华为大佬用159小时讲完的Python数据分析-数据挖掘教程，整整600集，零基础快速入门 手把手教学，学完即可就业
本课程共87集 翻译完 欢迎学习
立即播放
用手机看
课程免费缓存，随时观看～
扫码下载网易公开课APP
收藏
课程列表
【第1集】001 1-1课程导学 译
【第2集】002 1-2数据分析概述（上） 译
【第3集】002 1-2数据分析概述（下） 译
【第4集】003 2-1 数据仓库 译
【第5集】004 2-2 监测与抓取 译
【第6集】005 2-3 填写、埋点、日志、计算 译
【第7集】006 2-4 数据学习网站 译
【第8集】007 3-1 数据案例介绍 译
【第9集】008 3-2 集中趋势,离中趋势 译
【第10集】009 3-3 数据分布--偏态与峰度 译
【第11集】010 3-4 抽样理论 译
【第12集】011 3-5 编码实现（上） 译
【第13集】011 3-5 编码实现（下） 译
【第14集】012 3-6 数据分类 译
【第15集】013 3-7 异常值分析 译
【第16集】014 3-8 对比分析 译
【第17集】015 3-9 结构分析 译
【第18集】016 3-10 分布分析 译
【第19集】017 3-11 Satisfaction Level的分析 译
【第20集】018 3-12 LastEvaluation的分析 译
【第21集】019 3-13 NumberProject的分析 译
【第22集】020 3-14 AverageMonthlyHours的分析 译
【第23集】021 3-15 TimeSpendCompany的分析 译
【第24集】022 3-16 WorkAccident的分析 译
【第25集】023 3-17 Left的分析 译
【第26集】024 3-18 PromotionLast5Years的分析 译
【第27集】025 3-19 Salary的分析 译
【第28集】026 3-20 Department的分析 译
【第29集】027 3-21 简单对比分析操作 译
【第30集】028 3-22 可视化-柱状图（上） 译
【第31集】028 3-22 可视化-柱状图（下） 译
【第32集】029 3-23 可视化-直方图 译
【第33集】030 3-24 可视化-箱线图 译
【第34集】031 3-25 可视化-折线图 译
【第35集】032 3-26 可视化-饼图 译
【第36集】033 3-27 本章小结 译
【第37集】034 4-1 假设检验 译
【第38集】035 4-2 卡方检验 译
【第39集】036 4-3 方差检验 译
【第40集】037 4-4 相关系数 译
【第41集】038 4-5 线性回归 译
【第42集】039 4-6 主成分分析 译
【第43集】040 4-7 编码实现（上） 译
【第44集】040 4-7 编码实现（下） 译
【第45集】041 4-8 交叉分析方法与实现（上） 译
【第46集】041 4-8 交叉分析方法与实现（下） 译
【第47集】042 4-9 分组分析方法与实现 译
【第48集】043 4-10 相关分析与实现（上） 译
【第49集】043 4-10 相关分析与实现（下） 译
【第50集】044 4-11 因子分析与实现 译
【第51集】045 4-12 本章小结 译
【第52集】046 5-1 特征工程概述（上） 译
【第53集】046 5-1 特征工程概述（下） 译
【第54集】047 5-2 数据样本采集 译
【第55集】048 5-3 异常值处理（上） 译
【第56集】048 5-3 异常值处理（下） 译
【第57集】049 5-4 标注 译
【第58集】050 5-5 特征选择（上） 译
【第59集】050 5-5 特征选择（下） 译
【第60集】051 5-6 特征变换-对指化 译
【第61集】052 5-7 特征变换-离散化 译
【第62集】053 5-8 特征变换-归一化与标准化 译
【第63集】054 5-9 特征变换-数值化（上） 译
【第64集】054 5-9 特征变换-数值化（下） 译
【第65集】055 5-10 特征变换-正规化 译
【第66集】056 5-11 特征降维-LDA（上） 译
【第67集】056 5-11 特征降维-LDA（下） 译
【第68集】057 5-12 特征衍生 译
【第69集】058 5-13 HR表的特征预处理-1（上） 译
【第70集】058 5-13 HR表的特征预处理-1（下） 译
【第71集】059 5-14 HR表的特征预处理-2 译
【第72集】060 5-15 本章小结 译
【第73集】061 6-1 机器学习与数据建模 译
【第74集】062 6-2 训练集、验证集、测试集 译
【第75集】063 6-3 分类-KNN（上） 译
【第76集】063 6-3 分类-KNN（下） 译
【第77集】064 6-4 分类-朴素贝叶斯（上） 译
【第78集】064 6-4 分类-朴素贝叶斯（下） 译
【第79集】065 6-5 分类-决策树（上） 译
【第80集】065 6-5 分类-决策树（下） 译
【第81集】066 6-6 分类-支持向量机（上） 译
【第82集】066 6-6 分类-支持向量机（下） 译
【第83集】067 6-7 分类-集成-随机森林（上） 译
【第84集】067 6-7 分类-集成-随机森林（下） 译
【第85集】068 6-8 分类-集成-Adaboost（上） 译
【第86集】068 6-8 分类-集成-Adaboost（下） 译
【第87集】069 6-9 回归-线性回归（上） 译
【第88集】069 6-9 回归-线性回归（下） 译
【第89集】070 6-10 回归-分类-逻辑回归（上） 译
【第90集】070 6-10 回归-分类-逻辑回归（下） 译
【第91集】071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1（上） 译
【第92集】071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1（下） 译
【第93集】072 6-12 回归-分类-人工神经网络-2（上） 译
【第94集】072 6-12 回归-分类-人工神经网络-2（下） 译
【第95集】073 6-13 回归-回归树与提升树（上） 译
【第96集】073 6-13 回归-回归树与提升树（下） 译
【第97集】074 6-14 聚类-Kmeans-1（上） 译
【第98集】074 6-14 聚类-Kmeans-1（下） 译
【第99集】075 6-15 聚类-Kmeans-2（上） 译
