Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

课程特色：

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：

常国珍，北京大学会计学博士，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。具有多年金融、电信及零售行业数据科学项目实施和咨询服务经验。专注于零售金融与泛零售领域的数据治理、市场与用户分析、信息安全和智能解决方案。著有《Python数据科学：技术详解与商业实践》等三本数据科学图书。

课程目录

天善智能-Python数据科学-技术详解与商业实践/
├──章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
| ├──01-1. 数据科学的概念.mkv 37.13M
| ├──01-2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mkv 37.79M
| ├──01-3. 数据科学的统计基础.mkv 65.78M
| ├──01-4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mkv 27.83M
| ├──01-5. 各类算法的适用场景讲解.mkv 56.19M
| └──01-6. 面向应用的分类模型评估.mkv 49.33M
├──章节02： 第二讲：Python基础
| ├──02-10. Python原生态数据结构(下).mkv 35.65M
| ├──02-11. Python控制流.mkv 44.43M
| ├──02-12. Python函数.mkv 26.60M
| ├──02-13. Python模块的使用.mkv 18.83M
| ├──02-7. Python介绍.mkv 24.35M
| ├──02-8. Python基础数据类型和表达式.mkv 77.77M
| └──02-9. Python原生态数据结构(上).mkv 47.30M
├──章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
| ├──03-14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mkv 94.98M
| ├──03-15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mkv 99.26M
| ├──03-16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mkv 153.05M
| ├──03-17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mkv 82.71M
| ├──03-18. 统计制图原理.mkv 39.45M
| ├──03-19. 数据库基础.mkv 13.18M
| ├──03-20. 数据整合和数据清洗.mkv 152.43M
| ├──03-21. 数据整理.mkv 37.16M
| ├──03-22. 课后答疑.mkv 48.72M
| ├──03-23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mkv 59.96M
| └──03-24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mkv 51.97M
├──章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
| ├──04--25. 两变量关系检验方法综述.mkv 40.16M
| ├──04--26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mkv 70.42M
| ├──04--27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mkv 23.79M
| ├──04--28. 假设检验与单样本T检验(上).mkv 40.31M
| ├──04--29. 假设检验与单样本T检验(下).mkv 18.17M
| ├──04--30. 两样本T检验.mkv 85.59M
| ├──04--31. 方差分析.mkv 28.48M
| ├──04--32. 相关分析.mkv 21.65M
| ├──04--33. 相关知识点答疑.mkv 21.82M
| ├──04--34. 简单线性回归(上).mkv 66.02M
| ├──04--35. 简单线性回归(下).mkv 13.84M
| ├──04--36. 多元线性回归.mkv 42.25M
| ├──04--37. 课后作业与课程答疑.mkv 30.01M
| ├──04--38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mkv 6.95M
| ├──04--39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mkv 46.57M
| ├──04--40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mkv 35.17M
| ├──04--41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mkv 36.07M
| ├──04--42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mkv 64.03M
| ├──04--43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mkv 47.24M
| └──04--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.mkv 32.97M
├──章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
| ├──05--45. 课程答疑1.mkv 10.00M
| ├──05--46. 线性回归检验（上）.mkv 104.58M
| ├──05--47. 线性回归检验（中）.mkv 148.36M
| ├──05--48. 线性回归检验（下）.mkv 135.84M
| ├──05--49. 逻辑回归基础（上）.mkv 110.92M
| ├──05--50. 逻辑回归基础（下）.mkv 198.06M
| ├──05--51. 课程答疑2.mkv 198.06M
| ├──05--52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mkv 8.30M
| ├──05--53. 作业讲解2矩估计1.mkv 38.79M
| ├──05--54. 作业讲解3矩估计2.mkv 27.29M
| ├──05--55. 作业讲解4极大似然估计.mkv 32.75M
| ├──05--56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mkv 38.87M
