发布时间： 2020-08-27
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¥20.00
5.0分/10人
课程介绍:
万门大学最新Python数据挖掘课程，适合零基础小白学习，从Python基础到数据分析、数据挖掘、算法与机器学习全流程学习。
课程目录:
配套资料（代码、作业、软件）
【课程安排】.rar
推荐教材.rar
每周作业.rar
每日课件及代码.rar
软件.rar
01.熟悉Jupyter notebook
001.创建新的Python环境
002.Python环境与版本（一）
003.Python环境与版本（二）
004.Python环境与版本（三）
005.Python环境与版本（四）
006.Python环境与版本（五）
007.Python环境与版本（六）
008.Python环境与版本（七）
009.安装决策树可视化工具Graphviz（一）
010.安装决策树可视化工具Graphviz（二）
011.几个重要的工具包介绍（一）
012.几个重要的工具包介绍（二）
013.安装TensorFlow与Keras（一）
014.安装TensorFlow与Keras（二）
015.Jupyter notebook的基本使用技巧
016.Markdown的基本技巧（一）
017.Markdown的基本技巧（二）
02.文献与代码管理工具及统计基础
018.学习方法总结
019.Mendeley介绍及安装（一）
020.Mendeley介绍及安装（二）
021.GitHub介绍及安装
022.GitHub远端连接操作（一）
023.GitHub远端连接操作（二）
024.GitHub远端连接操作（三）
025.答疑（一）
026.答疑（二）
027.答疑（三）
028.统计基础概述
03.Python基本数据类型
029.课程概述
030.计算机语言与程序概述（一）
031.计算机语言与程序概述（二）
032.为什么需要编程语言
033.Python能做什么
034.课间答疑
035.Python2和Python3的区别
036.编程语言的元素
037.致敬 Hello World
038.Python基本数据类型（一）
039.Python基本数据类型（二）
040.Python基本数据类型（三）
041.Python基本数据类型（四）
042.Python基本数据类型（五）
043.Python基本数据类型（六）
044.Python基本数据类型（七）
045.Python基本数据类型（八）
04.函数与Python基本数据结构
046.函数（一）
047.函数（二）
048.函数（三）
049.函数（四）
050.函数（五）
051.Python编码结构（一）
052.Python编码结构（二）
053.Python编码结构（三）
054.Python模块和程序包
055.Python基本数据结构（一）
056.Python基本数据结构（二）
057.Python基本数据结构（三）
05.Numpy的基本操作
058.Introduction to Numpy
059.Create Arrays
060.Basic Operations of Arrays
061.lndexing ,Slicing and Iterating（一）
062.lndexing ,Slicing and Iterating（二）
063.lndexing ,Slicing and Iterating（三）
064.Matrix Operations （一）
065.Matrix Operations （二）
066.Array processing（一）
067.Array processing（二）
068.Save and Load Array
06.Pandas的基本操作
069.Series
070.DataFrame+Titanic Example（一）
071.DataFrame+Titanic Example（二）
072.DataFrame+Titanic Example（三）
073.DataFrame+Titanic Example（四）
074.Index Objects
075.Reindex
076.Drop Data
077.Slice Data（一）
078.Slice Data（二）
079.Data Alignment
080.Rank and Sort
07.Matplotlib的基本操作
081.Matplotlib（一）
082.Matplotlib（二）
083.Matplotlib（三）
084.Matplotlib（四）
085.Matplotlib（五）
086.Aggregation（一）
087.Aggregation（二）
088.Aggregation（三）
08.Python数据挖掘与机器学习
089.算法-线性回归（1）
090.算法-线性回归（2）
091.算法-线性回归（3）
092.算法-线性回归（4）
093.逻辑回归和线性回归（1）
094.逻辑回归与线性回归（2）
095.逻辑回归与线性回归（3）
096.拟合（1）
097.拟合（2）
098.拟合（3）
099.决策树（1）
100.决策树（2）
101.决策树（3）
102.Pandas补充（1）
