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走进数据科学
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【第1集】4.3 数据应用之三: 社会网络数据(上)
【第2集】4.3 数据应用之三: 社会网络数据(下)
【第3集】1.1 洞悉数据之一:大数据溯源(上)
【第4集】1.1 洞悉数据之一:大数据溯源(下)
【第5集】1.2 洞悉数据之二:大数据特征(上)
【第6集】1.2 洞悉数据之二:大数据特征(下)
【第7集】1.3 洞悉数据之三:大数据现象(上)
【第8集】1.3 洞悉数据之三:大数据现象(下)
【第9集】1.4 洞悉数据之四:大数据产业(上)
【第10集】1.4 洞悉数据之四:大数据产业(下)
【第11集】1.5 洞悉数据之五:大数据挑战
【第12集】2.1 数据深度之一:大数据基础支撑技术(上)
【第13集】2.1 数据深度之一:大数据基础支撑技术(下)
【第14集】2.1 数据深度之二:大数据高级支撑技术(上)
【第15集】2.1 数据深度之二:大数据高级支撑技术(下)
【第16集】2.2 数据广度之一:大数据技术采集方法(上)(上)
【第17集】2.2 数据广度之一:大数据技术采集方法(上)(下)
【第18集】2.2 数据广度之二:大数据技术采集方法(下)
【第19集】2.2 数据广度之三:大数据技术处理与检验(上)
【第20集】2.2 数据广度之三:大数据技术处理与检验(下)
【第21集】2.2 数据广度之四:大数据存储管理系统(上)
【第22集】2.2 数据广度之四:大数据存储管理系统(下)
【第23集】2.3 数据态度之一: 传统数据表达和解释(上)
【第24集】2.3 数据态度之一: 传统数据表达和解释(下)
【第25集】2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(上)(上)
【第26集】2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(上)(下)
【第27集】2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(下)(上)
【第28集】2.3 数据态度之二: 大数据表达和解释(下)(下)
【第29集】2.4 数据测度之一:数据分析概述(上)
【第30集】2.4 数据测度之一:数据分析概述(下)
【第31集】2.4 数据测度之二:大数据分析(上)
【第32集】2.4 数据测度之二:大数据分析(下)
【第33集】2.4 数据测度之三:基于机器学习的数据分析(上)(上)
【第34集】2.4 数据测度之三:基于机器学习的数据分析(上)(下)
【第35集】2.4 数据测度之三:基于机器学习的数据分析(下)(上)
【第36集】2.4 数据测度之三:基于机器学习的数据分析(下)(下)
【第37集】2.4 数据测度之四:图的数据分析(上)
【第38集】2.4 数据测度之四:图的数据分析(下)
【第39集】2.4 数据测度之五:自然语言的数据分析(上)
【第40集】2.4 数据测度之五:自然语言的数据分析 (下)(上)
【第41集】2.4 数据测度之五:自然语言的数据分析 (下)(下)
【第42集】2.4 数据测度之六:文本数据分析(上)
【第43集】2.4 数据测度之六:文本数据分析(下)
【第44集】2.5 数据角度之一:可视化设计(上)
【第45集】2.5 数据角度之一:可视化设计(下)
【第46集】2.5 数据角度之二:可视化元素(上)
【第47集】2.5 数据角度之二:可视化元素(下)
【第48集】2.5 数据角度之三:非编程可视化工具(上)(上)
【第49集】2.5 数据角度之三:非编程可视化工具(上)(下)
【第50集】2.5 数据角度之三:编程式可视化工具(下)(上)
【第51集】2.5 数据角度之三:编程式可视化工具(下)(下)
【第52集】2.5 数据角度之四:可视化图形
【第53集】2.5 数据角度之五:可视化数据(上)
【第54集】2.5 数据角度之五:可视化数据(下)
【第55集】3.1 数据演绎之一:从统计数字到统计数据
【第56集】3.2 数据演绎之二:从统计数据到智能化(上)
【第57集】3.2 数据演绎之二:从统计数据到智能化(下)
【第58集】3.3 数据演绎之三: 从智能化到人工智能(上)
【第59集】3.3 数据演绎之三: 从智能化到人工智能(下)
【第60集】3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(一)(上)
【第61集】3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(一)(下)
【第62集】3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(二)(上)
【第63集】3.4 数据演绎之四:从人工智能到机器学习(二)(下)
【第64集】3.5 数据演绎之五:从机器学习到数据挖掘(一)
【第65集】3.5 数据演绎之五:从机器学习到数据挖掘(二)
【第66集】3.6 数据演绎之六:从数据挖掘到深度学习(上)
【第67集】3.6 数据演绎之六:从数据挖掘到深度学习(下)
【第68集】3.7 数据演绎之七:从深度学习到数据科学(上)
【第69集】3.7 数据演绎之七:从深度学习到数据科学(下)
【第70集】3.8 数据演绎之八:结论
【第71集】4.2 数据应用之二:工业大数据(上)
【第72集】4.2 数据应用之二:工业大数据(下)
【第73集】4.4 数据应用之四:教育大数据(上)
【第74集】4.4 数据应用之四:教育大数据(下)
【第75集】5.1 数据项目之一:引入大数据项目时的若干问题(上)
【第76集】5.1 数据项目之一:引入大数据项目时的若干问题(下)
【第77集】5.2 数据项目之二:大数据项目主题选择(一)
【第78集】5.2 数据项目之二:大数据项目主题选择(二)
【第79集】5.3 数据项目之三:实现大数据项目分析的工具(上)
【第80集】5.3 数据项目之三:实现大数据项目分析的工具(下)
【第81集】5.4 数据项目之四:实现大数据项目可供参考的数据
【第82集】5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(一)(上)
【第83集】5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(一)(下)
【第84集】5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(二)(上)
【第85集】5.5 数据项目之五:大数据项目构建方法(二)(下)
【第86集】5.6 数据项目之六:实现大数据项目可用的分析系统(上)
【第87集】5.6 数据项目之六:实现大数据项目可用的分析系统(下)
【第88集】5.7 数据项目之七:大数据项目案例(上)
【第89集】5.7 数据项目之七:大数据项目案例(下)
【第90集】6.1 数据工具之一:数据基础管理—Excel(上)
【第91集】6.1 数据工具之一:数据基础管理—Excel(下)
【第92集】6.2 数据工具之二:数据处理—SPSS(上)
【第93集】6.2 数据工具之二:数据处理—SPSS(下)
【第94集】6.3 数据工具之三:数据挖掘—Python(一)(上)
【第95集】6.3 数据工具之三:数据挖掘—Python(一)(下)
【第96集】6.3 数据工具之三:数据挖掘—Python(二)(上)
【第97集】6.3 数据工具之三:数据挖掘—Python(二)(下)
【第98集】6.4 数据工具之四:数据分析—Matlab(一)(上)
【第99集】6.4 数据工具之四:数据分析—Matlab(一)(下)
【第100集】6.4 数据工具之四:数据分析—Matlab(二)(上)
【第101集】6.4 数据工具之四:数据分析—Matlab(二)(下)
【第102集】6.5 数据工具之五:数据应用—UCINET(一)(上)
【第103集】6.5 数据工具之五:数据应用—UCINET(一)(下)
【第104集】6.5 数据工具之五:数据应用—UCINET(二)(上)
【第105集】6.5 数据工具之五:数据应用—UCINET(二)(下)
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