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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大核心常用算法及项目实战案例，打造个人专属i ( * 8 { P : q .高薪之路，助力成为数, ^ / c E / \ A据科学时代最重要的人才。适合人群：
- 研发部门谋求转型的开发人
- 计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，c 1 ? 4 u 1 A C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\ t 4 J H f ]掘先导课（三）
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{ * H N ?
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 线性回归算法
11第十一章 逻辑z o %` w { 4 5 a } h f 6回I | N y M # a归算法
12第A 8 I 6十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第十六章 建筑能源预测模型（下）
17第十; A y 7 ;七章 决策树算法
18第S : & 5 ] T Q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I } ( b ~ , Q b析
28第二十八章 作业讲解
29J | 0 p { N第二十九章 社交平台有` l K效r Y y J F信息侦测
30第三十章 智J 3 ) ~ (能设备采集的用户行为数据的分析
31第三十一章 个性化新闻推荐
32第h v o W X k% N /三C X L S十二章 上市资讯公司营收预测e V u } J q ;
33第三N 7 !十三R Cf 5 _ $ E G 5 b ~ L章 保险公司R n Y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 016 ~ Y i L u g z-01 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp46 , } E d 0 ? |
| │ │ 01-02 第一章第2节 Numpy基础-.m; p r qp4 |
| │ │ 01-03 第一章第3节 Pandas基础1-.mp^ B !4 |
| │ │ 01-04 第一章+ V 4第4节 Pandas基础2-.mp4 |
| │ │ 01-05} b % z r \ 0 第一章第5节 PU ~ kandas基础3-.mp4 |
| │ │ 01python4 ? q ! D中matplotlib课件.pdf |
| │ │ 02python中NumPy课^ e f件.pdf |
| │ │ 03python中Pandas课件.pdf |
| │ │ 3moviemetadata.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-.mpc6 h – 5 i @ $ d t S4E m X C * p |
| │ │ 第4节 特殊矩阵-.mp4 |
| │w s ` ~ │ 第5节 最小二乘法-.J e 4 M L \ [ o lmp7 j r d #_ B 7 * K w y R ,4 |
| │ │ 第6节 最小二乘法代码-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─H V G f j Y R H03第三章 数据挖掘先导课（二） |
| │ │ 第10节 过拟合欠拟合-.mp4 |
| │ │ 第1节-数据L 5 0 } _ V挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf |
| │ │ 第2节 概率-.mp4 |
| │ │ 第3节 离散型随机| ; p变量-.mp4 |
| │ │ 第4节 连续!M X _ y 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-.mp4 |
| │ │ 第8节 伯努利分布-.mp4 |
| │ │ 第9节 偏差和方差-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─04第四章 数据挖掘w s c i先导课（三） |
| │ │ 4.NaiveBayes.zik t op |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先I Q p h { i r导篇（三）.pdf |
| │ │ 第2节# @ R y v | M . 9 条件概率-.m` Y 4 0 5 vp4 |
| │ │ 第3节 贝叶斯公式-.m; , ? ! % k V –p4 |
| │ │ 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 |
| │ │ |
| │ ├─05V & W + u O i y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9 B Y / & [ E ? W（四）.pdf |
| │ │ 第2节 距离的度量-.mp9 o E \4 |
| │ │ 第3节 KNN思想-.mp4 |
| │ │ 第4节 KNNe @ I 7 J zsklearn-.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 头脑风暴（编程实战）.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C Q d）.pdf |
| │ │ 2 numpR 3 t C b Jy+ 9 * 2基础.pdW S 4f |
| │ │ 2 作业.txt |
| │ │ 2 国际数7 r & z % W @据主要国家(地A : * T区)20年年度数据-utf8.zipJ P A # 3 x v 0 |
| │ │ 4 PaT } z 8ndas基础.pdf |
| │ │ 5 matplotlib基础.pdf |
| │ │ 5 TestData.zip |
| │ │ 5 作业N g 7 h x Y )需求.txt |
| │ │ 6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf |
| │ │ 7 常见的数据挖掘面试题.pdf |
| │ │ 7 快速排序时间复杂度.png |
| │r y / % 2 g n │ 7 数据结构（一）(1) (1)| ` ! 7 9 F 2 n s.pdf |
| │ │ 8 数据结构（二）.pdf |
| │ │ 9 数据结T h * ~ y @ B ! ;构（三）.pd9 n v h S ]f |
| │ │ 第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4 |
| │ │) ! S 第11节 数学基; y U础一-.mp4 |
| │ │ 第12节 数学基础二-.mp4 |
| │ │ 第13节B L a b– 0 S j K G K 数学基础三-.mk / d p 9 + tp4 |
| │ │ 第14节 数学8 } # R x + K m基础四-.mp4 |
| │ │ 第1节 python基础语法-.mp4 |
| │5 C \ │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 Matp~ f ) z q I ` ~lY u $ 2 / Y Dotlib基础-.mp4 |
| │ │ 第6节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4 |
| │ │ 第7节 数据结构1-u F `.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，入木三分-.mp4 |
| │ │H s F I V n , o j 开门见山J Q }，入木三分.pdf |
| │ │ 数据结构（一）(1).pdf |
| │ │ |
| │ ├─08第八章 取之精华，去伪取真 |
| │ │ 作业参^ X J b =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f | h 4 x h O H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-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─09第九章[ O v 7 v o ) e t 法有定论，兵无常形` t 2 |
| │ │ 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/ 8 G L x S 0章 线性回归算法 |
| │ │j z F Liner= | Y \egression算法代码数据.zip |
| │ │ 线性回归算法-.mp1 X /4 |
| │ │ 线性回归算法.pdf |
| │ │ |
| │ ├─11第十一章 逻辑回归算法 |
| │ │ LK A A + q b ~ qogisticM V w F ? | 9回归(逻辑z X 4 b : X斯特)算法 .zip |