103.Pandas补充（2）
104.决策树（4）
105.Airbnb（1）
106.Airbnb（2）
107.Airbnb（3）
108.SVM（1）
109.SVM（2）
110.代码实战
111.NLP（1）
112.NLP（2）
113.NLP（3）
114.NLP-Amazon-Class（1)
115.NLP-Amazon-Class（2)
116.NLP-Amazon-Class（3）
117.网站基础（1）
118.网站基础（2）
119.网站基础（3）
120.网络爬虫（1）
121.网络爬虫（2）
122.网络爬虫（3）
123.爬虫进阶
124.正则表达式（1）
125.正则表达式（2）
126.贝叶斯统计（1） (2)
127.贝叶斯统计（1）
128.贝叶斯统计（2）
129.贝叶斯统计（3）
130.用户信息与数据整合（1）
131.用户信息与数据整合（2）
132.用户信息与数据整合（3）
133.贝叶斯统计2（1）
134.贝叶斯统计2（2）
135.贝叶斯统计2（2）
136.BiliBili-火爆剧集与观众分析（1）
137.BiliBili-火爆剧集与观众分析（2）
138.BiliBili-火爆剧集与观众分析（3）
139.聚类（1）
140.聚类（2）
141.聚类（3）
142.脑筋急转弯（1）
143.脑筋急转弯（2）
144.商业舆情分析
145.近期推荐系统概述（1）
146.近期推荐系统概述（2）
147.近期推荐系统概述（3）
148.人工智能历史（1）
149.人工智能历史（2）
150.人工智能历史（3）
151.机器学习在图像识别中的应用（1）
152.机器学习在图像识别中的应用（2）
153.机器学习在图像识别中的应用（3）
154.课程回顾+剩余课程安排
155.Pygame（1）
156.Pygame（2)
157.Python控制
158.数据库基础review
159.游戏结合演示
160.OpenCV（1）
161.OpenCV（2）
162.OpenCV（3）
163.数据收集
164.check data+C++review
165.模型分析
166.第三周作业要求+GTA自驾驶问题分解
167.GTA游戏AI识别车道分割线
168.根据环境调整前景后退与视野方向
169.TensorFlow
170.卷积神经网络（1）
171.卷积神经网络（2）
172.卷积神经网络（3）
173.卷积神经网络（4）
174.卷积神经网络（5）
175.卷积神经网络（6）
176.卷积神经网络（7）
177.深度学习框架剖析
178.递归神经网络（1）
179.递归神经网络（2）
180.递归神经网络（3）
181.线性代数与数值分析（1）
182.线性代数与数值分析（2）
183.线性代数与数值分析（3）
184.递归神经网络的应用（1）
185.递归神经网络的应用（2）
186.递归神经网络的应用（3）
187.强化学习1（1）
188.强化学习1（2）
189.强化学习1（3）
190.强化学习1（4）
191.强化学习1（5）
192.强化学习1（6）
193.强化学习2（1）
194.强化学习2（2）
195.蒙特卡洛模拟（1）
196.蒙特卡洛模拟（2）
197.蒙特卡洛模拟（3）
198.云·计算·数据（1）
199.云·计算·数据（2）
200.云·计算·数据（3）
201.Reinforcement Learning-TD（1）
202.Reinforcement Learning-TD（2）
203.Reinforcement Learning-TD（3）
204.Reinforcement Learning-TD（4）
205.Reinforcement Learning-TD（5）
206.Reinforcement Learning-TD（6）
207.职业规划+面试经验
208.数据科学在金融业的应用和前景
209.课程总结答疑（1）
210.课程总结答疑（2）
211.课程总结答疑（3）
212.深度学习经典网络分析-基础（1）
213.深度学习经典网络分析-基础（2）
(04)20200081502 数据分析
20天前sou****
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1月前zhjj****
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3月前元昊、***
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3月前cfa****
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4月前照**
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5月前reason******
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5月前it1000******
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6月前炫*
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