Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例，配套书籍) – 带源码课件

课程信息

两个月扫清BATJ数据科学面试障碍，针对入门难、头绪乱、进步缓慢、缺乏业界经验、面试恐惧等问题提供解决方案。。

课程目录

├── 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库

│ ├── 1. 数据科学的概念.mp4 113.69M

│ ├── 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 127.61M

│ ├── 3. 数据科学的统计基础.mp4 195.82M

│ ├── 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 145.39M

│ ├── 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4 185.72M

│ └── 6. 面向应用的分类模型评估.mp4 131.65M

├── 章节02： 第二讲：Python基础

│ ├── 7. Python介绍.mp4 13.18M

│ ├── 8. Python基础数据类型和表达式.mp4 52.64M

│ ├── 9. Python原生态数据结构(上).mp4 26.99M

│ ├── 10. Python原生态数据结构(下).mp4 19.30M

│ ├── 11. Python控制流.mp4 27.27M

│ ├── 12. Python函数.mp4 14.51M

│ └── 13. Python模块的使用.mp4 11.35M

├── 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步

│ ├── 14. 描述性统计与探索型数据分析(上).mp4 56.85M

│ ├── 15. 描述性统计与探索型数据分析(下).mp4 55.93M

│ ├── 16. 描述性方法大全与Python绘图(上).mp4 98.51M

│ ├── 17. 描述性方法大全与Python绘图(下).mp4 53.82M

│ ├── 18. 统计制图原理.mp4 20.50M

│ ├── 19. 数据库基础.mp4 9.51M

│ ├── 20. 数据整合和数据清洗.mp4 97.29M

│ ├── 21. 数据整理.mp4 24.03M

│ ├── 22. 课后答疑.mp4 32.39M

│ ├── 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4 31.62M

│ └── 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 32.87M

├── 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告

│ ├── 25. 两变量关系检验方法综述.mp4 32.99M

│ ├── 26. 参数估计简介及概念介绍(上).mp4 42.96M

│ ├── 27. 参数估计简介及概念介绍(下).mp4 18.38M

│ ├── 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4 29.58M

│ ├── 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4 13.48M

│ ├── 30. 两样本T检验.mp4 45.02M

│ ├── 31. 方差分析.mp4 23.32M

│ ├── 32. 相关分析.mp4 16.10M

│ ├── 33. 相关知识点答疑.mp4 16.47M

│ ├── 34. 简单线性回归(上).mp4 44.31M

│ ├── 35. 简单线性回归(下).mp4 11.66M

│ ├── 36. 多元线性回归.mp4 33.74M

│ ├── 37. 课后作业与课程答疑.mp4 23.56M

│ ├── 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4 3.85M

│ ├── 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 28.43M

│ ├── 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 23.37M

│ ├── 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 21.52M

│ ├── 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 30.71M

│ ├── 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 30.16M

│ └── 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.mp4 21.99M

├── 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作

│ ├── 45. 课程答疑1.mp4 6.09M

│ ├── 46. 线性回归检验(上).mp4 68.96M

│ ├── 47. 线性回归检验(中).mp4 98.43M

│ ├── 48. 线性回归检验(下).mp4 83.15M

│ ├── 49. 逻辑回归基础(上).mp4 74.23M

│ ├── 50. 逻辑回归基础(下).mp4 124.77M

│ ├── 51. 课程答疑2.mp4 124.77M

│ ├── 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4 6.21M

│ ├── 53. 作业讲解2矩估计1.mp4 24.34M

│ ├── 54. 作业讲解3矩估计2.mp4 16.78M

│ ├── 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 23.63M

│ ├── 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 24.62M

│ ├── 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 15.47M

│ ├── 58. 作业讲解7模型调优.mp4 41.15M

│ ├── 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 46.93M

