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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，打造个人专属高薪之路，助力成为数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，谋求晋r B F b t 2 +升v Y 8 m E D以及跨行业，跨方8 d 2 \ ] O r 3 \向发展人员
课程目录：
01第一章 Python基K B q } y u X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）
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 线性回归算法
11第十一章 逻辑zo 4 L ! : f 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—用户流失预警系统m ( ) } * , { i
15第十五章 建筑能源预测模型Z 9 J N K m u _o 5 ; K 6 v ~ S s M（上）
16第十六章 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 高潜用户预测平台-上
23第二十三章 高潜M @ E /用户预测平台-下~ c * E R B \ u
24第二十四章 聚类算法 k-Means
25第二十五章 时间序列3 t {（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
29d { N k a第二十九章 社交平台有效` 1 . R信息侦测
30第三十章 智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% N /三十二章 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: f u v d ] 0 6 Z一章 Python基础 |
| │ │x K j 01-01F P 5 ` t 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp4 |
| │ │ 01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4 |
| │ │ 01-03 第一章f m , : X第3节 Pandas基础1-.mpk I j 2 R I p4 |
| │ │ 01-04 第一章\ j y第4 Z H e j # A l E4节 Pandas基础2-.mp4 |
| │ │ 01-05 第一章第5节 PU ~ kandz n Z % * das基础3-.mp4 |
| │ │ 01p3 L ? OythoD q o 3 h 0 ?n中matplotlib课件.pdf |
| │ │ 02python中NumPy课件.pdf |
| │ │ 03python中Pandas课件.pdf |
| │ │ 3moviemetada% M 1 V c Bta.zip |
| │ │ |
| │ ├─02第二章 数据挖掘先导课（s J O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-V g } c $ r P o ~.mp4 |
| │ │ 第3节 矩阵的运算-.mpc $ dw u + t S4E m X C * p |
| │ │ 第4节 特殊矩阵-.mp4 |
| │w s ` ~ │ 第5节 最小二乘法-.? l ; , \ ,J e 4 M L \ [ o lmp7 j r d # 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（E v , G ,二） |
| │ │ 第10节 过拟合欠拟合-.mp4 |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdZ 0 Cf |
| │ │ 第2节 概率-.mp4 |
| │ │ 第3节 离散型随机| ; p变量-.mp4 |
| │ │ 第4节 连续! u z ! H 2型随机变量-.mp4 |
| │ │ 第5节 正T $: n ~ C 4 b E m w 8 *态分布-.mp4 |
| │ │ 第6节 极大似然估E k 4计-.` E M K amp4 |
| │ │ 第7节 期望估计-.mp4 |
| │ │ 第8节 伯努利分布-.mp4 |
| │ │g q ! A m ; 第S y 2 B9节 偏差和方D c V z [ G H 6 p差-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─04第四章 数据挖掘先导课y e v（三） |
| │ │ 4.NaiveBayes.zip |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先K M i D导篇（三）.pd? 5 W 2 e c 7 2 –f |
| │ │ 第2节 条件概率-.mp4 |
| │ │ 第3L ~ M = e R | _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 |
| │ │ |
| │ ├{ # f 6─05第五章 数据挖掘先导课（z # q S I四） |
| │ │ 2.KNN.zR w G , Y Zip |
| │ │ 第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf |
| │ │ 第2节G 7 { 距离的度量-.mp4 |
| │ │ 第3z * E 1节 KNN思想-.mp4 |
| │ │ 第4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[ d ~ E b ` . |
| │ │ 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）.pdfr M Y g S x 0 ~ |
| │ │ 2 numpR 3 t C b Jy基础.pdW S 4k o & (f |
| │ │ 2 作? m 0 Q C }业.txt |
| │ │ 2 国际数7 r & z % W @据主要国家(地g 3 |区)20年年度数据-utf8.zip |
| │ │ 4g ~ I } f ! 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 常见的数据挖掘面试题.pdf |
| │ │ 7 快速排序时间复杂度.png |
| │r y / % 2 g@ f ( ? n │ 77 ^ T ! 5 H ^ t u 数据结构（一）(1) (1).pd} ~ @f |
| │ │ 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 |
| │ │ 第12节 数学基础二-.m} { 6 ! * n Jp4 |
| │ │ 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 pythom . 2n基础语法-.mp4 |
| │ │o M : 3 – a 第2节 Numpy基础-.X F W + c R dmp4 |
| │ │ 第3节 知识串联案例讲解-.mp&9 W b; D b & % –4 |
| │ │ 第4节 Pandas基础课程-.& } = n m k J Ump4 |
| │ │| ` % q 1 m 第5节 MatplY u $ 2 / Y Dou a U B 7 r E wtlib基础-.mp4 |
| │ │ 第6节 pandas与matplotlib案例讲w b ( E解-.mp4 |
| │i ! c q | f b q Y │ 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^ s O } B \ ( 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，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-.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-.} a S Omp4 |
| │ │ |
| │ ├─10第十章 线性回归算法 |
| │ │j z F Lineregression算法代码数据.zip |
| │ │ 线性回归算法-.mp4 |
| │ │ 线性回归算法.pdf |
| │ │ |
| │ ├─11第十一章 逻辑回l M 5 o . 2 8归算法 |
| │ │ LogisticM V w F ? | 9回归(逻辑斯特)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+ ` D法之如何实现客户逾期还款业务 – 代码.zip |
