数据分析进阶课

数据分析进阶课

1147分钟

随着大数据和人工智能发展,数据科学作为一个新兴学科发展迅猛。数据科学也可以赋能业务,通过深入挖掘数据价值,一方面可以提高运营效率,降低成本,另一方面也可以发现商机,开拓业务,带来更多利润。但是数据科学…

随着大数据和人工智能发展,数据科学作为一个新兴学科发展迅猛。数据科学也可以赋能业务,通过深入挖掘数据价值,一方面可以提高运营效率,降低成本,另一方面也可以发现商机,开拓业务,带来更多利润。但是数据科学门槛高,体系庞杂,让初学者望而却步。 为此,我们特别开发了本门系统课程,覆盖基于数据挖掘流程展开的核心能力要求,包括商业理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的全流程。
「零」课程导论 - 讲师介绍 - 课程介绍 「第一周」数据科学是什么 - 什么是数据科学(上) - 什么是数据科学(下) - 数据科学职位介绍(1) - 数据科学职位介绍(2) - 数据科学职位介绍(3) - 数据科学职位介绍(4) - CRISP-DM简介(上) - CRISP-DM简介(下) 「第二周」数据分析工具Python(上) - 安装Python - 「案例」用Python分析员工离职原因 - Python语言简介 - Python中的报错和异常 - Python基本语法知识 - 基本数据类型和数据结构 - 基本运算符 - 控制流 - 自定义函数和Python脚本 - 类的概念 - 手把手教你为HR建立一个智能信息表 - Python自学资源 「第三周」数据分析工具Python(下) - 课前导读 - 开始安装Jupyter Notebook! - 完成数据整理任务 - 数据整理常用库:Numpy & Pandas - Numpy & Pandas中的数据结构 - 手把手带你完成数据整理任务 - 数据整理思路 & 基本操作 - 完成数据可视化任务 - 数据可视化库:Matplotlib & Seaborn - 手把手带你完成数据可视化任务 - 用Python分析离职原因完整代码 「第四周」数据理解与准备 - 相关性系数 - 卡方检验 - 方差分析 - 特征选取引入 - 过滤法 - 包装法 - 嵌入法 - 特征选取总结 - 练习 员工留存分析 「第五周」机器学习初步建模 - 为什么需要机器学习 - 机器学习是什么 - 三种主要的机器学习算法 - Scikit-learn算法库介绍 - 机器学习模型的评估和选择(上) - 机器学习模型的评估和选择(下) - 机器学习模型三个组成部分 - 逻辑回归直观理解 - 逻辑回归三个组成部分 - 目标函数 - 逻辑回归应用 - 多项式逻辑回归模型 - SVM直观理解(上) - SVM直观理解(下) - SVM三个组成部分(1) - SVM三个组成部分(2) - SVM三个组成部分(3) - SVM三个组成部分(4) - SVM核方法(1) - SVM核方法(2) - SVM核方法(3) - SVM和逻辑回归的比较 - 练习 购买转化率预测 「第六周」模型调试与评估 - 模型调试与评估(上) - 模型调试与评估(下) - 交叉验证机制 - 通过测试集评估模型 - 通过验证集选择模型 - 验证集选择模型方法 - K-fold交叉验证 - 模型的过拟合和欠拟合 - 学习曲线 - 如何继续调整模型 - 正则化方法提升模型表现(上) - 正则化方法提升模型表现(下) - 模型效果评估指标(1) - ROC曲线和AUC值-召回率和误检率的关系 - 回归模型的效果评估 - 练习 皮马印第安人糖尿病分类问题 「第七周」机器学习建模进阶I - 课程导言 - 集成方法 - 模型的偏差和方差 - 随机森林 - 自适应提升 - 梯度提升 - 神经网络(1) - 神经网络(2) - 神经网络(3) - 反向传播 - 时间序列算法 - 时间序列分解法 - ARIMA - ARIMA建模操作步骤 - 练习 购买转化率预测(进阶) 「第八周」机器学习建模进阶II - 课程导言 - 层次聚类 - 不同层次聚类算法类型 - 层次聚类的应用 - 基于密度的聚类(DBSCAN) - 算法实现步骤 - 主成分分析(1) - 主成分分析(2) - 主成分分析(3) - 主成分分析(4) - 练习 热门视频分析 「第九周」A/B测试 - A/B测试能解决的问题 - 严谨的A/B测试流程 - A/B测试:确立目标 - A/B测试:实验设计 - A/B测试中的样本量 - A/B测试:运行实验到结论 - A/B测试实验设计案例 - A/B测试之数据分析 - A/B测试失效时的分析方法 - A/B测试分析方法 「第十周」毕业设计 - CRISP-DM项目引入 - CRISP-DM详解1--商业理解 - CRISP-DM详解2--数据理解 - CRISP-DM详解3--数据准备(第一次) - CRISP-DM详解4--建模 - CRISP-DM详解5--数据准备(监督学习建模前的准备) - CRISP-DM详解6--建模(监督学习) - CRISP-DM详解7--评估 - CRISP-DM详解8--发布 - CRISP-DM详解9--总结 - 毕设 OTA平台酒店预定量的预测 - 毕设 OTA平台客户流失预测
张宇晖
张宇晖

数据分析专家