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开课吧-数据挖掘工程师实战|完结无秘课程介绍(A000904)：
- 数据挖掘工程师实战，能够让你掌握9大核心U r B h常用算法及项目实战案` 5 G O X q ? (例，打造个人专属高薪之路，助I B } . {力成为数据科学时代最重要的K O e o _ g 0人T ; x O才。适合人群：
- 研发部门谋求转型的开发人
- 计/ S Y / I ] C算机相关专业以及数据相关专业毕业人员最佳
- 专X 3 N注于从事数据分析、数据挖掘相关工作，谋求晋r B F b t 2 +升v Y 8 m E D以及跨行业，跨方向发展人员
课程目录：
01第一章 Python基础
02第二章 数据挖掘先导课（一）
03第三章 数据挖掘先导课（二）
04第四章 数据挖掘先导课（三% X 1 Z 1）
05第五章_ 6 a H 6 J 数据挖掘先导课（四）
06第六章 数据挖掘预科课
07第七章 开门见山，入木三分
08第八章 取之精华，去伪取真
09第九章 法有Z R *定论，兵无常形
10第十章 线L u e |性回归算法
11第十一p i 5 * +章 逻辑z o % } h f 6回归算法
12第十n n a I 7 _ J二章 银行利润最大化
13第十三章 支T } Z q m X u持向! B 3量机-SVM
14N [ y d $第十四章 数据挖掘项目—用户流失预7 M @ ? : , 3警系统
15第十五章 建筑能源预测模型Z 9 J N K m u _ M（上）
16第十六8 O f \ 8章 建筑能源预测模型（下）
17第十七章 决策树算法
18第十八章 随机森林算法
19第十九章 金融信用评分模型
20第二十章 梯度提升算法
21第二十一章 XGBoost算法
22第二十二章 高潜用户R M – 2 ` b预测平台-上
23第二十三章 高潜用户预测平台-下
24第二十四章 聚类算法 k-Means
25第二十五章 时间序列（一）
26第二十六章 时间序列（二）
27第二十七章 啤酒销量时序分析
28第二十八章 作业讲解
29第二十九章 社交平台有效信息侦测
30第三十w , Z ? 6 F A ^章 智能设备采集的用户行为数据g P Q f G 5 q的分析
31第三十一章 个性化新闻推荐
32第% N /三6 d f : f十二章 上市资讯公司营收预测
33第三N 7 !十三R C $ E G 5 b ~ L章 保险公司用户精细分层
34第三十四章 电商平台用户画像
文件目录：
| 开课吧-数据挖掘工程师实战完结无秘 |
| │ ├─01第一章 Python基础 |
| │ │x K j 01-01 第一章第1节 MQ Z t Tatplotlib基础-.mp4 |
| │ │ 01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4 |
| │ │ 01-03 第一章第3节 Pandas基础1-.mp4B J s 3 – ` K 4 f |
| │ │ 01-04 第一章第4节 Pandas基础2-.mp4 |
| │ │ 01-05 第一章第5节 PU ~ kand& T } Z 2 qas基础3-/ c ?.mp4 |
| │ │ 01python中matplotlibi A – \ 7 ?课件.pdf |
| │ │ 02python中NumPy课件.pdf |
| │ │ 03python中Pandas课件.pdf |
| │ │ 3mo@ g 3 z Pviemetadata.zip |
| │ │ |
| │ ├─02第二章 数据挖掘先导课（一） |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（一）.pdf |
| │ │ 第2节 向量基础-.mp4 |
| │ │ 第3节 矩阵的运算-.mpc $ d t S4E m X C * p |
| │ │ 第4节 特殊矩阵-.mp4 |
| │w s ` ~ │ 第f p % p5节 最小二乘法-.J e 4 M L \ [ o lmp7 j r dj 3 U # R ,4z t O z ^ b |
| │ │ 第6节 最小二乘法代码^ s ~ 1 J h , I E-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─H V G f j Y R H03第三章 数i \ w V G B据挖掘先导课（二） |
| │ │ 第10节 过拟合欠拟合-.mp4 |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——@ c , K ( e M $先导篇（二）.pdf |
| │ │ 第2节 概率-.mpO 6 c – # E / ~4 |
| │ │ 第3节 离散型随x r 5 E L x机| ;G P ( = p变量-^ s K V Y Q ].mp4 |
| │ │ 第4节 连续! u z ! H 2型随机变量-.mp4 |
| │ │ 第5节 正T $ w 8 *态分布-.mp4 |
| │ │ 第6节 极大似然估E k 4计-.mp4 |
| │ │ 第7节 期望估计-o , i g c.mp4 |
| │ │ 第8节 伯努利分布-.mp4 |
| │ │ 第9节 偏差和方差-.mpR [ ^ t +4 |
| │ │ |
| │ ├─04第四章 数据挖掘先导课（三） |
| │ │ 4.NaiveBayes.zip |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf |
| │ │ 第2节 条件概率-.mp4 |
| │ │ 第3节 贝叶斯公式-.mp4 |
| │ │ 第4节 朴素贝叶斯-.mp4 |
| │ │ 第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp4 |
