-操控结构.mp4 [59.2M]
102-自编函数.mp4 [32.3M]
103-循环函数.mp4 [55.5M]
106-运用SQL汇总.mp4 [67.4M]
107-描绘探究性数据剖析.mp4 [418K]
108-图形制造.mp4 [43.2M]
109-绘图体系介绍.mp4 [109.6M]
110-根本绘图函数.mp4 [169.6M]
111-根本核算量&中心极限定理.mp4 [127.3M]
112-区间估量&假设查验.mp4 [150.7M]
113-T查验.mp4 [176.8M]
114-方差剖析.mp4 [87.2M]
115-相关性查验.mp4 [3.9M]
116-线性回归布景介绍及数据了解.mp4 [201.4M]
116-线性回归布景介绍及数据了解.mp4..downloading [201.4M]
117-R软件中的相关性.mp4 [40.9M]
118-相关性系数矩阵.mp4 [167.3M]
119-偏相关系数及相关系数.mp4 [117.3M]
120-两样本T查验.mp4 [98.7M]
121-回归模型的完成及解说.mp4 [141.9M]
122-残差的介绍.mp4 [189.8M]
123-反常值处理.mp4 [135.9M]
124-建模与猜测.mp4 [142.4M]
125-建模评价.mp4 [102.5M]
126-图形解说.mp4 [157.1M]
127-逐步回归的介绍.mp4 [11.1M]
128-多元线性回归代码展现及成果解说.mp4 [159.2M]
129-Logists回归大致介绍.mp4 [121.2M]
130-变量处理.mp4 [126M]
131-挑选变量.mp4 [178.5M]
132-建模与评价.mp4 [131.9M]
133-主成分剖析和因子剖析办法介绍.mp4 [153.5M]
134-主成分和因子剖析在R中的完成.mp4 [142.7M]
135-主成分剖析详细剖析.mp4 [154M]
136-相关规矩的根本介绍.mp4 [140.3M]
137-Apriori算法原理介绍.mp4 [116.9M]
138-相关规矩数据处理.mp4 [180.7M]
139-相关规矩可视化.mp4 [173.2M]
140-相关规矩的评价.mp4 [99M]
141-数据发掘简介.mp4 [141.2M]
142-数据发掘算法分类.mp4 [105.4M]
143-聚类剖析根本概念及间隔核算.mp4 [155.6M]
144-聚类的几个算法.mp4 [129.5M]
145-R施行聚类剖析.mp4 [90.3M]
146-聚类剖析总结.mp4 [106.3M]
148-决策树根本介绍.mp4 [111.3M]
149-ID3算法.mp4 [165.4M]
150-决策树R施行.mp4 [71.3M]
151-决策树总结.mp4 [143.1M]
152-Boosting.mp4 [107.7M]
154-ADABOOST.mp4 [107.9M]
155-随机森林施行.mp4 [89.1M]
156-SVM导言.mp4 [105.2M]
157-线性SVM.mp4 [107.4M]
158-非线性SVM.mp4 [127.2M]
159-SVM的R建模.mp4 [199.6M]
160-条件概率.mp4 [148.5M]
161-贝叶斯公式.mp4 [94.7M]
162-贝叶斯分类.mp4 [126.2M]
163-贝叶斯建模.mp4 [153.1M]
164-模型评价.mp4 [63.1M]
165-神经元模型.mp4 [115.5M]
166-人工神经网络模型.mp4 [112.9M]
167-单节感知器.mp4 [120.8M]
168-BP神经网络.mp4 [181.7M]
169-数据发掘办法和建模流程.mp4 [83M]
170-电影票房猜测.mp4 [119M]
171-CRM和信誉评分卡.mp4 [180.2M]
172-信誉评分公式细节.mp4 [83.6M]
173-评分卡代码解说.mp4 [129.2M]
174-客户分群.mp4 [135.4M]
175-层次聚类和K-means聚类.mp4 [131.5M]
176-聚类剖析建模流程.mp4 [140.6M]
177-聚类剖析事例运用.mp4 [179.4M]
178-R代码完成客户分群.mp4 [116.1M]
179-线性回归建模流程.mp4 [168.5M]
180-R言语进行数据预剖析.mp4 [108.2M]
181-R言语进行变量挑选.mp4 [231.9M]
182-R言语进行模型评价.mp4 [117.1M]
183-事例剖析流程.mp4 [198.5M]
184-数值型变量的处理.flv [0B]
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,
185-缺失值、反常值处理及变量挑选.mp4 [216.2M]
186-模型评价及可视化.mp4 [110M]
187-相关规矩.mp4 [138.5M]
188-Apriori和FpGrowth.mp4 [215.8M]
189-R言语完成相关规矩.mp4 [131.4M]
190-协同过滤算法.mp4 [178.4M]
191-R完成协同过滤算法.mp4 [144.3M]
192-时刻序列简介_白噪声.mp4 [97.8M]