| ├──05--57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mkv 24.02M
| ├──05--58. 作业讲解7模型调优.mkv 64.05M
| ├──05--59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mkv 72.68M
| └──05--60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mkv 38.56M
├──章节06： 第六讲：电信客户流失预警
| ├──06-61. 课前答疑.mkv 5.82M
| ├──06-62. 决策树建模思路（上）.mkv 23.60M
| ├──06-63. 决策树建模思路（下）.mkv 95.09M
| ├──06-64. 决策树建模基本原理.mkv 9.50M
| ├──06-65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mkv 58.96M
| ├──06-66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mkv 14.85M
| ├──06-67. CART决策树建模原理.mkv 6.57M
| ├──06-68. 模型修剪-以CART为例.mkv 11.49M
| ├──06-69. 案例讲解1.mkv 114.19M
| ├──06-70. 神经网络基本概念.mkv 12.91M
| ├──06-71. 人工神经网络结构.mkv 6.90M
| ├──06-72. 感知器.mkv 57.91M
| ├──06-73. 案例讲解2.mkv 29.52M
| ├──06-74. BP神经网络.mkv 51.84M
| └──06-75. 课后答疑.mkv 25.08M
├──章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
| ├──07-76. 不平衡分类概述.mkv 138.64M
| ├──07-77. 欠采样.mkv 7.24M
| ├──07-78. 过采样.mkv 10.32M
| ├──07-79. 综合采样.mkv 7.33M
| ├──07-80. 案例讲解.mkv 45.23M
| ├──07-81. 集成学习概述.mkv 114.01M
| ├──07-82. 随机森林.mkv 61.92M
| ├──07-83. Adaboost算法.mkv 32.55M
| └──07-84. 提升树、GBDT和XGBoost.mkv 59.92M
├──章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
| ├──08-085. 多元统计基础与变量约减的思路.mkv 34.11M
| ├──08-086. 主成分分析理论基础1.mkv 46.21M
| ├──08-087. 主成分分析理论基础2.mkv 79.42M
| ├──08-088. 主成分分析理论基础3.mkv 32.77M
| ├──08-089. 主成分分析案例1.mkv 71.61M
| ├──08-090. 主成分分析案例2.mkv 37.86M
| ├──08-091. 因子分析1.mkv 79.70M
| ├──08-092. 因子分析2.mkv 13.23M
| ├──08-093. 稀疏主成分分析.mkv 21.70M
| ├──08-094. 变量聚类原理.mkv 22.93M
| ├──08-095. 变量聚类操作.mkv 42.65M
| ├──08-096. 答疑1.mkv 20.23M
| ├──08-097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mkv 79.45M
| ├──08-098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mkv 69.92M
| ├──08-099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mkv 51.38M
| ├──08-100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mkv 120.44M
| └──08-101. 答疑2.mkv 10.55M
├──章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
| ├──09-102. 凸优化基本概念.mkv 42.85M
| ├──09-103. 凸集的概念.mkv 11.89M
| ├──09-104. 凸函数.mkv 21.82M
| ├──09-105. 无约束凸优化计算.mkv 29.02M
| ├──09-106. 有约束凸优化计算.mkv 63.78M
| ├──09-107. 朴素贝叶斯分类器.mkv 53.15M
| ├──09-108. 支持向量机引论.mkv 26.11M
| ├──09-109. 线性可分的支持向量机.mkv 59.31M
| ├──09-110. 线性不可分的支持向量机.mkv 21.99M
| ├──09-111. 支持向量机使用案例.mkv 25.23M
| ├──09-112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 59.34M
| ├──09-113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 50.50M
| ├──09-114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 72.17M
| ├──09-115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 60.79M
| ├──09-116. 客户画像与标签体系.mkv 34.91M
| ├──09-117. 客户细分.mkv 37.25M
| ├──09-118. 聚类的基本逻辑.mkv 12.20M
| ├──09-119. 系统聚类(上).mkv 85.40M
| ├──09-120. 系统聚类(下).mkv 51.35M
| ├──09-121. K-means聚类.mkv 66.71M
| ├──09-122. 使用决策树做聚类后客户分析.mkv 30.15M
| └──09-123. 课后答疑.mkv 17.16M
├──章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
| ├──10-124. 智能推荐（上）.mkv 49.79M
| ├──10-125. 智能推荐（下）.mkv 141.47M
| ├──10-126. 购物篮分析与运用.mkv 24.55M
| ├──10-127. 关联规则（上）.mkv 34.09M
| ├──10-128. 关联规则（中）.mkv 95.28M
| ├──10-129. 关联规则（下）.mkv 18.79M
| ├──10-130. 序贯模型.mkv 23.73M
| ├──10-131. 相关性在推荐中的运用.mkv 46.19M
| └──10-132. 答疑.mkv 71.52M
└──Ben_八大直播八大案例配套课件.exe 130.58M