| │ │ 第6节 垃圾邮件分类-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─05第五章 数据挖掘先导课（四） |
| │ │ 2.KNN.zip |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf |
| │ │ 第2节 距离的度量-.mp4 |
| │ │ 第3节 KNN思想-.mp4 |
| │ │ 第A f q | 74节 KNNsklearn-.mp4 |
| │ │ 第5节 KD树-.mp4 |
| │ │ 第6节 手写数字识] . ` 2 % q V别-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─06第六章 数据D / 2 [ x @挖掘预科w ? Y ) ;课 |
| │ │ 1 Python基础语法.pdf |
| │ │ 10 头脑风F E ! 8 Z V暴（+ J = : 2编程实{ ^ c战）.zip |
| │ │ 11 数学基础一.pdf |
| │ │ 12 数学基础（二）.pdf |
| │ │ 13 数学基础（三）.pdN ) j D 5 C }f |
| │ │ 14 数学基础（四）.pdf |
| │ │ 2 numpR 3 t C b Jy基础.pdW S 4f |
| │ │ 2 作业.txt |
| │ │ 2 国际数7 r & z3 P W % W @据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip |
| │ │ 4 Pandas基础.pdf |
| │ │ 5 matplotlib基础.pdf |
| │ │ 5 TestData.zip |
| │ │ 5 作业需求.txt |
| │ │ 6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf |
| │ │ 7 常见的r K ` V数据挖掘面试题.pdf |
| │ │ 7 快速排序时间复杂度.png |
| │r y / % 2 g n │ 7 数据结构^ x | 8（一）(1) (1).pdf |
| │ │ 8 数据结构（二）.pdf |
| │ │ 9 数据结构（三）.pd9 n v h S ]f |
| │ │ 第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4 |
| │ │ 第11节 数学基础一-.mp4 |
| │p @ n │ 第12节 数学基础二-.mp4 |
| │ │ 第13节B L a b j K G K 数学基础三-.mp4 |
| │ │ 第14节 数学基础四-.mp4 |
| │ │ 第1节 python基础语法-.mp4 |
| │ │o M : 3 – a 第2节 Numpy基础-.mp4 |
| │ │ 第3节 知识串联案例讲解-.mp& D b & % –4 |
| │ │ 第4节 Pandas基础课程-.& } = n m k J Ump4 |
| │ │| ` % q 1 m 第5节 MaY p ! S ftplY u $ 2 / Y Dotlib基础-.mp4 |
| │ │ 第6@ / X V Z b ~ s ?节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4 |
| │ │ 第7节 数据结构1-.mp4 |
| │ │ 第8节 数据结构2-.mp4 |
| │ │ 第9节 数据结构3-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├G ( 6─07第七章 开门见山，入木三分 |
| │ │ 开门见山O G y c ` l L，入木三分-.mp4 |
| │ │H s F I V n , o j 开门见山，入木三分.{ ; z J Vpdf |
| │ │ 数据结构（一）(1).pdf |
| │ │ |
| │ ├─08第八章 取之精华，去伪取真 |
| │ │ 作业参考答案.zip |
| │ │ 兵无常形，特征工程代码数据.zip |
| │ │ 兵无常形，特征工程课件.pdf |
| │ │ 取之精华，去伪取真-.mp4 |
| │ │ 数据挖掘2期-清明假期作业.pdf |
| │ │ 模型的评估指标汇总-V s \ ;.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─09第九章[ O v 7 v o ) e t 法有定论，兵无常形 |
| │ │ 模型解释代码数据.zip |
| │ │ 模型解释课件.pdf |
| │ │ 法有定论，兵无常形-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─10第十章 线性! X Q回归算法 |
| │ │j z F Lineregression算法代码数据.zip |
| │ │ 线性回归算法-.mp` Y = D – d [ q Q4 |
| │ │ 线性回归? & m算法.pdf |
| │ │ |
| │ ├─11第十一章 逻辑回归算法 |
| │ │ LogisticM V w F ? | 9回归(逻辑斯特)算法O \ w m c y P D .zip |
| │ │ 逻辑回归算法-.mp4 |
| │ │ 逻辑回归算法精讲.pd; ? D % v e z pf |
| │ │ |
| │ ├─i i 3 B g B .12第十二章 银行利润最大化 |
| │ │ 逻辑回归算法之如何实现客户逾期C | S 3 = `还款业务 – 代码.zip |
| │ │ 逻o G _ 9 U w _ f辑回归算法之8 U ) t 8 ! W如何实现客户逾期还款业务.pdf |