193-平稳时刻序列模型.mp4 [121.5M]
194-平稳时刻时序模型R完成_非平稳时序模型.mp4 [102.3M]
195-模型猜测_猜测评价_建模流程.mp4 [101.2M]
196-建模流程和弥补.mp4 [176.4M]
197-决策树根本介绍.mp4 [127.6M]
198-决策树原理介绍.mp4 [146.8M]
199-R言语完成决策树.mp4 [156.4M]
200-决策树进阶运用.mp4 [103.3M]
201-随机森林.mp4 [100.6M]
06、中期沟通 [394.9M]
226-聚类剖析.mp4 [184.1M]
227-决策树.mp4 [23.8M]
228-逻辑回归.mp4 [41.1M]
229-信誉剖析-逻辑回归.mp4 [24.8M]
230-逻辑回归.mp4 [12.3M]
231-主成分剖析和因子剖析.mp4 [27.5M]
232-数据剖析常识点概述.mp4 [81.2M]
07、Python [5.6G]
202-Python导言.mp4 [114M]
203-Python根底语法.mp4 [141.5M]
204-字符串和列表.mp4 [152.8M]
205-列表和元组.mp4 [69.5M]
206-字典和分支结构.mp4 [99.8M]
207-for循环.mp4 [96.1M]
208-循环和分支结构操练.mp4 [98.6M]
209-自建函数.mp4 [113.6M]
210-回忆操练.mp4 [101.8M]
211-递归函数.mp4 [96.9M]
212-过错和反常.mp4 [73.3M]
213-高档函数.mp4 [138.5M]
214-函数生成_模块_读写.mp4 [114.7M]
215-随机数_目录_时刻.mp4 [99.5M]
216-棋盘_赌徒必输.mp4 [157.8M]
217-衔接数据库.mp4 [102.7M]
218-dnarry目标.mp4 [127M]
219-dnarry目标的办法.mp4 [120.4M]
220-数组运算.mp4 [100.3M]
221-函数运用和映射.mp4 [119.5M]
222-函数.mp4 [157.2M]
223-排序和过滤.mp4 [146.5M]
224-RFM核算.mp4 [90.8M]
225-医疗数据处理.mp4 [184.5M]
226-爬虫简介.mp4 [171.1M]
227-网页解析.mp4 [155.7M]
228-网页爬虫淘宝.mp4 [155.7M]
229-网页爬虫有道翻译.mp4 [155.7M]
230-网页爬虫气候.mp4 [240.8M]
231-Post获取有道翻译和BeautifulSoup解析网页.mp4 [179.4M]
232-BeautifulSoup解析网页并抓取数据.mp4 [127.4M]
234-Selenium定位爬取去哪网.mp4 [235M]
235-Selenium爬取去哪网.mp4 [185.9M]
236-Selenium动态爬取去哪网景点.mp4 [87.6M]
237-核算言语模型.mp4 [114M]
238-词向量.mp4 [135.6M]
239-中文分词.mp4 [112.3M]
240-R言语完成分词和词向量.mp4 [134.9M]
241-R言语完成词云图.mp4 [93.9M]
242-文本剖析导言和Logistic回归及KNN.mp4 [105.6M]
243-贝叶斯和SVM.mp4 [145.4M]
244-Python完成文本分类.mp4 [120.5M]
245-文本聚类和主题模型.mp4 [128.4M]
246-情感剖析及CNN.mp4 [99M]
08、作业指导 [1.6G]
相关职业的运用 [1.2G]
01-人工智能常识图谱.mp4 [161.8M]
01-数据剖析在互联网金融中的运用.mp4 [121.1M]
01-数据剖析在政府底层核算作业中的运用.mp4 [135.9M]
02-人工智能常识图谱.mp4 [141M]
02-数据剖析在互联网金融中的运用.mp4 [126.6M]
02-数据剖析在政府底层核算作业中的运用.mp4 [21.8M]
03-人工智能常识图谱.mp4 [101.5M]
03-数据剖析在互联网金融中的运用.mp4 [122.7M]
04-数据剖析在互联网金融中的运用.mp4 [131.9M]
05-数据剖析在互联网金融中的运用.mp4 [131.9M]
01-作业指导-SQL集训.mp4 [113.4M]
02-作业指导-简历制造.mp4 [94.5M]
03-作业指导.mp4 [75.8M]
04-作业指导-面试技巧.mp4 [175.4M]
09、课件 [629.6M]
10、引荐体系 [1.2G]
01-引荐体系.mp4 [107.6M]
02-引荐体系.mp4 [134.8M]
03-引荐体系.mp4 [121.9M]
04-引荐体系.mp4 [118.1M]
05-引荐体系实战.mp4 [108.3M]
06-引荐体系.mp4 [116.4M]
07-引荐体系.mp4 [158.2M]
08-引荐体系.mp4 [110.6M]
09-引荐体系.mp4 [114.6M]
10-引荐体系.mp4 [149.3M]
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