超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程

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《超强大的Python数据分析课程-偏机器学习方向 Python数据分析经典案例课程》本课程共 47 节视频，按章节循序渐进讲解，适合希望系统掌握核心知识点的学习者。【技能收获】学完可掌握：Python 编程。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（47 节）

*   课时01.课程简介.flv

*   课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv

*   课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv

*   课时05.特征数据可视化展示.flv_d.flv

*   课时06.数据预处理.flv_d.flv

*   课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv_d.flv

*   课时08.数据简介及面临的挑战.flv_d.flv

*   课时09.数据不平衡问题解决方案.flv_d.flv

*   课时10.逻辑回归进行分类预测.flv_d.flv

*   课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv_d.flv

*   课时12.使用数据生成策略.flv_d.flv

*   课时13.数据简介与特征课时化展示.flv_d.flv

*   课时14.不同特征的分布规则.flv_d.flv

*   课时15.决策树模型参数详解.flv_d.flv

*   课时16.决策树中参数的选择.flv_d.flv

*   课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv_d.flv

*   课时18.船员数据分析.flv_d.flv

*   课时19.数据预处理.flv_d.flv

*   课时20.使用回归算法进行预测.flv_d.flv

*   课时21.使用随机森林改进模型.flv_d.flv

*   课时22.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv

*   课时23.级联模型原理.flv_d.flv

*   课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv

*   课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv

*   课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv

*   课时27.数据简介与特征预处理.flv_d.flv

*   课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv_d.flv

*   课时29.数据预处理.flv_d.flv

*   课时30.构建预测模型.flv_d.flv

*   课时31.基于聚类模型的分析.flv

*   课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv

*   课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv

*   课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv_d.flv

*   课时35.卷积神经网络模型.flv_d.flv

*   课时36.构建完整的神经网络模型.flv_d.flv

*   课时37.训练神经网络模型.flv_d.flv

*   课时38.PCA原理简介.flv_d.flv

*   课时39.数据预处理.flv_d.flv

*   课时40.协方差分析.flv_d.flv

*   课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv

*   课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv

*   课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv

*   课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv

*   课时45.数据清洗.flv_d.flv

*   课时46.数据预处理.flv_d.flv

*   课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv

*   课时48.预测结果.flv_d.flv