| │ │ 银行利润最大化.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─13第十三章 支持向量机-SVMW ^ y + : ^ q $ |
| │ │ SVr } @ I w Y AM算法代码.zip |
| │ │ SVM算法课件.pdf |
| │ │ 支持向量机-SVM-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统 |
| │ │ 20200418用户流失预警系统 — 代码.zip |
| │ │ 20200418用户流失预警系统 —课件.pdf |
| │ │4 f D 20200418用户流失预警随堂问题.txt |
| │ │ 数据挖掘项目—用户流失预警系统-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─15第十五章 建筑能源预测; J e ! U : 4 3^ T _ / c模型（上） |
| │ │ 20200421建筑能( + ^ z W |源得分预测报告-代码.zip |
| │ │ 20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf |
| │ │ 20200421建筑能源预测上随堂问题.txt |
| │ │ 建p q . 6 F N # a l筑能源预测模型（m C 5 p G ^上）-.e 9 1mp4 |
| │ │ |
| │ ├─16第十六章 建筑能源预测模型（下） |
| │ │ 20200423建筑能源得分预测报告-代Q w ; P 9 P m @ 0码.zip |
| │ │ 20200423建筑能源得分预测报B ! B x告课件-下.pdf |
| │ │ 2$ l ` [ w g0200423建筑能源预测下随堂问题.txt |
| │ │ 建筑能源预测模型（下）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─17第十七g e 8 4章 决策G + B s g树算法 |
| │ │ 20200425Decisip 8 7 $ ;ov ( 4 ` P z un Tree(决策树算法)代码.zip |
| │ │ 202t j P ( n t }( X ] * n00425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf |
| │ │ 决策树算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─1/ : + \ X n 18第十八章 随机森林算法 |
| │ │ 20200428Random Fo) K : P e F 2 rrest(随机森林算法)代码? % S + 2 M &.zip |
| │ │ 20200428RandoY t C i o @m Forest(随机森林算法)课件.pdf |
| │ │ 2020045 R W h K O28随机森林随堂问题.txt |
| │ │ 五一作业更新.zip |
| │ │ 五一假期作业.N z B I A 2 [ n czip |
| │ │ 随机森_ Y k C b ] 5 k =林算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─19第十九章 金e M s ! G i u 5融信用评分模型 |
| │ │. @ e o 20200507金融风控模型之如何制作评b U Z b 6 } P分卡; { N U [ i { j y@ E * J @ U 9代e h ! 7 T ! , $码.zip |
| │ │ 20200507金融风控模b + L型之如何制作评分卡课件.pdf |
| │ │ 金融信用评分模型-.mp48 6 Q z G |
| │ │ |
| │ ├─20第K 7 ` ; Y Ne l P {二十章 梯度提升算法 |
| │ │ 20200509GBDT随堂问题.txt |
| │} c * \ │ 20200509梯度提升决w G s 7策树/ & R D f 9 ] j V代码.zip |
| │ │ 20200509梯度提升% ^ – Q ! D决策树课件.pdf |
| │ │ 梯度提1 & ) w升算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─21第二十一章 XGBw 7 H , @oost算法 |
| │* [ r e w V O Z n │ 202005) r \c b l Y ^ r ) y12XGBoost随堂问题.txD * . ~t |
| │ │ XGBoost算法\ 0 D C + + 2 C m-.mp4 |
| │ │ XGBoost算法课件-代码.zf i O mip |
| │ │ XGBoost算法课件.pdf |
| │ │ |
| │ ├─22第二十二章 高潜用户预测平台-上 |
| │ │ 20200514用户画像随堂问题-上.txt |
| │ │ 202Q @ C00514高潜用户购买画像-上-代码.zip |
| │ │ 20200514高潜用户购买r + k &画像-上-课件.pdf |
| │ │ 高i Z = + [ T潜用户预测平台-上-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─23第二十三章 高潜用户预测平台-下 |
| │ │ 20200514用户画像随堂问题-上.txt |
| │ │ 20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip` 0 8 . |
| │ │ 20200516用户画像随堂问题-s G b Z G s e ^下.txt |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf |
