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