Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

飞天侠

课程名称:  天善学院 Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

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课程简介:    



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。

1、资深讲师。多年咨询公司、企业内训、线下培训教学经验；

2、注重实效。以数据科学实际运用主题为切入点，十次课程尽览商业数据分析的全场景；

3、规划全面。本课程体系架构经过6年市场检验，得到知名国企、外企、咨询公司认可；，配套同名出版物《Python数据科学：技术详解与商业实践  https://item.jd.com/30116890297.html》；

4、无需基础。秉承大道至简的原则，用平易的语言诠释貌似艰深的算法，具有高中数学基础即可踏上通往数据科学家的道路；

5、终身学习。数据科学一旦入门，永无止境，本课程每期更新，终身学习，共同进步。


讲师简介：

Ben，《Python数据科学：技术详解与商业实践 https://item.jd.com/30116890297.html》作者，资深数据科学专家和金融技术专家。2005年进入数据科学领域，先后在亚信、德勤、百度等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作。专注于零售金融方面的数据治理、客户智能与风险智能领域。

----------------------课程目录------------------------------

课程目录
  章节1： 第一讲： 数据科学家的武器库
    课时1：数据科学的概念 09:02
    课时2：以示例讲解数据建模和数学建模 07:08
    课时3：数据科学的统计基础 15:08
    课时4：面向应用的数据挖掘算法分类 11:33
    课时5：各类算法的适用场景讲解 16:16
    课时6：面向应用的分类模型评估 11:55
  章节2： 第二讲：Python基础
    课时7：Python介绍 08:12
    课时8：Python基础数据类型和表达式 23:30
    课时9：Python原生态数据结构(上) 13:18
    课时10：Python原生态数据结构(下) 09:57
    课时11：Python控制流 12:02
    课时12：Python函数 07:53
    课时13：Python模块的使用 05:34
  章节3： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
    课时14：描述性统计与探索型数据分析（上） 28:37
    课时15：描述性统计与探索型数据分析（下） 25:48
    课时16：描述性方法大全与Python绘图（上） 32:47
    课时17：描述性方法大全与Python绘图（下） 16:29
    课时18：统计制图原理 09:05
    课时19：数据库基础 03:35
    课时20：数据整合和数据清洗 32:13
    课时21：数据整理 06:05
    课时22：课后答疑 09:14
    课时23：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1 14:26
    课时24：第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2 13:58
  章节4： 第四讲：二手房价格分析报告
    课时25：两变量关系检验方法综述 17:39
    课时26：参数估计简介及概念介绍(上） 19:26
    课时27：参数估计简介及概念介绍(下） 09:50
    课时28：假设检验与单样本T检验(上) 19:13
    课时29：假设检验与单样本T检验(下) 06:46
    课时30：两样本T检验 21:13
    课时31：方差分析 12:48
    课时32：相关分析 08:27
    课时33：相关知识点答疑 06:57
    课时34：简单线性回归(上) 19:40
    课时35：简单线性回归(下) 05:54
    课时36：多元线性回归 16:10
    课时37：课后作业与课程答疑 09:42
    课时38：第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍 02:02
    课时39：作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述 12:33
    课时40：作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1 10:48
    课时41：作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2 09:17
    课时42：作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验 13:42
    课时43：作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型 10:45
    课时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 08:24
  章节5： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
    课时45：课程答疑1 02:03
    课时46：线性回归检验（上） 29:22
    课时47：线性回归检验（中） 26:31
    课时48：线性回归检验（下） 31:31
    课时49：逻辑回归基础（上） 23:23
