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课程目录:
├─免费试学-试听课程
│ 试学1-试听课程
│
├─第1章-开启数据分析之旅
│ 1-1 数据分析的一般流程及应用场景
│ 1-2 Python编程环境的搭建及数据分析包的安装
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├─第2章-获取你想要的数据
│ 2-1 获取互联网上的公开数据集
│ 2-2 用网站API爬取网页数据
│ 2-3 爬虫所需的HTML基础
│ 2-4 基于 HTML 的爬虫，Python（Beautifulsoup）实现
│ 2-5 网络爬虫高级技巧-使用代理和反爬虫机制
│ 2-6 应用案例-爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储
│
├─第3章-数据存储与预处理
│ 3-1 数据库及 SQL 语言概述
│ 3-2 基于 HeidiSQL 的数据库操作
│ 3-3 数据库进阶操作-数据过滤与分组聚合
│ 3-4 用 Python 进行数据库连接与数据查询
│ 3-5 其他类型数据库-SQLite&MongoDB
│ 3-6 用 Pandas 进行数据预处理-数据清洗与可视化
│
├─第4章-统计学基础与Python数据分析
│ 4-1 探索型数据分析-绘制统计图形展示数据分布
│ 4-2 探索型数据分析实践-通过统计图形探究数据分布的潜在规律（Seaborn实现）
│ 4-3 描述统计学-总体、样本和误差，基本统计量
│ 4-4 推断统计学-概率分布和假设检验
│ 4-5 验证型数据分析实践-在实际分析中应用不同的假设检验（scipy实现）
│ 4-6 预测型数据分析-线性回归
│ 4-7 预测型数据分析-Python中进行线性回归（scikit-learn实现）
│ 4-8 预测型数据分析-分类及逻辑回归
│ 4-9 预测型数据分析-其它常用回归和分类算法（k近邻、决策树、随机森林）
│ 4-10 预测型数据分析-聚类算法（k均值、DBSCAN）
│ 4-11 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（一）
│ 4-12 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型（二）
│ 4-13 预测型数据分析实践-用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程
│ 4-14 预测型数据分析实践-用rapidminer解决商业分析关键问题
│ 4-15 高级数据分析工具-进阶机器学习技术概览
│
├─第5章-数据分析思维与全流程实战
│ 5-1 养成数据分析的思维
│ 5-2 全方位数据分析实战及报告撰写
│ 5-3 课程回顾以及知识延伸
│
└─资料区
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发表于 2019-1-18 18:30:21
发表于 2019-1-18 23:32:50
