资源简介

仅掌握基础的数据分析技能，早已无法满足高薪岗位的需求，所以进阶成为中高级数据工程师势在必行。本课程通过一系列企业级数据分析项目实战，带你夯实数据分析必备技能、拓展数据分析思维、学习数据分析算法应用，让你快速掌握中级数据工程师必备的核心技能，叩开大厂之门！

资源目录

——/计算机教程/01MOOC/159-574-构建数据工程师能力模型，实战八大企业级项目（完结）/
├──第1章 数据分析实战-前奏  
|   ├──1-1 数据分析课程导学.mp4  22.96M
|   ├──1-2 数据分析工程师的进阶指南.mp4  29.80M
|   └──1-3 课程的核心目标.mp4  53.70M
├──第2章 数据分析必备技能-开始  
|   ├──2-1 数据分析报告的关键组成部分.mp4  55.29M
|   ├──2-10 实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4  179.92M
|   ├──2-11 实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4  116.63M
|   ├──2-12 实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4  126.28M
|   ├──2-13 实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4  184.90M
|   ├──2-2 如何构建企业级数据分析报告？.mp4  101.65M
|   ├──2-3 Python还可以这样用（中高级）.mp4  62.03M
|   ├──2-4 快速处理数据不二选择-NumPy.mp4  30.00M
|   ├──2-5 数据探索工具-Pandas.mp4  55.97M
|   ├──2-6 高效处理带有时间序列数据（一）.mp4  56.07M
|   ├──2-7 高效处理带有时间序列数据（二）.mp4  59.32M
|   ├──2-8 实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4  143.65M
|   └──2-9 实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（二）.mp4  126.55M
├──第3章 数据分析思维拓展-间奏  
|   ├──3-1 对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4  55.26M
|   ├──3-10 RFM模型实现精细化用户运营.mp4  36.36M
|   ├──3-11 用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4  69.88M
|   ├──3-12 抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4  13.58M
|   ├──3-13 推荐系统中的用户画像.mp4  20.45M
|   ├──3-2 时间序列分析思路与应用场景.mp4  51.32M
|   ├──3-3 实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4  194.60M
|   ├──3-4 逻辑树分析思路与应用场景.mp4  28.03M
|   ├──3-5 多维度拆解分析思路与应用场景.mp4  22.37M
|   ├──3-6 假设检验分析思路与应用场景.mp4  18.52M
|   ├──3-7 多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4  16.77M
|   ├──3-8 实战：互联网金融信贷数据分析.mp4  130.98M
|   └──3-9 如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4  29.15M
├──第4章 数据分析算法应用-间奏二  
|   ├──4-1 从决策树到GBDT的优化（一）.mp4  49.32M
|   ├──4-10 预测服装厂员工生产效率--神经网络（一）.mp4  109.77M
|   ├──4-11 预测服装厂员工生产效率--神经网络（二）.mp4  75.78M
|   ├──4-2 从决策树到GBDT的优化（二）.mp4  56.69M
|   ├──4-3 信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树（一）.mp4  151.16M
|   ├──4-4 信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树（二）.mp4  98.22M
|   ├──4-5 kmeans无监督聚类的强大.mp4  49.81M
|   ├──4-6 红楼梦文本聚类实战--使用kmeans.mp4  176.31M
|   ├──4-7 关联规则分析应用.mp4  38.13M
|   ├──4-8 经典模型支持向量积.mp4  27.25M
|   └──4-9 超强拟合能力的神经网络.mp4  36.76M
├──第5章 京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌  
|   ├──5-1 如何提出分析问题？.mp4  20.66M
|   ├──5-2 数据获取和数据预处理.mp4  145.86M
|   ├──5-3 掌握流量和转化指标.mp4  110.80M
|   ├──5-4 用户行为路径分析应用.mp4  66.46M
|   ├──5-5 使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4  162.50M
|   ├──5-6 用户消费习惯分析及应对方式.mp4  165.51M
|   ├──5-7 从商品相关性中挖掘可用信息.mp4  126.19M
|   ├──5-8 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4  72.35M
|   └──5-9 使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4  87.25M
├──第6章 数据挖掘模型应用-主歌  
|   ├──6-1 问题理解与评估指标.mp4  100.82M
|   ├──6-2 数据探索性分析（EDA）.mp4  21.63M
|   ├──6-3 特征工程的重要性.mp4  48.29M
|   ├──6-4 如何选择合适的模型？.mp4  56.52M
|   └──6-5 进行模型高阶实践.mp4  64.62M
├──第7章 APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二  
|   ├──7-1 实战案例准备工作.mp4  8.24M
|   ├──7-2 数据获取和数据预处理..mp4  33.41M
|   ├──7-3 用户行为数据分析和可视化.mp4  69.73M
|   ├──7-4 滑窗法扩充训练集数据.mp4  75.82M
|   ├──7-5 构建描述用户的特征.mp4  143.81M
|   ├──7-6 构建描述拍客的特征.mp4  161.39M
|   ├──7-7 选择有价值的特征.mp4  98.66M
|   ├──7-8 使用树模型三剑客.mp4  137.40M
|   └──7-9 构建模型差异性进行融合.mp4  84.55M
└──第8章 总结与展望-尾曲  
|   ├──8-1 整章课程回顾.mp4  23.17M
|   ├──8-2 数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4  68.22M
|   ├──8-3 选择合适的意向领域及成长路线.mp4  16.67M
|   └──8-4 学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4  20.33M

资源下载