    课时50：逻辑回归基础（下） 43:29
    课时51：课程答疑2 09:51
    课时52：第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍 03:53
    课时53：作业讲解2矩估计1 10:46
    课时54：作业讲解3矩估计2 08:01
    课时55：作业讲解4极大似然估计 12:22
    课时56：作业讲解5线性回归的极大似然估计 12:45
    课时57：作业讲解6逻辑回归的极大似然估计 08:39
    课时58：作业讲解7模型调优 18:41
    课时59：作业讲解8流失预警模型的调优 16:09
    课时60：作业讲解9最近邻域法的参数调优 10:02
  章节6： 第六讲：电信客户流失预警
    课时61：课前答疑 02:46
    课时62：决策树建模思路（上） 13:49
    课时63：决策树建模思路（下） 28:20
    课时64：决策树建模基本原理 04:47
    课时65：Quinlan系列决策树建模原理-ID3 25:23
    课时66：06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5 06:39
    课时67：CART决策树建模原理 02:28
    课时68：模型修剪-以CART为例 04:54
    课时69：案例讲解1 26:11
    课时70：神经网络基本概念 06:39
    课时71：人工神经网络结构 03:27
    课时72：感知器 15:50
    课时73：案例讲解2 12:24
    课时74：BP神经网络 13:59
    课时75：课后答疑 08:16
  章节7： 第七讲：个人银行反欺诈模型
    课时76：不平衡分类概述 34:03
    课时77：欠采样 04:12
    课时78：过采样 05:15
    课时79：综合采样 04:14
    课时80：案例讲解 16:55
    课时81：集成学习概述 30:12
    课时82：随机森林 25:54
    课时83：Adaboost算法 18:19
    课时84：提升树、GBDT和XGBoost 17:14
  章节8： 第八讲：慈善机构精准营销案例
    课时85：多元统计基础与变量约减的思路 12:21
    课时86：主成分分析理论基础1 10:33
    课时87：主成分分析理论基础2 17:37
    课时88：主成分分析理论基础3 09:46
    课时89：主成分分析案例1 15:28
    课时90：主成分分析案例2 08:32
    课时91：因子分析1 21:11
    课时92：因子分析2 05:01
    课时93：稀疏主成分分析 06:44
    课时94：变量聚类原理 09:00
    课时95：变量聚类操作 09:31
    课时96：答疑1 08:09
    课时97：案例2：精准营销的两阶段预测模型1 23:17
    课时98：案例2：精准营销的两阶段预测模型2 29:01
    课时99：案例2：精准营销的两阶段预测模型3 22:57
    课时100：案例2：精准营销的两阶段预测模型4 28:31
    课时101：答疑2 05:45
  章节9： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
    课时102：凸优化基本概念 16:37
    课时103：凸集的概念 05:04
    课时104：凸函数 08:38
    课时105：无约束凸优化计算 10:48
    课时106：有约束凸优化计算 21:28
    课时107：朴素贝叶斯分类器 16:11
    课时108：支持向量机引论 08:34
    课时109：线性可分的支持向量机 19:44
    课时110：线性不可分的支持向量机 07:39
    课时111：支持向量机使用案例 06:20
    课时112：GBDT和分类模型评估(算法角度) 18:35
    课时113：GBDT和分类模型评估(算法角度) 16:23
    课时114：GBDT和分类模型评估(算法角度) 20:05
    课时115：GBDT和分类模型评估(算法角度) 14:38
    课时116：客户画像与标签体系 17:14
    课时117：客户细分 16:55
    课时118：聚类的基本逻辑 06:16
    课时119：系统聚类(上) 23:34
    课时120：系统聚类(下) 21:59
    课时121：K-means聚类 27:57
    课时122：使用决策树做聚类后客户分析 11:12
    课时123：课后答疑 09:38
  章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
    课时124：智能推荐（上） 19:16
    课时125：智能推荐（下） 36:47
    课时126：购物篮分析与运用 12:09
    课时127：关联规则（上） 19:18
    课时128：关联规则（中） 23:33
    课时129：关联规则（下） 08:15
    课时130：序贯模型 10:10
    课时131：相关性在推荐中的运用 12:43
    课时132：答疑 23:50

wdjyzx

这个帖一般般，还可以哦。

m904337

感谢楼主分享哇！

bbcall001

恩，看不懂也看看

坏脾气祎

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

jjwxmu

efe rtrhetyhtrjtyjy,uikl

jeanphy

确实是难得好帖啊，顶先

nintendolove

数据科学、机器学习这个方向正合我意

specter

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

zjm173

啥也不说了，感谢楼主分享哇！