数据分析实战45讲  

资源下载
下载价格5
建议您开通vip,免费下载全部网站课程,如果您是会员切勿外传资源,后台记录一致的话直接封号。

即学即用的数据分析入门课
数据分析核心概念和工具;
数据采集、清洗、分析方法论;
10 大数据挖掘算法精讲;
Kaggle 实战项目练习。

数据一直都有,但我们从未像现在这样需要数据,渴望数据,因为大数据已经改变了我们思考和决策的方式,并正在创造未来。当下,几乎每个人和每个公司都需要具备数据分析的能力,只有这样,我们才能真正参与到这个海量数据崛起的时代。

但是,说到数据分析和数据挖掘,很多人都是心向往之,却总是望而却步:

  • 要学的东西太多了,从统计学到 SQL,从 Python 到 R 语言,听着就累;
  • 感觉太难了,数据挖掘算法根本学不明白,真叫人头大;
  • 也学了不少东西,但觉得很理论,完全不知道该怎么用。

确实,数据挖掘和数据分析有一些门槛,但是和学习任何新东西一样,它也需要更加高效的方法。事实上,你只需要熟悉数据从采集、清洗到集成的准备过程,掌握最核心的十个数据挖掘算法,重视对工具的熟练使用,从一个个小项目做起,快速积累经验,你就能拥有数据分析这项新技能,有能力真正把数据转化成财富,创造价值。

专栏分为 5 大模块。

预习篇

介绍数据分析的全景图和最佳学习路径。此外还有 3 篇 Python 入门内容,分别是 Python 的基本语法和两大工具 NumPy、Pandas,帮助你快速上手。

基础篇

帮你梳理数据分析的流程,了解数据分析的方方面面。包括数据分析的基础概念、数据采集、数据处理以及数据可视化。

算法篇

算法是数据挖掘的精华所在,也是专栏的重点内容。专栏精选 10 大算法,包括分类、聚类和预测三大类型。每个算法都从原理和案例两个角度学习,帮助你快速理解和应用。

实战篇

理论是铠甲,落实在项目,进行实战才是我们的目标。专栏里精选了 5 个项目,让你在实操中深入理解数据分析,体验数据思维。

工作篇

面试通向数据分析工程师的最后一步,所以这一模块会告诉你面试时需要注意什么,职位的晋升路径又是怎样的?帮你打通最后一关。

数据分析实战 45 讲

├──jk21701-数据分析实战45讲

|   ├──01-开篇词 (1讲)

|   |   ├──00丨开篇词 丨 你为什么需要数据分析能力?.html  2.52M

|   |   ├──00丨开篇词 丨 你为什么需要数据分析能力?.mp3  3.70M

|   |   └──00丨开篇词 丨 你为什么需要数据分析能力?.pdf  2.46M

|   ├──02-第一模块:数据分析基础篇 (16讲)

