开课吧 数据挖掘工程师 第二期(2020) 带项目实战

01第一章 Python基础

01-01 第一章第1节 Matplotlib基础.mp4 321.30M

01-02 第一章第2节 Numpy基础.mp4 350.67M

01-03 第一章第3节 Pandas基础1.mp4 354.14M

01-04 第一章第4节 Pandas基础2.mp4 357.68M

01-05 第一章第5节 Pandas基础3.mp4 437.23M

01_python中matplotlib课件.pdf 1.41M

02_python中NumPy课件.pdf 1.15M

03_python中Pandas课件.pdf 517.26kb

3movie_metadata.zip 530.32kb

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 2.46M

第2节 向量基础.mp4 32.31M

第3节 矩阵的运算.mp4 53.92M

第4节 特殊矩阵.mp4 70.92M

第5节 最小二乘法.mp4 28.07M

第6节 最小二乘法代码.mp4 55.05M

03第三章 数据挖掘先导课（二）

第10节 过拟合欠拟合.mp4 33.73M

第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf 2.56M

第2节 概率.mp4 27.50M

第3节 离散型随机变量.mp4 24.26M

第4节 连续型随机变量.mp4 21.20M

第5节 正态分布.mp4 19.65M

第6节 极大似然估计.mp4 22.43M

第7节 期望估计.mp4 14.10M

第8节 伯努利分布.mp4 15.21M

第9节 偏差和方差.mp4 10.92M

04第四章 数据挖掘先导课（三）

4.NaiveBayes.zip 17.98kb

第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf 704.99kb

第2节 条件概率.mp4 30.66M

第3节 贝叶斯公式.mp4 17.41M

第4节 朴素贝叶斯.mp4 42.36M

第5节 sklearn朴素贝叶斯.mp4 42.98M

第6节 垃圾邮件分类.mp4 78.44M

05第五章 数据挖掘先导课（四）

2.KNN.zip 907.29kb

第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf 388.21kb

第2节 距离的度量.mp4 20.90M

第3节 KNN思想.mp4 22.66M

第4节 KNN_sklearn.mp4 44.06M

第5节 KD树.mp4 32.56M

第6节 手写数字识别.mp4 64.77M

06第六章 数据挖掘预科课

1 Python基础语法.pdf 770.39kb

10 头脑风暴（编程实战）.zip 6.11kb

11 数学基础一.pdf 1.11M

12 数学基础（二）.pdf 1.01M

13 数学基础（三）.pdf 763.79kb

14 数学基础（四）.pdf 413.41kb

2 numpy基础.pdf 719.14kb

2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip 4.76kb

2 作业.txt 0.35kb

4 Pandas基础.pdf 987.06kb

5 matplotlib基础.pdf 1.18M

5 TestData.zip 311.69kb

5 作业需求.txt 0.65kb

6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf 226.10kb

7 常见的数据挖掘面试题.pdf 37.51kb

7 快速排序时间复杂度.png 154.84kb

7 数据结构（一）(1) (1).pdf 221.67kb

8 数据结构（二）.pdf 172.06kb

9 数据结构（三）.pdf 971.95kb

第10节 数据结构常见面试题讲解.mp4 199.68M

第11节 数学基础一.mp4 102.86M

第12节 数学基础二.mp4 95.15M

第13节 数学基础三.mp4 115.44M

第14节 数学基础四.mp4 119.00M

第1节 python基础语法.mp4 120.51M

第2节 Numpy基础.mp4 123.23M

第3节 知识串联案例讲解.mp4 143.43M

第4节 Pandas基础课程.mp4 130.94M

第5节 Matplotlib基础.mp4 127.33M

第6节 pandas与matplotlib案例讲解.mp4 117.62M

第7节 数据结构1.mp4 79.46M

第8节 数据结构2.mp4 101.87M

第9节 数据结构3.mp4 109.03M

07第七章 开门见山，入木三分

开门见山，入木三分.mp4 152.32M

开门见山，入木三分.pdf 7.09M

数据结构（一）(1).pdf 221.67kb

08第八章 取之精华，去伪取真

兵无常形，特征工程代码数据.zip 164.51kb

兵无常形，特征工程课件.pdf 9.40M

模型的评估指标汇总.mp4 49.93M

取之精华，去伪取真.mp4 198.95M

数据挖掘2期-清明假期作业.pdf 104.64kb

作业参考答案.zip 76.05kb

09第九章 法有定论，兵无常形

法有定论，兵无常形.mp4 213.26M

模型解释代码数据.zip 6.66M

模型解释课件.pdf 8.91M

10第十章 线性回归算法

Lineregression算法代码数据.zip 378.26kb

线性回归算法.mp4 157.55M

线性回归算法.pdf 11.79M

11第十一章 逻辑回归算法

Logistic回归(逻辑斯特)算法 .zip 202.74kb

逻辑回归算法.mp4 182.38M

逻辑回归算法精讲.pdf 9.79M

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 14.06M

逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf 8.98M

银行利润最大化.mp4 210.96M

13第十三章 支持向量机-SVM

SVM算法代码.zip 255.68kb

SVM算法课件.pdf 7.12M

支持向量机-SVM.mp4 185.24M

14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统

20200418用户流失预警随堂问题.txt 7.95kb

20200418用户流失预警系统 — 代码.zip 266.99kb

20200418用户流失预警系统 —课件.pdf 4.77M

数据挖掘项目—用户流失预警系统.mp4 193.48M

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 5.61M