│ └── 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 22.65M

├── 章节06： 第六讲：电信客户流失预警

│ ├── 61. 课前答疑.mp4 4.89M

│ ├── 62. 决策树建模思路(上).mp4 19.98M

│ ├── 63. 决策树建模思路(下).mp4 60.22M

│ ├── 64. 决策树建模基本原理.mp4 7.12M

│ ├── 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4 45.75M

│ ├── 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4 12.05M

│ ├── 67. CART决策树建模原理.mp4 4.77M

│ ├── 68. 模型修剪-以CART为例.mp4 8.93M

│ ├── 69. 案例讲解1.mp4 55.86M

│ ├── 70. 神经网络基本概念.mp4 9.77M

│ ├── 71. 人工神经网络结构.mp4 5.65M

│ ├── 72. 感知器.mp4 35.28M

│ ├── 73. 案例讲解2.mp4 25.30M

│ ├── 74. BP神经网络.mp4 31.24M

│ └── 75. 课后答疑.mp4 20.77M

├── 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型

│ ├── 76. 不平衡分类概述.mp4 75.74M

│ ├── 77. 欠采样.mp4 5.90M

│ ├── 78. 过采样.mp4 8.05M

│ ├── 79. 综合采样.mp4 6.00M

│ ├── 80. 案例讲解.mp4 35.92M

│ ├── 81. 集成学习概述.mp4 66.97M

│ ├── 82. 随机森林.mp4 55.39M

│ ├── 83. Adaboost算法.mp4 30.15M

│ └── 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4 38.44M

├── 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例

│ ├── 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 21.74M

│ ├── 086. 主成分分析理论基础1.mp4 21.01M

│ ├── 087. 主成分分析理论基础2.mp4 39.55M

│ ├── 088. 主成分分析理论基础3.mp4 21.18M

│ ├── 089. 主成分分析案例1.mp4 42.31M

│ ├── 090. 主成分分析案例2.mp4 21.59M

│ ├── 091. 因子分析1.mp4 46.66M

│ ├── 092. 因子分析2.mp4 9.59M

│ ├── 093. 稀疏主成分分析.mp4 14.37M

│ ├── 094. 变量聚类原理.mp4 15.08M

│ ├── 095. 变量聚类操作.mp4 23.58M

│ ├── 096. 答疑1.mp4 16.59M

│ ├── 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 50.57M

│ ├── 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 50.66M

│ ├── 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 43.09M

│ ├── 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 58.77M

│ └── 101. 答疑2.mp4 10.12M

├── 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察

│ ├── 102. 凸优化基本概念.mp4 28.57M

│ ├── 103. 凸集的概念.mp4 7.80M

│ ├── 104. 凸函数.mp4 13.97M

│ ├── 105. 无约束凸优化计算.mp4 18.77M

│ ├── 106. 有约束凸优化计算.mp4 44.08M

│ ├── 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 33.94M

│ ├── 108. 支持向量机引论.mp4 15.64M

│ ├── 109. 线性可分的支持向量机.mp4 43.50M

│ ├── 110. 线性不可分的支持向量机.mp4 15.59M

│ ├── 111. 支持向量机使用案例.mp4 14.60M

│ ├── 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 35.57M

│ ├── 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 32.78M

│ ├── 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 36.37M

│ ├── 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 33.02M

│ ├── 116. 客户画像与标签体系.mp4 25.49M

│ ├── 117. 客户细分.mp4 27.97M

│ ├── 118. 聚类的基本逻辑.mp4 9.99M

│ ├── 119. 系统聚类(上).mp4 51.52M

│ ├── 120. 系统聚类(下).mp4 38.44M

│ ├── 121. K-means聚类.mp4 51.01M

│ ├── 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 24.24M

│ └── 123. 课后答疑.mp4 17.82M

└── 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐

├── 124. 智能推荐(上).mp4 39.67M

├── 125. 智能推荐(下).mp4 82.30M

├── 126. 购物篮分析与运用.mp4 19.52M

├── 127. 关联规则(上).mp4 31.76M

├── 128. 关联规则(中).mp4 48.46M

├── 129. 关联规则(下).mp4 15.00M

├── 130. 序贯模型.mp4 20.00M

├── 131. 相关性在推荐中的运用.mp4 27.19M

└── 132. 答疑.mp4 53.45M

网盘下载地址和提取码：