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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); 学习人数：82 学习难度：中级更新时间：2019-06-05收藏

Python数据科学技术详解与商业项目实战精讲

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。

课程目录共：10章 132节

数据科学家的武器库

1-1数据科学的概念

1-2以示例讲解数据建模和数学建模

1-3数据科学的统计基础

1-4面向应用的数据挖掘算法分类

1-5各类算法的适用场景讲解

1-6面向应用的分类模型评估

Python基础

2-1Python介绍

2-2Python基础数据类型和表达式

2-3Python原生态数据结构(上)

2-4Python原生态数据结构(下)

2-5Python控制流

2-6Python函数

2-7Python模块的使用

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）

3-2描述性统计与探索型数据分析（下）

3-3描述性方法大全与Python绘图（上）

3-4描述性方法大全与Python绘图（下）

3-5统计制图原理

3-6数据库基础

3-7数据整合和数据清洗

3-8数据整理

3-9课后答疑

3-10信用卡客户画像作业讲解1

3-11信用卡客户画像作业讲解2

汽车贷款信用评分卡制作

5-1课程答疑

5-2线性回归检验（上）

5-3线性回归检验（中）

5-4线性回归检验（下）

5-5逻辑回归基础（上）

5-6逻辑回归基础（下）

5-7课程答疑2

5-8电信客户流失预警作业讲解1总体介绍

5-11极大似然估计

5-12线性回归的极大似然估计

5-13逻辑回归的极大似然估计

5-14模型调优

5-15流失预警模型的调优

5-16最近邻域法的参数调优

电信客户流失预警

6-1课前答疑

6-2决策树建模思路（上）

6-3决策树建模思路（下）

6-4决策树建模基本原理

6-5Quinlan系列决策树建模原理-ID3

6-6Quinlan系列决策树建模原理-C4.5

6-7CART决策树建模原理

6-8模型修剪-以CART为例

6-9案例讲解1

6-10神经网络基本概念

6-11人工神经网络结构

6-13案例讲解2

6-14神经网络

6-15课后答疑

个人银行反欺诈模型

7-1不平衡分类概述

7-4综合采样

7-5案例讲解

7-6集成学习概述

7-7随机森林

7-8Adaboost算法_

7-9提升树、GBDT和XGBoost

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

8-2主成分分析理论基础1

8-3主成分分析理论基础2

8-4主成分分析理论基础3

8-5主成分分析案例1

8-6主成分分析案例2

8-7因子分析1.

8-8因子分析2

8-9稀疏主成分分析

8-10变量聚类原理

8-11变量聚类操作

8-13案例2：精准营销的两阶段预测模型1

8-14案例2：精准营销的两阶段预测模型2

8-15案例2：精准营销的两阶段预测模型3

8-16精准营销的两阶段预测模型4

银行客户渠道使用偏好的客户洞察

9-1凸优化基本概念

9-2凸集的概念

9-4无约束凸优化计算_

9-5有约束凸优化计算

9-6朴素贝叶斯分类器

9-7支持向量机引论

9-8线性可分的支持向量机

9-9线性不可分的支持向量机

9-10支持向量机使用案例

9-11GBDT和分类模型评估(算法角度)

9-12GBDT和分类模型评估(算法角度)

9-13GBDT和分类模型评估(算法角度)

9-14GBDT和分类模型评估(算法角度)

9-15客户画像与标签体系

9-16客户细分

9-17聚类的基本逻辑

9-18系统聚类(上)

9-19系统聚类(下)

9-20K-means聚类

9-21使用决策树做聚类后客户分析

9-22课后答疑

推荐系统设计与银行产品推荐

10-1智能推荐（上）

10-2智能推荐（下）

10-3购物篮分析与运用

10-4关联规则（上）

10-5关联规则（中）

10-6关联规则（下）

10-7序贯模型

10-8相关性在推荐中的运用

学生反馈

5.0

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。

课程评分

100%

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讲师介绍

小P

好好学习，天天向上