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开篇词
- 开篇词 | 你为什么需要数据分析能力?
第一模块:数据分析基础篇
- 01丨数据分析全景图及修炼指南
- 02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么?
- 03丨Python基础语法:开始你的Python之旅
- 04丨Python科学计算:用NumPy快速处理数据
- 05丨Python科学计算:Pandas
- 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?
- 07 | 用户画像:标签化就是数据的抽象能力
- 08 | 数据采集:如何自动化采集数据?
- 09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论
- 10丨Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?
- 11 | 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上?
- 12 | 数据集成:这些大号一共20亿粉丝?
- 13 | 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?
- 14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能
- 15丨一次学会Python数据可视化的10种技能
- 16丨数据分析基础篇答疑
第二模块:数据分析算法篇
- 17 丨决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你
- 18丨决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树
- 19丨决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测
- 20丨朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女?
- 21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
- 22丨SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?
- 23丨SVM(下):如何进行乳腺癌检测?
- 24丨KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?
- 25丨KNN(下):如何对手写数字进行识别?
- 26丨K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?
- 27丨K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?
- 28丨EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?
- 29丨EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
- 30丨关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?
- 31丨关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?
- 32丨PageRank(上):搞懂Google的PageRank算法
- 33丨PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系
- 34丨AdaBoost(上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?
- 35丨AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?
- 36丨数据分析算法篇答疑
第三模块:数据分析实战篇
- 37丨数据采集实战:如何自动化运营微博?
- 38丨数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示?
- 39丨数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析
- 40丨数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析
- 41丨数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?
- 42丨当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?
- 43丨深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别?
第四模块:数据分析工作篇
- 44丨如何培养你的数据分析思维?
- 45丨求职简历中没有相关项目经验,怎么办?
加餐
- 加餐丨在社交网络上刷粉刷量,技术上是如何实现的?
结束语
- 结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战
结课测试
- 结课测试 | 数据分析的这些知识,你真的掌握了吗?
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