课程介绍(A000904)：
- 数据挖掘工程师实战，能够让你掌握9大核心常用算法及项目实战案例，打造个人专属高薪之路，助力成为数据科学时代最重要的人才。适合人群：
- 研发部门谋求转型的开发人
- 计算机相关专业以及数据相关专业毕业人员最佳
- 专注于从事数据分析、数据挖掘相关工作，谋求晋升以及跨行业，跨方向发展人员
课程目录：
01第一章 Python基础
02第二章 数据挖掘先导课（一）
03第三章 数据挖掘先导课（二）
04第四章 数据挖掘先导课（三）
05第五章 数据挖掘先导课（四）
06第六章 数据挖掘预科课
07第七章 开门见山，入木三分
08第八章 取之精华，去伪取真
09第九章 法有定论，兵无常形
10第十章 线性回归算法
11第十一章 逻辑回归算法
12第十二章 银行利润最大化
13第十三章 支持向量机-SVM
14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
15第十五章 建筑能源预测模型（上）
16第十六章 建筑能源预测模型（下）
17第十七章 决策树算法
18第十八章 随机森林算法
19第十九章 金融信用评分模型
20第二十章 梯度提升算法
21第二十一章 XGBoost算法
22第二十二章 高潜用户预测平台-上
23第二十三章 高潜用户预测平台-下
24第二十四章 聚类算法 k-Means
25第二十五章 时间序列（一）
26第二十六章 时间序列（二）
27第二十七章 啤酒销量时序分析
28第二十八章 作业讲解
29第二十九章 社交平台有效信息侦测
30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析
31第三十一章 个性化新闻推荐
32第三十二章 上市资讯公司营收预测
33第三十三章 保险公司用户精细分层
34第三十四章 电商平台用户画像
文件目录：
| 开课吧-数据挖掘工程师实战完结无秘 |
| │ ├─01第一章 Python基础 |
| │ │ 01-01 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp4 |
| │ │ 01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4 |
| │ │ 01-03 第一章第3节 Pandas基础1-.mp4 |
| │ │ 01-04 第一章第4节 Pandas基础2-.mp4 |
| │ │ 01-05 第一章第5节 Pandas基础3-.mp4 |
| │ │ 01python中matplotlib课件.pdf |
| │ │ 02python中NumPy课件.pdf |
| │ │ 03python中Pandas课件.pdf |
| │ │ 3moviemetadata.zip |
| │ │ |
| │ ├─02第二章 数据挖掘先导课（一） |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（一）.pdf |
| │ │ 第2节 向量基础-.mp4 |
| │ │ 第3节 矩阵的运算-.mp4 |
| │ │ 第4节 特殊矩阵-.mp4 |
| │ │ 第5节 最小二乘法-.mp4 |
| │ │ 第6节 最小二乘法代码-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─03第三章 数据挖掘先导课（二） |
| │ │ 第10节 过拟合欠拟合-.mp4 |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf |
| │ │ 第2节 概率-.mp4 |
| │ │ 第3节 离散型随机变量-.mp4 |
| │ │ 第4节 连续型随机变量-.mp4 |
| │ │ 第5节 正态分布-.mp4 |
| │ │ 第6节 极大似然估计-.mp4 |
| │ │ 第7节 期望估计-.mp4 |
| │ │ 第8节 伯努利分布-.mp4 |
| │ │ 第9节 偏差和方差-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─04第四章 数据挖掘先导课（三） |
| │ │ 4.NaiveBayes.zip |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf |
| │ │ 第2节 条件概率-.mp4 |
| │ │ 第3节 贝叶斯公式-.mp4 |
| │ │ 第4节 朴素贝叶斯-.mp4 |
| │ │ 第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp4 |
| │ │ 第6节 垃圾邮件分类-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─05第五章 数据挖掘先导课（四） |
| │ │ 2.KNN.zip |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf |
| │ │ 第2节 距离的度量-.mp4 |
| │ │ 第3节 KNN思想-.mp4 |
| │ │ 第4节 KNNsklearn-.mp4 |
| │ │ 第5节 KD树-.mp4 |
| │ │ 第6节 手写数字识别-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─06第六章 数据挖掘预科课 |
| │ │ 1 Python基础语法.pdf |
| │ │ 10 头脑风暴（编程实战）.zip |
| │ │ 11 数学基础一.pdf |
| │ │ 12 数学基础（二）.pdf |
| │ │ 13 数学基础（三）.pdf |
| │ │ 14 数学基础（四）.pdf |
| │ │ 2 numpy基础.pdf |
| │ │ 2 作业.txt |
| │ │ 2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip |
| │ │ 4 Pandas基础.pdf |
| │ │ 5 matplotlib基础.pdf |
| │ │ 5 TestData.zip |
| │ │ 5 作业需求.txt |
| │ │ 6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf |
| │ │ 7 常见的数据挖掘面试题.pdf |
| │ │ 7 快速排序时间复杂度.png |
| │ │ 7 数据结构（一）(1) (1).pdf |
