天善智能-Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

编辑点评

案例驱动，理论与实践结合，适合数据科学初学者及从业者。

⭐ 编辑推荐

天善智能Python数据科学课程，涵盖数据挖掘、机器学习、推荐系统等核心内容，通过八大案例解析，提升数据科学实战能力。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐资料.png [493.5 KB]
131. 相关性在推荐中的运用.mp4 [27.2 MB]
126. 购物篮分析与运用.mp4 [19.5 MB]
📁 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例必看.png [493.5 KB]
099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 [43.1 MB]
093. 稀疏主成分分析.mp4 [14.4 MB]
097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 [50.6 MB]
086. 主成分分析理论基础1.mp4 [21.0 MB]
094. 变量聚类原理.mp4 [15.1 MB]
089. 主成分分析案例1.mp4 [42.3 MB]
087. 主成分分析理论基础2.mp4 [39.6 MB]
095. 变量聚类操作.mp4 [23.6 MB]
090. 主成分分析案例2.mp4 [21.6 MB]
100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 [58.8 MB]
085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 [21.7 MB]
088. 主成分分析理论基础3.mp4 [21.2 MB]
091. 鍥犲瓙鍒嗘瀽1.mp4 [46.7 MB]
092. 鍥犲瓙鍒嗘瀽2.mp4 [9.6 MB]
098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 [50.7 MB]
📁 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作文档.zip [1.8 MB]
45. 课程答疑1.mp4 [6.1 MB]
47. 线性回归检验（中）.mp4 [98.4 MB]
54. 作业讲解3矩估计2.mp4 [16.8 MB]
53. 作业讲解2矩估计1.mp4 [24.3 MB]
49. 逻辑回归基础（上）.mp4 [74.2 MB]
50. 逻辑回归基础（下）.mp4 [124.8 MB]
46. 线性回归检验（上）.mp4 [69.0 MB]
48. 线性回归检验（下）.mp4 [83.1 MB]
57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 [15.5 MB]
56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 [24.6 MB]
52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4 [6.2 MB]
58. 作业讲解7模型调优.mp4 [41.2 MB]
60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 [22.7 MB]
59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 [46.9 MB]
51. 课程答疑2.mp4 [124.8 MB]
55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 [23.6 MB]
📁 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 [127.6 MB]
4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 [145.4 MB]
6. 面向应用的分类模型评估.mp4 [131.7 MB]
5. 各类算法的适用场景讲解.mp4 [185.7 MB]
1. 数据科学的概念.mp4 [113.7 MB]
3. 数据科学的统计基础.mp4 [195.8 MB]
📁 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
109. 线性可分的支持向量机.mp4 [43.5 MB]
105. 无约束凸优化计算.mp4 [18.8 MB]
117. 瀹㈡埛缁嗗垎.mp4 [28.0 MB]
107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 [33.9 MB]
115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [33.0 MB]
123. 璇惧悗绛旂枒.mp4 [17.8 MB]
114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [36.4 MB]
120. 系统聚类(下).mp4 [38.4 MB]
102. 凸优化基本概念.mp4 [28.6 MB]
119. 系统聚类(上).mp4 [51.5 MB]
110. 线性不可分的支持向量机.mp4 [15.6 MB]
108. 支持向量机引论.mp4 [15.6 MB]
113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [32.8 MB]
106. 有约束凸优化计算.mp4 [44.1 MB]
116. 客户画像与标签体系.mp4 [25.5 MB]
122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 [24.2 MB]
111. 支持向量机使用案例.mp4 [14.6 MB]
112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 [35.6 MB]
118. 聚类的基本逻辑.mp4 [10.0 MB]
📁 章节02： 第二讲：Python基础
章节02： 第二讲：Python基础文档.zip [1.8 MB]
10. Python原生态数据结构(下).mp4 [19.3 MB]
8. Python基础数据类型和表达式.mp4 [52.6 MB]
9. Python原生态数据结构(上).mp4 [27.0 MB]
13. Python模块的使用.mp4 [11.3 MB]
11. Python控制流.mp4 [27.3 MB]
📁 章节06： 第六讲：电信客户流失预警
66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4 [12.0 MB]
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4 [45.8 MB]
71. 人工神经网络结构.mp4 [5.7 MB]
75. 璇惧悗绛旂枒.mp4 [20.8 MB]
69. 案例讲解1.mp4 [55.9 MB]
74. BP神经网络.mp4 [31.2 MB]
67. CART决策树建模原理.mp4 [4.8 MB]
68. 模型修剪-以CART为例.mp4 [8.9 MB]
62. 决策树建模思路（上）.mp4 [20.0 MB]
63. 决策树建模思路（下）.mp4 [60.2 MB]
64. 决策树建模基本原理.mp4 [7.1 MB]
70. 神经网络基本概念.mp4 [9.8 MB]
73. 案例讲解2.mp4 [25.3 MB]
61. 璇惧墠绛旂枒.mp4 [4.9 MB]
📁 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
章节04： 第四讲：二手房价格分析报告必看.png [493.5 KB]
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.mp4 [22.0 MB]
35. 简单线性回归(下).mp4 [11.7 MB]
39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 [28.4 MB]
40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 [23.4 MB]
41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 [21.5 MB]
27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4 [18.4 MB]
33. 相关知识点答疑.mp4 [16.5 MB]
38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4 [3.8 MB]
31. 鏂瑰樊鍒嗘瀽.mp4 [23.3 MB]
32. 鐩稿叧鍒嗘瀽.mp4 [16.1 MB]
42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 [30.7 MB]
26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4 [43.0 MB]
34. 简单线性回归(上).mp4 [44.3 MB]
25. 两变量关系检验方法综述.mp4 [33.0 MB]
28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4 [29.6 MB]
37. 课后作业与课程答疑.mp4 [23.6 MB]
29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4 [13.5 MB]
43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 [30.2 MB]
36. 多元线性回归.mp4 [33.7 MB]
📁 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型说明.png [493.5 KB]
80. 案例讲解.mp4 [35.9 MB]
84. 鎻愬崌鏍戙€丟BDT鍜孹GBoost.mp4 [38.4 MB]
81. 集成学习概述.mp4 [67.0 MB]
76. 不平衡分类概述.mp4 [75.7 MB]
📁 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4 [56.8 MB]
19. 数据库基础.mp4 [9.5 MB]
21. 数据整理.mp4 [24.0 MB]
18. 统计制图原理.mp4 [20.5 MB]
20. 数据整合和数据清洗.mp4 [97.3 MB]
16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4 [98.5 MB]
15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4 [55.9 MB]
24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 [32.9 MB]
17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4 [53.8 MB]
22. 璇惧悗绛旂枒.mp4 [32.4 MB]
23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4 [31.6 MB]

适合人群

• 数据科学初学者
• 数据科学从业者
• 数据分析爱好者

🎯 学习收获

• 掌握数据挖掘方法
• 精通机器学习算法
• 提升商业数据分析能力

🎉 祝您学习愉快！