|   |   ├──01丨数据分析全景图及修炼指南.html  6.30M

|   |   ├──01丨数据分析全景图及修炼指南.mp3  4.35M

|   |   ├──01丨数据分析全景图及修炼指南.pdf  6.25M

|   |   ├──02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么?.html  3.07M

|   |   ├──02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么?.mp3  4.45M

|   |   ├──02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么?.pdf  3.45M

|   |   ├──03丨Python基础语法:开始你的Python之旅.html  3.41M

|   |   ├──03丨Python基础语法:开始你的Python之旅.mp3  6.20M

|   |   ├──03丨Python基础语法:开始你的Python之旅.pdf  4.71M

|   |   ├──04丨Python科学计算:用NumPy快速处理数据.html  2.53M

|   |   ├──04丨Python科学计算:用NumPy快速处理数据.mp3  5.56M

|   |   ├──04丨Python科学计算:用NumPy快速处理数据.pdf  2.74M

|   |   ├──05丨Python科学计算:Pandas.html  4.84M

|   |   ├──05丨Python科学计算:Pandas.mp3  4.28M

|   |   ├──05丨Python科学计算:Pandas.pdf  5.44M

|   |   ├──06丨 学数据分析要掌握哪些基本概念?.html  2.45M

|   |   ├──06丨 学数据分析要掌握哪些基本概念?.mp3  5.48M

|   |   ├──06丨 学数据分析要掌握哪些基本概念?.pdf  3.07M

|   |   ├──07丨  用户画像:标签化就是数据的抽象能力.html  4.33M

|   |   ├──07丨  用户画像:标签化就是数据的抽象能力.mp3  5.49M

|   |   ├──07丨  用户画像:标签化就是数据的抽象能力.pdf  5.31M

|   |   ├──08丨 数据采集:如何自动化采集数据?.html  3.07M

|   |   ├──08丨 数据采集:如何自动化采集数据?.mp3  5.32M

|   |   ├──08丨 数据采集:如何自动化采集数据?.pdf  3.01M

|   |   ├──09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论.mp4  14.50M

|   |   ├──09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论.html  4.54M

|   |   ├──09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论.mp3  5.98M

|   |   ├──09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论.pdf  4.53M

|   |   ├──10丨Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?.html  3.14M

|   |   ├──10丨Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?.mp3  3.99M

|   |   ├──10丨Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?.pdf  3.17M

|   |   ├──11丨 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上?.html  3.01M

|   |   ├──11丨 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上?.mp3  4.50M

|   |   ├──11丨 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上?.pdf  3.27M

|   |   ├──12丨 数据集成:这些大号一共20亿粉丝?.html  7.08M

|   |   ├──12丨 数据集成:这些大号一共20亿粉丝?.mp3  5.46M

|   |   ├──12丨 数据集成:这些大号一共20亿粉丝?.pdf  4.10M

|   |   ├──13丨 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?.html  2.87M

|   |   ├──13丨 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?.mp3  4.88M

|   |   ├──13丨 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?.pdf  2.92M

|   |   ├──14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能.html  2.16M

|   |   ├──14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能.mp3  5.66M

|   |   ├──14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能.pdf  2.59M

|   |   ├──15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.html  2.96M

|   |   ├──15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.mp3  6.93M

|   |   ├──15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.pdf  2.88M

|   |   ├──16丨数据分析基础篇答疑.html  2.89M

|   |   ├──16丨数据分析基础篇答疑.mp3  7.46M

|   |   └──16丨数据分析基础篇答疑.pdf  4.48M

|   ├──03-第二模块:数据分析算法篇 (20讲)

|   |   ├──17丨决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你.html  3.81M

|   |   ├──17丨决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你.mp3  8.05M

|   |   ├──17丨决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你.pdf  3.40M

|   |   ├──18丨决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树.html  2.67M

|   |   ├──18丨决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树.mp3  5.25M

|   |   ├──18丨决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树.pdf  2.77M

|   |   ├──19丨决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测.html  2.76M

|   |   ├──19丨决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测.mp3  6.06M

|   |   ├──19丨决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测.pdf  3.19M

|   |   ├──20丨朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女?.html  3.08M

|   |   ├──20丨朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女?.mp3  6.47M

|   |   ├──20丨朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女?.pdf  3.79M

|   |   ├──21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?.html  2.55M

|   |   ├──21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?.mp3  6.62M

|   |   ├──21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?.pdf  2.62M

|   |   ├──22丨SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?.html  5.00M

|   |   ├──22丨SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?.mp3  5.41M

|   |   ├──22丨SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?.pdf  5.34M

|   |   ├──23丨SVM(下):如何进行乳腺癌检测?.html  3.36M

|   |   ├──23丨SVM(下):如何进行乳腺癌检测?.mp3  4.81M

|   |   ├──23丨SVM(下):如何进行乳腺癌检测?.pdf  3.73M

|   |   ├──24丨KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?.html  3.04M

|   |   ├──24丨KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?.mp3  3.92M

|   |   ├──24丨KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?.pdf  3.02M

|   |   ├──25丨KNN(下):如何对手写数字进行识别?.html  2.60M

|   |   ├──25丨KNN(下):如何对手写数字进行识别?.mp3  4.06M

|   |   ├──25丨KNN(下):如何对手写数字进行识别?.pdf  2.75M

|   |   ├──26丨K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?.html  3.38M

|   |   ├──26丨K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?.mp3  4.68M

|   |   ├──26丨K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?.pdf  3.43M

|   |   ├──27丨K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?.html  3.79M

|   |   ├──27丨K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?.mp3  4.07M

|   |   ├──27丨K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?.pdf  5.23M

|   |   ├──28丨EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?.html  2.74M

|   |   ├──28丨EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?.mp3  4.17M

|   |   ├──28丨EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?.pdf  2.90M

|   |   ├──29丨EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.html  4.08M

|   |   ├──29丨EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.mp3  4.44M

|   |   ├──29丨EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.pdf  4.54M

|   |   ├──30丨关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?.html  5.79M