| │ │ 8 数据结构（二）.pdf |
| │ │ 9 数据结构（三）.pdf |
| │ │ 第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4 |
| │ │ 第11节 数学基础一-.mp4 |
| │ │ 第12节 数学基础二-.mp4 |
| │ │ 第13节 数学基础三-.mp4 |
| │ │ 第14节 数学基础四-.mp4 |
| │ │ 第1节 python基础语法-.mp4 |
| │ │ 第2节 Numpy基础-.mp4 |
| │ │ 第3节 知识串联案例讲解-.mp4 |
| │ │ 第4节 Pandas基础课程-.mp4 |
| │ │ 第5节 Matplotlib基础-.mp4 |
| │ │ 第6节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4 |
| │ │ 第7节 数据结构1-.mp4 |
| │ │ 第8节 数据结构2-.mp4 |
| │ │ 第9节 数据结构3-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─07第七章 开门见山，入木三分 |
| │ │ 开门见山，入木三分-.mp4 |
| │ │ 开门见山，入木三分.pdf |
| │ │ 数据结构（一）(1).pdf |
| │ │ |
| │ ├─08第八章 取之精华，去伪取真 |
| │ │ 作业参考答案.zip |
| │ │ 兵无常形，特征工程代码数据.zip |
| │ │ 兵无常形，特征工程课件.pdf |
| │ │ 取之精华，去伪取真-.mp4 |
| │ │ 数据挖掘2期-清明假期作业.pdf |
| │ │ 模型的评估指标汇总-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─09第九章 法有定论，兵无常形 |
| │ │ 模型解释代码数据.zip |
| │ │ 模型解释课件.pdf |
| │ │ 法有定论，兵无常形-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─10第十章 线性回归算法 |
| │ │ Lineregression算法代码数据.zip |
| │ │ 线性回归算法-.mp4 |
| │ │ 线性回归算法.pdf |
| │ │ |
| │ ├─11第十一章 逻辑回归算法 |
| │ │ Logistic回归(逻辑斯特)算法 .zip |
| │ │ 逻辑回归算法-.mp4 |
| │ │ 逻辑回归算法精讲.pdf |
| │ │ |
| │ ├─12第十二章 银行利润最大化 |
| │ │ 逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 – 代码.zip |
| │ │ 逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf |
| │ │ 银行利润最大化.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─13第十三章 支持向量机-SVM |
| │ │ SVM算法代码.zip |
| │ │ SVM算法课件.pdf |
| │ │ 支持向量机-SVM-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统 |
| │ │ 20200418用户流失预警系统 — 代码.zip |
| │ │ 20200418用户流失预警系统 —课件.pdf |
| │ │ 20200418用户流失预警随堂问题.txt |
| │ │ 数据挖掘项目—用户流失预警系统-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─15第十五章 建筑能源预测模型（上） |
| │ │ 20200421建筑能源得分预测报告-代码.zip |
| │ │ 20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf |
| │ │ 20200421建筑能源预测上随堂问题.txt |
| │ │ 建筑能源预测模型（上）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─16第十六章 建筑能源预测模型（下） |
| │ │ 20200423建筑能源得分预测报告-代码.zip |
| │ │ 20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf |
| │ │ 20200423建筑能源预测下随堂问题.txt |
| │ │ 建筑能源预测模型（下）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─17第十七章 决策树算法 |
| │ │ 20200425Decision Tree(决策树算法)代码.zip |
| │ │ 20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf |
| │ │ 决策树算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─18第十八章 随机森林算法 |
| │ │ 20200428Random Forest(随机森林算法)代码.zip |
| │ │ 20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf |
| │ │ 20200428随机森林随堂问题.txt |
| │ │ 五一作业更新.zip |
| │ │ 五一假期作业.zip |
| │ │ 随机森林算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─19第十九章 金融信用评分模型 |
| │ │ 20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.zip |
| │ │ 20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf |
| │ │ 金融信用评分模型-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─20第二十章 梯度提升算法 |
| │ │ 20200509GBDT随堂问题.txt |
| │ │ 20200509梯度提升决策树代码.zip |
| │ │ 20200509梯度提升决策树课件.pdf |