20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf 9.79M

20200421建筑能源预测上随堂问题.txt 4.03kb

建筑能源预测模型（上）.mp4 247.12M

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 6.28M

20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf 13.87M

20200423建筑能源预测下随堂问题.txt 11.75kb

建筑能源预测模型（下）.mp4 261.36M

17第十七章 决策树算法

20200425Decision Tree(决策树算法)代码.zip 6.32M

20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf 10.32M

决策树算法.mp4 185.71M

18第十八章 随机森林算法

20200428Random Forest(随机森林算法)代码.zip 7.21M

20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf 7.08M

20200428随机森林随堂问题.txt 4.92kb

随机森林算法.mp4 197.31M

五一假期作业.zip 646.47kb

五一作业更新.zip 901.51kb

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 10.47M

20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf 3.18M

金融信用评分模型.mp4 228.76M

20第二十章 梯度提升算法

20200509GBDT随堂问题.txt 4.54kb

20200509梯度提升决策树代码.zip 15.42M

20200509梯度提升决策树课件.pdf 4.12M

梯度提升算法.mp4 160.37M

21第二十一章 XGBoost算法

20200512XGBoost随堂问题.txt 1.99kb

XGBoost算法.mp4 180.59M

XGBoost算法课件-代码.zip 62.04kb

XGBoost算法课件.pdf 4.51M

22第二十二章 高潜用户预测平台-上

20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip 445.39M

20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf 4.51M

20200514用户画像随堂问题-上.txt 4.93kb

高潜用户预测平台-上.mp4 262.12M

23第二十三章 高潜用户预测平台-下

.DS_Store 6.00kb

20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip 445.39M

20200514用户画像随堂问题-上.txt 4.93kb

20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip 482.24M

20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf 17.98M

20200516用户画像随堂问题-下.txt 4.06kb

高潜用户预测平台-下.mp4 252.97M

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 17.98M

20200519聚类随堂问题.txt 2.29kb

20200519无监督学习—聚类算法代码.zip 144.96kb

20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf 3.58M

聚类算法 k-Means.mp4 169.15M

25第二十五章 时间序列（一）

20200521tstools.zip 2.21kb

20200521时间序列分析课件.pdf 3.98M

Facebook分类练习(1).pdf 634.28kb

test、train.zip 140.44kb

时间序列（一）.mp4 212.72M

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 275.95M

时间序列（二）直播.mp4 276.18M

27第二十七章 啤酒销量时序分析

20200526beer.zip 2.29kb

20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf 4.26M

Facebook分类练习（答案）.pdf 167.91kb

啤酒销量时序分析.mp4 276.42M

28第二十八章 作业讲解

Happiness.zip 30.83kb

编程题-Copy1.zip 1.61kb

简答.zip 1.65kb

作业讲解.mp4 188.49M

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 2.46kb

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 205.14M

社交平台有效信息侦测.mp4 188.49M

30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析

.DS_Store 6.00kb

智能设备采集的用户行为数据的分析.mp4 88.56M

智能设备采集的用户行为数据的分析.zip 243.41M

31第三十一章 个性化新闻推荐

20200604[1.0个性化新闻推荐].pdf 1.23M

20200604[2.0补充案例] 使用hyperopt调参.pdf 287.72kb

20200606课后资料.zip 12.75M

20200606实时推荐（课间补充）.pdf 258.69kb

个性化新闻推荐.mp4 38.31M

32第三十二章 上市资讯公司营收预测

.DS_Store 6.00kb

20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf 4.42M

20200607营收预测-课后课件.zip 4.90M

20200607营收预测-课后资料.zip 2.78M

20200607营收预测课件.pdf 3.21M

上市资讯公司营收预测.mp4 187.39M

33第三十三章 保险公司用户精细分层

20200613决策树-用户分层课后资料.zip 302.72kb

20200613决策树-用户分层课件.pdf 2.72M

保险公司用户精细分层.mp4 120.25M

34第三十四章 电商平台用户画像

20200614聚类-用户画像课件.pdf 2.40M

20200614逻辑回归.pdf 2.86M

20200614用户画像.zip 4.45M

2020061聚类-用户画像课后资料.zip 1.43M

电商平台用户画像.mp4 82.29M