天善智能 Python数据科学-技术详解与商业实践

2023年2月18日 40条评论 2,370次阅读

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这是一本以Python为工具，以商业实战为导向的数据科学家养成手册，从技术、业务、商业实战3个维度为有志成为数据科学家的读者提供了系统化的学习路径。

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——/计算机教程LTDLG/09-其他/284-天善智能-Python数据科学-技术详解与商业实践/
├──章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库  
|   ├──01-1. 数据科学的概念.mkv  37.13M
|   ├──01-2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mkv  37.79M
|   ├──01-3. 数据科学的统计基础.mkv  65.78M
|   ├──01-4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mkv  27.83M
|   ├──01-5. 各类算法的适用场景讲解.mkv  56.19M
|   └──01-6. 面向应用的分类模型评估.mkv  49.33M
├──章节02： 第二讲：Python基础  
|   ├──02-10. Python原生态数据结构(下).mkv  35.65M
|   ├──02-11. Python控制流.mkv  44.43M
|   ├──02-12. Python函数.mkv  26.60M
|   ├──02-13. Python模块的使用.mkv  18.83M
|   ├──02-7. Python介绍.mkv  24.35M
|   ├──02-8. Python基础数据类型和表达式.mkv  77.77M
|   └──02-9. Python原生态数据结构(上).mkv  47.30M
├──章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步  
|   ├──03-14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mkv  94.98M
|   ├──03-15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mkv  99.26M
|   ├──03-16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mkv  153.05M
|   ├──03-17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mkv  82.71M
|   ├──03-18. 统计制图原理.mkv  39.45M
|   ├──03-19. 数据库基础.mkv  13.18M
|   ├──03-20. 数据整合和数据清洗.mkv  152.43M
|   ├──03-21. 数据整理.mkv  37.16M
|   ├──03-22. 课后答疑.mkv  48.72M
|   ├──03-23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mkv  59.96M
|   └──03-24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mkv  51.97M
├──章节04： 第四讲：二手房价格分析报告  
|   ├──04--25. 两变量关系检验方法综述.mkv  40.16M
|   ├──04--26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mkv  70.42M
|   ├──04--27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mkv  23.79M
|   ├──04--28. 假设检验与单样本T检验(上).mkv  40.31M
|   ├──04--29. 假设检验与单样本T检验(下).mkv  18.17M
|   ├──04--30. 两样本T检验.mkv  85.59M
|   ├──04--31. 方差分析.mkv  28.48M
|   ├──04--32. 相关分析.mkv  21.65M
|   ├──04--33. 相关知识点答疑.mkv  21.82M
|   ├──04--34. 简单线性回归(上).mkv  66.02M
|   ├──04--35. 简单线性回归(下).mkv  13.84M
|   ├──04--36. 多元线性回归.mkv  42.25M
|   ├──04--37. 课后作业与课程答疑.mkv  30.01M
|   ├──04--38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mkv  6.95M
|   ├──04--39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mkv  46.57M
|   ├──04--40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mkv  35.17M
|   ├──04--41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mkv  36.07M
|   ├──04--42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mkv  64.03M
|   ├──04--43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mkv  47.24M
|   └──04--44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mkv  32.97M
├──章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作  
|   ├──05--45. 课程答疑1.mkv  10.00M
|   ├──05--46. 线性回归检验（上）.mkv  104.58M
|   ├──05--47. 线性回归检验（中）.mkv  148.36M
|   ├──05--48. 线性回归检验（下）.mkv  135.84M
|   ├──05--49. 逻辑回归基础（上）.mkv  110.92M
|   ├──05--50. 逻辑回归基础（下）.mkv  198.06M
|   ├──05--51. 课程答疑2.mkv  198.06M
|   ├──05--52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mkv  8.30M
|   ├──05--53. 作业讲解2矩估计1.mkv  38.79M
|   ├──05--54. 作业讲解3矩估计2.mkv  27.29M
|   ├──05--55. 作业讲解4极大似然估计.mkv  32.75M
|   ├──05--56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mkv  38.87M
|   ├──05--57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mkv  24.02M