| │ │ 高潜用户预L o y y W 1 &测平台-下-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─24第二十四章 聚类算法 k-Means |
| │ │ 2T { F S V Y . N0200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf |
| │ │ 20200519无监督学习—聚类算法代码.zip |
| │ │ 20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf |
| │ │ 20200519聚类随; + \ [ w g = D堂问题.txt |
| │ │ 聚类算法 k-Means-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─25第二十五章 时间序列（一）~ S 2 2 |
| │ │ 20200521tstools.zip |
| │ │ 2020052J N \ Z m * & V F1时间序列分析课件.pdf |
| │ │ Facebook分类练习(1).pdx : / l H MfO h C C N ) Y |
| │w _ 5 Q S N \ * │ test、train.zip |
| │ │ 时间e [ 9 W h序列n b M p（一）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─26第二十六章 时间序列（二） |
| │ │ 时间序列（二）点播[ U ) \-时间序列辅助视频-.P l C B 1 # n Kmp4 |
| │ │ 时间序列（二）直播-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─27第二十q m= 9 L } # B ^ U x !七章 啤酒销量时序分析 |
| │ │ 20200526beer.zip |
| │ │ 20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf |
| │ │, 5 A S ^ F Facebook分类练习（答案）.\ \ = } Ypdf |
| │ │ 啤酒销量时序. 5 z ^ 6 N ) h {分析-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─2= Y V ] ] 18第二十八章 作业讲解 |
| │ │ Happiness.zip |
| │ │ 作业讲解9 n ! kj q R _ n 6 F-.mp4 |
| │ │ 简答.zip |
| │ │ 编程题-Copy1.zip |
| │ │ |
| │ ├─29{ t h第二十九章 社交平台有效信息侦测 |
| │ │ 2020053] Q @x + k lr V / b 70补充的小技巧-Python数据透? W h s * . :视表功能.ziT Y ]p |
| │ │ 社交平台有害信息侦测 TF-IDF算法与逻辑回i N : f q Q R w归等] w o + * [ / 0的实践运用.zip |
| │ │ 社交平台有效信息侦测-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├I { u G X # P 7─30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析 |
| │ │ 智能设备采集的用户行为数据的分析-.mp4 |
| │ │ 智能设备采集的用户行为数据的分析.zip |
| │ │ |
| │ ├─31第三十一章 个性化新闻推荐 |
| │ │ 20200604【1.0个性化新闻推荐i I ! 3】.pdf |
| │ │ 20200604【2.0补充案例】 使用hC H \ ( V ! ` L xyperopt调参.pdf |
| │ │ 20200606实时推荐（课间补充）.pdf |
| │ │ 20200606课后资料.zip3 6 _ C J G a Z |
| │ │W J E 个性化新闻推荐-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─32第三十二章 上市资讯公司营收预测5 x d Z 0 k |
| │ │ 20200607上市公司收入预测课后课件更V f 2 R N ^新.pdf |
| │ │ 20200607营收预测-课后课件.zip |
| │ │ 20200607营收预测-课后资料Z . * | v b.zip |
| │ │ 20200607营收预测课件.pdf |
| │ │; Y ( 9 } J $ 9 上市资讯公司营收预测-.mp45 X e = |
| │ │ |
| │ ├─33第三十三章 保险公司用户精细分层 |
| │ │ 20200613决策树-用户分层课件.pdf |
| │ │ 20200613决策树-用户分层课后资料.zip |
| │ │ 保险公司6 f y u 8用户精细分G t Q ;层-.mp4 |
| │k 0 e b . $ │ |
| │ └─34第三十h S L 6四章 电商平台用户画像 |
| │ 20200614用户画像.zip |
| │ 2020061z @ { ! U D4聚类-用户画像课件.pdf |
| │ 20200614+ \ y * + i d逻辑回归.pdft o 1 4 k 2 E T m |
| │ 2020061聚类-用户画像课后资料.zip |
| │ 电商平台用户画像-.mp4 |
点击获取课程资源：开课吧-数据挖6 4 ] x } N Y掘工程师实战|完结无秘百度网盘下载
https://zy.98ke.com/zyjn/63826.html?ref=9358