【第100集】075 6-15 聚类-Kmeans-2（下） 译
【第101集】076 6-16 聚类-DBSCAN（上） 译
【第102集】076 6-16 聚类-DBSCAN（下） 译
【第103集】077 6-17 聚类-层次聚类 译
【第104集】078 6-18 聚类-图分裂 译
【第105集】079 6-19 关联-关联规则-1（上） 译
【第106集】079 6-19 关联-关联规则-1（下） 译
【第107集】080 6-20 关联-关联规则-2（上） 译
【第108集】080 6-20 关联-关联规则-2（下） 译
【第109集】081 6-21 半监督-标签传播算法（上） 译
【第110集】081 6-21 半监督-标签传播算法（下） 译
【第111集】082 6-22 本章小结 译
【第112集】083 7-1 分类评估-混淆矩阵（上） 译
【第113集】083 7-1 分类评估-混淆矩阵（下） 译
【第114集】084 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图（上） 译
【第115集】084 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图（下） 译
【第116集】085 7-3 回归评估 译
【第117集】086 7-4 非监督评估 译
【第118集】087 8-1 课程回顾与多角度看数据分析 译
【第119集】088 8-2 大数据与学习这门课后还能干什么 译
【第120集】01 数据挖掘，到底在解决什么问题？（上） 译
【第121集】01 数据挖掘，到底在解决什么问题？（下） 译
【第122集】02 Python 的数据结构和基本语法（上） 译
【第123集】02 Python 的数据结构和基本语法（下） 译
【第124集】03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境（上） 译
【第125集】03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境（下） 译
【第126集】04 了解输入 译
【第127集】05 输入功能实现 译
【第128集】06 体验数据类型转换 译
【第129集】07 数据类型转换函数 译
【第130集】08 总结数据类型的转换 译
【第131集】09 PyCharm交互式开发 译
【第132集】10 运算符的分类 译
【第133集】11 算数运算符 译
【第134集】12 赋值运算符 译
【第135集】13 复合赋值运算符 译
【第136集】14 复合赋值注意点 译
【第137集】15 比较运算符 译
【第138集】16 逻辑运算符 译
【第139集】17 逻辑运算符书写习惯 译
【第140集】18 数字的逻辑运算 译
【第141集】19 运算符总结 译
【第142集】20 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？（上） 译
【第143集】20 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？（下） 译
【第144集】21 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？（上） 译
【第145集】21 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？（下） 译
【第146集】22 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？（上） 译
【第147集】22 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？（下） 译
【第148集】23 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？（上） 译
【第149集】23 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？（下） 译
【第150集】24 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？（上） 译
【第151集】24 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？（下） 译
【第152集】25 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑 译
【第153集】26 决策树：女神使用的约会决策（上） 译
【第154集】26 决策树：女神使用的约会决策（下） 译
【第155集】27 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险（上） 译
【第156集】27 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险（下） 译
【第157集】28 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆（上） 译
【第158集】28 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆（下） 译
【第159集】29 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础（上） 译
【第160集】29 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础（下） 译
【第161集】30 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧（上） 译
【第162集】30 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧（下） 译
【第163集】31 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类 译
【第164集】32 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类 译
【第165集】33 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类 译
查看全部课程
相关推荐