|   ├──05--58. 作业讲解7模型调优.mkv  64.05M
|   ├──05--59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mkv  72.68M
|   └──05--60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mkv  38.56M
├──章节06： 第六讲：电信客户流失预警  
|   ├──06-61. 课前答疑.mkv  5.82M
|   ├──06-62. 决策树建模思路（上）.mkv  23.60M
|   ├──06-63. 决策树建模思路（下）.mkv  95.09M
|   ├──06-64. 决策树建模基本原理.mkv  9.50M
|   ├──06-65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mkv  58.96M
|   ├──06-66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mkv  14.85M
|   ├──06-67. CART决策树建模原理.mkv  6.57M
|   ├──06-68. 模型修剪-以CART为例.mkv  11.49M
|   ├──06-69. 案例讲解1.mkv  114.19M
|   ├──06-70. 神经网络基本概念.mkv  12.91M
|   ├──06-71. 人工神经网络结构.mkv  6.90M
|   ├──06-72. 感知器.mkv  57.91M
|   ├──06-73. 案例讲解2.mkv  29.52M
|   ├──06-74. BP神经网络.mkv  51.84M
|   └──06-75. 课后答疑.mkv  25.08M
├──章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型  
|   ├──07-76. 不平衡分类概述.mkv  138.64M
|   ├──07-77. 欠采样.mkv  7.24M
|   ├──07-78. 过采样.mkv  10.32M
|   ├──07-79. 综合采样.mkv  7.33M
|   ├──07-80. 案例讲解.mkv  45.23M
|   ├──07-81. 集成学习概述.mkv  114.01M
|   ├──07-82. 随机森林.mkv  61.92M
|   ├──07-83. Adaboost算法.mkv  32.55M
|   └──07-84. 提升树、GBDT和XGBoost.mkv  59.92M
├──章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例  
|   ├──08-085. 多元统计基础与变量约减的思路.mkv  34.11M
|   ├──08-086. 主成分分析理论基础1.mkv  46.21M
|   ├──08-087. 主成分分析理论基础2.mkv  79.42M
|   ├──08-088. 主成分分析理论基础3.mkv  32.77M
|   ├──08-089. 主成分分析案例1.mkv  71.61M
|   ├──08-090. 主成分分析案例2.mkv  37.86M
|   ├──08-091. 因子分析1.mkv  79.70M
|   ├──08-092. 因子分析2.mkv  13.23M
|   ├──08-093. 稀疏主成分分析.mkv  21.70M
|   ├──08-094. 变量聚类原理.mkv  22.93M
|   ├──08-095. 变量聚类操作.mkv  42.65M
|   ├──08-096. 答疑1.mkv  20.23M
|   ├──08-097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mkv  79.45M
|   ├──08-098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mkv  69.92M
|   ├──08-099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mkv  51.38M
|   ├──08-100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mkv  120.44M
|   └──08-101. 答疑2.mkv  10.55M
├──章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察  
|   ├──09-102. 凸优化基本概念.mkv  42.85M
|   ├──09-103. 凸集的概念.mkv  11.89M
|   ├──09-104. 凸函数.mkv  21.82M
|   ├──09-105. 无约束凸优化计算.mkv  29.02M
|   ├──09-106. 有约束凸优化计算.mkv  63.78M
|   ├──09-107. 朴素贝叶斯分类器.mkv  53.15M
|   ├──09-108. 支持向量机引论.mkv  26.11M
|   ├──09-109. 线性可分的支持向量机.mkv  59.31M
|   ├──09-110. 线性不可分的支持向量机.mkv  21.99M
|   ├──09-111. 支持向量机使用案例.mkv  25.23M
|   ├──09-112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv  59.34M
|   ├──09-113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv  50.50M
|   ├──09-114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv  72.17M
|   ├──09-115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv  60.79M
|   ├──09-116. 客户画像与标签体系.mkv  34.91M
|   ├──09-117. 客户细分.mkv  37.25M
|   ├──09-118. 聚类的基本逻辑.mkv  12.20M
|   ├──09-119. 系统聚类(上).mkv  85.40M
|   ├──09-120. 系统聚类(下).mkv  51.35M
|   ├──09-121. K-means聚类.mkv  66.71M
|   ├──09-122. 使用决策树做聚类后客户分析.mkv  30.15M
|   └──09-123. 课后答疑.mkv  17.16M
├──章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐  
|   ├──10-124. 智能推荐（上）.mkv  49.79M
|   ├──10-125. 智能推荐（下）.mkv  141.47M
|   ├──10-126. 购物篮分析与运用.mkv  24.55M
|   ├──10-127. 关联规则（上）.mkv  34.09M
|   ├──10-128. 关联规则（中）.mkv  95.28M
|   ├──10-129. 关联规则（下）.mkv  18.79M
|   ├──10-130. 序贯模型.mkv  23.73M
|   ├──10-131. 相关性在推荐中的运用.mkv  46.19M
|   └──10-132. 答疑.mkv  71.52M
└──Python数据科学-配套课件及作业链接.docx  12.67kb