|   |   ├──30丨关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?.mp3  4.92M

|   |   ├──30丨关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?.pdf  4.77M

|   |   ├──31丨关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?.html  3.09M

|   |   ├──31丨关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?.mp3  3.55M

|   |   ├──31丨关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?.pdf  3.46M

|   |   ├──32丨PageRank(上):搞懂Google的PageRank算法.html  4.70M

|   |   ├──32丨PageRank(上):搞懂Google的PageRank算法.mp3  3.96M

|   |   ├──32丨PageRank(上):搞懂Google的PageRank算法.pdf  4.97M

|   |   ├──33丨PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系.html  4.68M

|   |   ├──33丨PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系.mp3  4.37M

|   |   ├──33丨PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系.pdf  3.88M

|   |   ├──34丨AdaBoost(上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?.html  2.63M

|   |   ├──34丨AdaBoost(上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?.mp3  4.01M

|   |   ├──34丨AdaBoost(上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?.pdf  2.45M

|   |   ├──35丨AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?.html  2.85M

|   |   ├──35丨AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?.mp3  3.98M

|   |   ├──35丨AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?.pdf  2.99M

|   |   ├──36丨数据分析算法篇答疑.html  2.29M

|   |   ├──36丨数据分析算法篇答疑.mp3  5.23M

|   |   └──36丨数据分析算法篇答疑.pdf  2.15M

|   ├──04-第四模块:数据分析实战篇 (7讲)

|   |   ├──37丨数据采集实战:如何自动化运营微博?.html  3.86M

|   |   ├──37丨数据采集实战:如何自动化运营微博?.mp3  4.27M

|   |   ├──37丨数据采集实战:如何自动化运营微博?.pdf  2.95M

|   |   ├──38丨数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示?.html  10.70M

|   |   ├──38丨数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示?.mp3  3.00M

|   |   ├──38丨数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示?.pdf  12.65M

|   |   ├──39丨数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析.html  3.09M

|   |   ├──39丨数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析.mp3  3.74M

|   |   ├──39丨数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析.pdf  3.46M

|   |   ├──40丨数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析.html  3.18M

|   |   ├──40丨数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析.mp3  5.40M

|   |   ├──40丨数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析.pdf  3.32M

|   |   ├──41丨数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?.html  4.98M

|   |   ├──41丨数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?.mp3  5.61M

|   |   ├──41丨数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?.pdf  4.58M

|   |   ├──42丨当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?.html  4.14M

|   |   ├──42丨当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?.mp3  5.98M

|   |   ├──42丨当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?.pdf  4.02M

|   |   ├──43丨深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别?.html  4.59M

|   |   ├──43丨深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别?.mp3  5.76M

|   |   └──43丨深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别?.pdf  5.11M

|   ├──05第五模块:数据分析工作篇 (2讲)

|   |   ├──44丨如何培养你的数据分析思维?.html  2.63M

|   |   ├──44丨如何培养你的数据分析思维?.mp3  4.91M

|   |   ├──44丨如何培养你的数据分析思维?.pdf  2.58M

|   |   ├──45丨求职简历中没有相关项目经验,怎么办?.html  2.25M

|   |   ├──45丨求职简历中没有相关项目经验,怎么办?.mp3  4.14M

|   |   └──45丨求职简历中没有相关项目经验,怎么办?.pdf  2.29M

|   ├──06-加餐 (1讲)

|   |   ├──加餐丨在社交网络上刷粉刷量,技术上是如何实现的?.html  3.54M

|   |   ├──加餐丨在社交网络上刷粉刷量,技术上是如何实现的?.mp3  3.68M

|   |   └──加餐丨在社交网络上刷粉刷量,技术上是如何实现的?.pdf  3.34M

|   └──07-结束语 (1讲)

|   |   ├──结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战.html  1.25M

|   |   ├──结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战.mp3  2.97M

|   |   └──结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战.pdf  1.33M

侵权联系与免责声明
1、本站资源所有内容均收集于网络,与本网站立场无关
2、本站所有资源收集于互联网,由用户分享,该帖子作者与777it网站不享有任何版权,如有侵权请联系本站删除
3、本站部分内容转载自其它网站,但并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责
4、如本帖侵犯到任何版权问题,请立即告知本站,本站将及时予与删除并致以最深的歉意
侵权联系邮箱:648765304@qq.com 本文链接:https://777it.cn/6549.html
0

评论0

没有账号?注册  忘记密码?