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Python数据科学技术详解与商业项目实战精讲: 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。人人都爱数据科学家！Python数据科学精华实战课程！课程设计环节紧凑，循循善诱；课堂教学如行云流水，让人受益匪浅。; 原创视频 5.0分; 学习人数：20049 学习难度：中级更新时间：2019-06-05

Python数据科学技术详解与商业项目实战精讲

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课程介绍: 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。人人都爱数据科学家！Python数据科学精华实战课程！课程设计环节紧凑，循循善诱；课堂教学如行云流水，让人受益匪浅。

课程目录

课程目录共：10章 132节

数据科学家的武器库

1-1 数据科学的概念播放状态

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1-2 以示例讲解数据建模和数学建模播放状态

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1-3 数据科学的统计基础播放状态

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1-4 面向应用的数据挖掘算法分类播放状态

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1-5 各类算法的适用场景讲解播放状态

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1-6 面向应用的分类模型评估播放状态

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Python基础

2-1 Python介绍播放状态

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2-2 Python基础数据类型和表达式播放状态

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2-3 Python原生态数据结构(上) 播放状态

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2-4 Python原生态数据结构(下) 播放状态

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2-5 Python控制流播放状态

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2-6 Python函数播放状态

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2-7 Python模块的使用播放状态

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信用卡客户特征分析-产品客户画像初步

3-1 描述性统计与探索型数据分析（上）播放状态

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3-2 描述性统计与探索型数据分析（下）播放状态

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3-3 描述性方法大全与Python绘图（上）播放状态

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3-4 描述性方法大全与Python绘图（下）播放状态

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3-5 统计制图原理播放状态

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3-6 数据库基础播放状态

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3-7 数据整合和数据清洗播放状态

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3-8 数据整理播放状态

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3-9 课后答疑播放状态

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3-10 信用卡客户画像作业讲解1 播放状态

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3-11 信用卡客户画像作业讲解2 播放状态

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二手房价格分析报告

4-1 两变量关系检验方法综述播放状态

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4-2 参数估计简介及概念介绍(上）播放状态

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4-3 参数估计简介及概念介绍(下）播放状态

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4-4 假设检验与单样本T检验(上) 播放状态

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4-5 假设检验与单样本T检验(下) 播放状态

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4-6 两样本T检验播放状态

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4-7 方差分析播放状态

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4-8 相关分析播放状态

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4-9 相关知识点答疑播放状态

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4-10 简单线性回归(上) 播放状态

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4-11 简单线性回归(下) 播放状态

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4-12 多元线性回归播放状态

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4-13 课后作业与课程答疑播放状态

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4-14 二手房房价影响因素分析讲解1背景介绍播放状态

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4-15 描述性分析-1对被解释变量进行描述播放状态

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4-16 描述性分析-2对解释变量进行描述1 播放状态

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4-17 描述性分析-3对解释变量进行描述2 播放状态

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4-18 建立预测模型-1单变量显著度检验播放状态

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4-19 建立预测模型-2无交互项的线性模型播放状态

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4-20 建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测播放状态

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汽车贷款信用评分卡制作

5-1 课程答疑播放状态

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5-2 线性回归检验（上）播放状态

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5-3 线性回归检验（中）播放状态

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5-4 线性回归检验（下）播放状态

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5-5 逻辑回归基础（上）播放状态

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5-6 逻辑回归基础（下）播放状态

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5-7 课程答疑2 播放状态

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5-8 电信客户流失预警作业讲解1总体介绍播放状态

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5-9 矩估计1 播放状态

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5-10 矩估计2 播放状态

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5-11 极大似然估计播放状态

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5-12 线性回归的极大似然估计播放状态

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5-13 逻辑回归的极大似然估计播放状态

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5-14 模型调优播放状态

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5-15 流失预警模型的调优播放状态

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5-16 最近邻域法的参数调优播放状态

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电信客户流失预警

6-1 课前答疑播放状态

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6-2 决策树建模思路（上）播放状态

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6-3 决策树建模思路（下）播放状态

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6-4 决策树建模基本原理播放状态

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6-5 Quinlan系列决策树建模原理-ID3 播放状态

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6-6 Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 播放状态

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6-7 CART决策树建模原理播放状态

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6-8 模型修剪-以CART为例播放状态

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6-9 案例讲解1 播放状态

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6-10 神经网络基本概念播放状态

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6-11 人工神经网络结构播放状态

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6-12 感知器播放状态

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6-13 案例讲解2 播放状态

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6-14 神经网络播放状态

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6-15 课后答疑播放状态

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个人银行反欺诈模型

7-1 不平衡分类概述播放状态

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7-2 欠采样播放状态

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7-3 过采样播放状态

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7-4 综合采样播放状态

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7-5 案例讲解播放状态

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7-6 集成学习概述播放状态

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7-7 随机森林播放状态

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7-8 Adaboost算法_ 播放状态

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7-9 提升树、GBDT和XGBoost 播放状态

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慈善机构精准营销案例

8-1 多元统计基础与变量约减的思路播放状态

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8-2 主成分分析理论基础1 播放状态

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8-3 主成分分析理论基础2 播放状态

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8-4 主成分分析理论基础3 播放状态

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8-5 主成分分析案例1 播放状态

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8-6 主成分分析案例2 播放状态

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8-7 因子分析1. 播放状态

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8-8 因子分析2 播放状态

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8-9 稀疏主成分分析播放状态

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8-10 变量聚类原理播放状态

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8-11 变量聚类操作播放状态

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8-12 答疑1 播放状态

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8-13 案例2：精准营销的两阶段预测模型1 播放状态

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8-14 案例2：精准营销的两阶段预测模型2 播放状态

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8-15 案例2：精准营销的两阶段预测模型3 播放状态

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8-16 精准营销的两阶段预测模型4 播放状态

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8-17 答疑2_ 播放状态

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银行客户渠道使用偏好的客户洞察

9-1 凸优化基本概念播放状态

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9-2 凸集的概念播放状态

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9-3 凸函数播放状态

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9-4 无约束凸优化计算_ 播放状态

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9-5 有约束凸优化计算播放状态

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9-6 朴素贝叶斯分类器播放状态

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9-7 支持向量机引论播放状态

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9-8 线性可分的支持向量机播放状态

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9-9 线性不可分的支持向量机播放状态

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9-10 支持向量机使用案例播放状态

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9-11 GBDT和分类模型评估(算法角度) 播放状态

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9-12 GBDT和分类模型评估(算法角度) 播放状态

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9-13 GBDT和分类模型评估(算法角度) 播放状态

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9-14 GBDT和分类模型评估(算法角度) 播放状态

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9-15 客户画像与标签体系播放状态

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9-16 客户细分播放状态

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9-17 聚类的基本逻辑播放状态

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9-18 系统聚类(上) 播放状态

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9-19 系统聚类(下) 播放状态

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9-20 K-means聚类播放状态

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9-21 使用决策树做聚类后客户分析播放状态

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9-22 课后答疑播放状态

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推荐系统设计与银行产品推荐

10-1 智能推荐（上）播放状态

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10-2 智能推荐（下）播放状态

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10-3 购物篮分析与运用播放状态

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10-4 关联规则（上）播放状态

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10-5 关联规则（中）播放状态

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10-6 关联规则（下）播放状态

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10-7 序贯模型播放状态

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10-8 相关性在推荐中的运用播放状态

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10-9 答疑播放状态

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学生反馈

5.0

课程评分

课程评分根据各个学生的评分和各种其他因素（如评分时间和可读性）计算得出，以确保评分公平准确地反映课程质量。

100%

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讲师介绍

小P

好好学习，天天向上

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