| │ │ 逻辑回归算法-.mp4 |
| │ │ 逻辑回归算法精讲.pdf |
| │ │ |
| │ ├─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| B & . + { \ _ U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.H V 3 E /zip. P : \ : F |
| │ │ 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 —[ g L ,课件.pdf |
| │ │ 20200418用户流失预警随堂问题.txt |
| │ │ 数据挖掘项目—用0 Z ^户流失预警系统-.mp4 |
| │ │ |
| │K ) ] ! ( ├─15第十五章 建筑能源预测; J e ! U : 4 3模型（上） |
| │ │ 20200421建筑d 3 h ! K : & \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P m p C V S 3 ! A测上随堂问题.txt |
| │ │ 建p q . 6 F N # a l筑能源预测模型（v [ c 1 7 ; G ] f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第十七章 决策树算法 |
| │ │ 20200425Decisip 8 7 $ ;ov ( 4 ` P z un Tree(决策树算法)代码.zip |
| │ │ 202t j P ( n t } n00425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf |
| │ │ 决策树算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─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.zipR + G c 9 d + e |
| │ │ 20200428c R P = 4 @ r g :Random Forest(随机森林算法)课件.pdf |
| │ │ 202004K @ S $ 35 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 |
| │ │ 随机森林算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─19第十九章 金9 + ) o –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分卡@ E * JC f B 1 @ U 9代码.zip |
| │ │ 20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdfw + $ |
| │ │ 金融信用评分模型-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─20第K 7 ` ; Y N二r k \ ;十章 梯度提升算法 |
| │ │ 20200509GBDT随堂问题.txt |
| │} c * \ │ 20200509梯度提升决策树代码.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 XGBoost算法 |
| │* [ r e w V O Z n │ 202005) r \ ) y12XGBoost随堂问题.txt |
| │ │ XGBoM A 5 V 7 K ~ { /ost算法\ 0 D C + + 2 C m-.mp4 |
| │ │ XGBoos( S St算法课件-代码.zip |
| │ │ XGBoost算法课件.pdf |
| │* Q ~ r o ] * 6 │ |
| │ ├─22第二十二章 高潜用户预测平台-上 |
| │ │ 20200514用户画像随堂问题-V ^ 1 0 G * ` } 8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J 4 c s + 3 R + I-课件.pdf |
| │ │ 高潜用户预测平台-上-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─23第二十三章 高潜用户预测平台-下 |
| │ │ 20200514X ` ) Y W A C L用户画像随堂问题-上.txt |
| │ │ 20200514高潜用户购买画^ X / j v g ? q像-上-代码.zip |
| │ │ 20200516用? R P T O f户画像随堂问题-下.txt |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip |
| │ │ 20200516高潜用户购y M c $买画像-下-课件.pdf |
| │ │ 高潜用户预L o y y W 1 &测平台-下-.mL ^ l q P I X Q Xp4 |
| │ │ |
| │ ├─24第二十四章 聚类算法 kj N ; X o #-Means |
| │ │ 20200516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% ` B = l五章 时间序列（一）~ S 2 2 |
| │B j u R q D O z O │ 20200521tstools.zip |
| │ │ 20200521时间序列分~ H 9析课件.pdf |
| │ │y g 2 } Facebook分类练习(1).pdf |
| │ │ test、train.zip |
| │ │ 时间e [ 9 W h序列（5 U 0一）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─26第二十六章 时间序列（二） |
| │ │ 时间序列（二）点播-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 # 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 |
| │ │ Facebook分类练习（答案）.\ \ = } Ypdf |
| │ │ 啤酒销量时序分析-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─28第二十八( % F T { e k T R章 作; [ e r o Z业讲解 |
| │ │ Happiness.zip |
| │ │ 作业讲解9 n ! kf Z P ~ S Q \ 6 F-.mp4 |
| │ │ 简答.zip |
| │ │ 编程题-Copy1.zip |
| │ │ |
| │ ├─29第二十九章 社交平台有效信息侦测 |
| │ │ 2020053x + k l b 70补充的小q * m . \ i )技巧-Python数据透2 ^ ) Z ` x / 8视表功能.zip |
| │ │ 社交平c } 8 b O台有害信息侦测A O } A TF-IDF算法与逻辑回归等的实践运用.zip |
| │ │ 社交平台有效信息侦测-.mpe Z z .4 |
| │ │ |
| │ ├─30第三十章 智能设备采集的用户行为_ 7 C q \ 6 N V数据| $ \ 8 ^的分析 |
| │ │ 智能设备采集的用户行为数据的分析-.C _ L u ! `mp4 |
| │ │ 智能设备采集的用户行为数据的` k h d &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V K M w 3 + _ R M】.pdf |
| │ │ 20200604【2.0补充案例】 使用hC H \ ( V ! ` L xyperopt调参.pdf |
| │ │ 20200606实时推荐（课. u P 2 U x [ K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 |
| │ │ 20200607上市) P q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 |
| │ │ 202o R w00607营收预测-课后资料Z . * | v b.zip |
| │ │ 20200607营收预测课件.pdf |
| │ │ 上市资讯公司营收预测-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─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h D X料.zip |
| │ │ 保险公司用户精细分G t Q ;层-.mp4 |
| │ │ |
| │ └─34第三十四章 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逻辑回归.pdf |
| │ 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$ R M O G ]掘工程师实战|完结无秘百度网盘下载
h3 ] % m = H M & Gttps://www.51zxlm.com/zyjn/63826.html?ref=9400
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