| │ │ 梯度提升算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─21第二十一章 XGBoost算法 |
| │ │ 20200512XGBoost随堂问题.txt |
| │ │ XGBoost算法-.mp4 |
| │ │ XGBoost算法课件-代码.zip |
| │ │ XGBoost算法课件.pdf |
| │ │ |
| │ ├─22第二十二章 高潜用户预测平台-上 |
| │ │ 20200514用户画像随堂问题-上.txt |
| │ │ 20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip |
| │ │ 20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf |
| │ │ 高潜用户预测平台-上-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─23第二十三章 高潜用户预测平台-下 |
| │ │ 20200514用户画像随堂问题-上.txt |
| │ │ 20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip |
| │ │ 20200516用户画像随堂问题-下.txt |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf |
| │ │ 高潜用户预测平台-下-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─24第二十四章 聚类算法 k-Means |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf |
| │ │ 20200519无监督学习—聚类算法代码.zip |
| │ │ 20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf |
| │ │ 20200519聚类随堂问题.txt |
| │ │ 聚类算法 k-Means-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─25第二十五章 时间序列（一） |
| │ │ 20200521tstools.zip |
| │ │ 20200521时间序列分析课件.pdf |
| │ │ Facebook分类练习(1).pdf |
| │ │ test、train.zip |
| │ │ 时间序列（一）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─26第二十六章 时间序列（二） |
| │ │ 时间序列（二）点播-时间序列辅助视频-.mp4 |
| │ │ 时间序列（二）直播-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─27第二十七章 啤酒销量时序分析 |
| │ │ 20200526beer.zip |
| │ │ 20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf |
| │ │ Facebook分类练习（答案）.pdf |
| │ │ 啤酒销量时序分析-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─28第二十八章 作业讲解 |
| │ │ Happiness.zip |
| │ │ 作业讲解-.mp4 |
| │ │ 简答.zip |
| │ │ 编程题-Copy1.zip |
| │ │ |
| │ ├─29第二十九章 社交平台有效信息侦测 |
| │ │ 20200530补充的小技巧-Python数据透视表功能.zip |
| │ │ 社交平台有害信息侦测 TF-IDF算法与逻辑回归等的实践运用.zip |
| │ │ 社交平台有效信息侦测-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析 |
| │ │ 智能设备采集的用户行为数据的分析-.mp4 |
| │ │ 智能设备采集的用户行为数据的分析.zip |
| │ │ |
| │ ├─31第三十一章 个性化新闻推荐 |
| │ │ 20200604【1.0个性化新闻推荐】.pdf |
| │ │ 20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf |
| │ │ 20200606实时推荐（课间补充）.pdf |
| │ │ 20200606课后资料.zip |
| │ │ 个性化新闻推荐-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─32第三十二章 上市资讯公司营收预测 |
| │ │ 20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf |
| │ │ 20200607营收预测-课后课件.zip |
| │ │ 20200607营收预测-课后资料.zip |
| │ │ 20200607营收预测课件.pdf |
| │ │ 上市资讯公司营收预测-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─33第三十三章 保险公司用户精细分层 |
| │ │ 20200613决策树-用户分层课件.pdf |
| │ │ 20200613决策树-用户分层课后资料.zip |
| │ │ 保险公司用户精细分层-.mp4 |
| │ │ |
| │ └─34第三十四章 电商平台用户画像 |
| │ 20200614用户画像.zip |
| │ 20200614聚类-用户画像课件.pdf |
| │ 20200614逻辑回归.pdf |
| │ 2020061聚类-用户画像课后资料.zip |
| │ 电商平台用户画像-.mp4 |
本站所有资源均来自网络，版权归原作者所有，本站仅提供收集与推荐，若侵犯到您的权益，请【给我们反馈】，我们将在24小时内处理！
聚资料（juziliao.com）免责声明：
1. 本站所有资源来源于用户上传和网络，如有侵权请邮件联系站长！（gm@juziliao.com）
2. 分享目的仅供大家学习和交流，请不要用于商业用途！如需商用请联系原作者购买正版！ 3.如有链接无法下载、失效或洽谈广告，请联系网站客服（微信：shangen0228）处理！