| │ │ 逻o G _ 93 I e r # ; $ U w _ f辑回归算法之8 U ) t 8 ! W如何实_ r } M :现客户逾期还款业务.pdf |
| │ │ 银行利润最大y J D c . , j ] `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-.mp4t v f } 9 7 ` B k |
| │ │ |
| │ ├─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 —5 t e 3 ? \ {课件.pdf |
| │ │: ^ Z % 4 4 q 20200418用户流k b I !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p b Z & h \ X b c十五章 建筑能源预测; J e ! U :h [ % = ( ^ T 7 M 4 3模型（上） |
| │ │ 2– g * 1 . +0200421建筑能( + ^ z W |源得分X T 8 S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（上h H l :）-.e 9 1mp4 |
| │ │ |
| │ ├─16第十六章 建筑能源预测模型（下） |
| │ │ 202004234 V t ] 2建筑能| \ W q + L 6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A T C } x x ]预测模型t D r , Z I（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 |
| │ │ |
| │z H . C M I ├─18第十八章 随机森林算法( f 1 W : |
| │ │ 20200428S p E 0 Q % ] p NRandom Fo) K : P e F 2 rrest(随机森林算法)代码.zip |
| │ │ 20200428Random 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分卡@ E * J @ U 9代码.zip |
| │t W U │ 20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf* z $ e |
| │ │ 金融信用评分模型-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─20第K 7 ` ; Y N二十章 梯度提升算法 |
| │ │ 20200509GBDT随堂问题Y 8 c _ U i.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.p! s z Qdf |
| │ │ 梯度提1 & ) w升算法-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─21第二十一章 XGBoost) 1 & 8 9 \算法 |
| │* [ r e w V O Z n │ 202005)6 D P r e r \Y d \ # o C ` 4 3 ) y12XGBoost随堂问题.txt |
| │ │ XGBoost算法\ 0 D C + + 2 C m-.mp4 |
| │ │ XGBoost算法课件-代码.zip |
| │ │ 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J B W c 2 Z q.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 |
| │ │ 24 C V Z0200514高潜用户购买画像-上-代码.zip |
| │ │i P n M 9 { s = 20200516用户画像随堂问题-下.txt |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip |
| │ │ 2f 2 j v s ! \ Y02k G i 3 %00516高潜用户购V ! t 2 Q 4 8 M p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 |
| │ │ 20200516高潜用户购买画像-下-课7 = { z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Q F 4 o Y ~ E v法 k-Means-.{ ; h 4 J 7 8 Mmp4 |
| │ │ |
| │z B 1 [ [ , R S \ ├─25第二十五章 时间序列（一）~ S 2 2 |
| │ │ 20200521tstools.zip |
| │ │ 20200521时间序列分析课件.pdf |
| │ │ Facebook分类练习(1).pdf |
| │ │ testb = ? \ :、train.W J M C =zip |
| │ │ 时间e [ 9 W h序列（Q X { [ 3 L 5一）-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─26第二十六章S | 4 v 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H _ t M间序列\ i \ q &（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J ! s 0 h u 9 7课件 (1).pdf |
| │ │ Facebo^ r ( \ .ok分类练习（答案）.\ \ = } Ypdf |
| │ │ 啤酒销量时序分析-.mp4 |
| │ │$ \ P g 4 L – / |
| │ ├─27 $ k , 98第二十八章 作业讲解 |
| │ │ Happiness.zip |
| │ │ 作业讲解9 n ! k 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 |
| │ │ 202; Q 3 U . *0053x + k7 * ; 2 4 | 3 2 Y lF r a & A o b 70补充的小技巧-Python数据透视表功能.zip |
| │r q l m Q │ 社交平台有害信息侦测 TF-M N ] rIDF算法与逻辑回归等的实8 0 x践运用.zip |
| │ │ 社交平台有效信息侦测-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─30第三十章 智能设备采集的用户行为数据T . Z @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7 \ C v H + ) d分析.zip |
| │ │ |
| │ ├─31第三十9 M =一章 个性化新闻推荐 |
| │ │ 20200604【1.0个性化新( M U M V 2 J闻推荐】.pp S qdf |
| │ │ 20200604【2.0补充案例】 使用hC H \ ( V ! ` L xyperopt调参.pdf |
| │ │ 20200606t k A g b d e ,实时推荐（课间补充）.pdf |
| │ │ 20200606课后资料.zip3 6 _ C J G az K J O ( \ Z |
| │ │W J E 个性化新闻推荐-.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─3~ % i j O , T Q ;2第三十二章 上市资讯E 0 g :公司营收预测 |
| │ │ 20200607上市公司收入预测课后课件更V f 2 R N ^新.p_ e z q t m 1 4 )df |
| │ │ 20200607营收预测-课后课件.zip |
| │ │ 20200607营收预测-课后资料Z . * | v b.zip |
| │ │ 20200607d D Q R 5营收预测课件N } p e w / ( k N.pdf |
| │ │ 上市资讯公司营收预测-.mp4 |
| │n ( 1 N d } ? │ |
| │ ├─33第三十三章 保险公司用户精细a n k & k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 |
| │ │ 保险公司用户精细分G t Q ;层-.mp4 |
| │ │ |
| │ └─34第5 T ~ c $ m三十四m _ K T | R 2 j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.ze 0 ] N J *ip |
| │ 电商平台用户画像-.mp4 |
点击获取课程资源：开课吧-数据挖n v E k f掘工程师实战|完结无秘课程W i \ a – l C资源下载
hB y @ q * ettps://wb C / f 5 + 5 ~ yww.51zxlm.com/zyjn/63826.html?ref=9398
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