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51CTO【微职位】Python 数据分析与机器学习实战课程配套视频课
课程定位与适用门槛 本课程聚焦 Python 在数据分析与机器学习领域的深度应用，核心目标是帮助开发者打通从数据预处理到模型落地的完整工程链路。内容严格限定在编程与算法领域，旨在提升实际动手能力，而非理论空谈。主要面向具备 Python 基础语法、熟悉列表字典等数据结构，但面对真实业务数据感到无从下
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课程定位与适用门槛
本课程聚焦 Python 在数据分析与机器学习领域的深度应用，核心目标是帮助开发者打通从数据预处理到模型落地的完整工程链路。内容严格限定在编程与算法领域，旨在提升实际动手能力，而非理论空谈。主要面向具备 Python 基础语法、熟悉列表字典等数据结构，但面对真实业务数据感到无从下手的开发者；以及希望从传统编程思维转向数据驱动思维，系统掌握统计建模方法的初级算法工程师。对于完全零基础者，不建议直接跟随，需先补充 Python 语法基础。课程不承诺就业保障，而是提供可复用的代码框架与实战经验，强调构建独立解决数据问题的工程能力。
核心模块与学习路径
课程技术栈以 Python 为主，重点覆盖 Pandas 数据处理库与逻辑回归算法。内容编排遵循“先工具、后算法”的严密工程逻辑。首先通过 Pandas 模块，系统讲解数据读取机制及预处理方法，包括缺失值填充、异常值检测等核心操作，这是所有后续分析工作的基石。随后进入逻辑回归章节，从数学原理推导过渡到代码实现，详细覆盖线性回归、逻辑回归的求解过程。建议学习顺序为：先专注第 4 章完成数据清洗，确保能熟练处理脏数据；再进入第 9 章掌握模型构建。这种路径模拟了实际项目中“数据准备、特征工程、模型训练”的标准工作流，避免初学者在未理解数据质量前盲目调参，从而大幅减少学习弯路。
实践方法与预期产出
课程采用“视频讲解 + 代码复现”的实战模式，强调代码的可读性与复用性，拒绝照搬黑盒代码。资料包中的视频用于理解设计思路，配套脚本文件用于动手验证，强烈建议在看视频时同步运行代码，通过修改参数观察模型输出变化，以此加深对口诀和原理的理解。学完本课程，学员应具备独立使用 Pandas 处理大规模结构化数据的能力，并能手动实现逻辑回归算法，深刻理解其梯度下降优化过程。这为后续学习随机森林、神经网络等复杂模型打下坚实基础，学员可尝试独立搭建简单的用户评分预测或二分类风控系统，将理论知识转化为解决实际业务问题的代码资产，真正掌握可落地的开发技能。
51CTO【微职位】Python 数据分析与机器学习实战课程配套视频课
实战导向，深入浅出
编辑点评
课程内容丰富，涵盖数据分析、机器学习多个实战案例，适合希望提升数据分析与机器学习能力的学员。
⭐ 编辑推荐
本课程深入浅出地讲解Python数据分析与机器学习实战，通过多个案例帮助学员掌握核心技能。
✨ 课程亮点
✦实战案例丰富
✦深入浅出讲解
✦提升数据分析与机器学习能力
课程目录
课程目录41 集
- 📁 第9章 逻辑回归算法 050、逻辑回归求解.mp4 [58.0 MB] 049、逻辑回归算法原理推导.mp4 [39.8 MB]
- 📁 第4章 数据分析处理库Pandas 023、Pandas数据预处理实例.mp4 [30.5 MB] 021、Pandas数据读取.mp4 [68.1 MB] 024、Pandas常用预处理方法【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [23.6 MB] 025、Pandas自定义函数.mp4 [21.6 MB] 026、等待提取中.txt 023、Pandas数据预处理实例.mp4 [55.4 MB] 022、Pandas索引与计算【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [27.6 MB]
- 📁 第32章 Xgboost集成算法 159、Xgboost实例演示【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [70.7 MB] 155、Xgboost基本原理【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [26.5 MB] 156、Xgboost目标函数推导.mp4 [32.5 MB] 154、集成算法思想【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [14.2 MB] 157、Xgboost求解实例.mp4 [40.3 MB] 158、Xgboost安装.mp4 [18.4 MB] 160、Adaboost算法概述.mp4 [42.2 MB]
- 📁 第17章 Python文本数据分析 093、基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4 [70.8 MB] 089、相似度计算【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [34.1 MB] 091、TF-IDF关键词提取.mp4 [66.5 MB] 088、文本分析与关键词提取.mp4 [32.6 MB] 092、LDA建模.mp4 [43.4 MB] 090、新闻数据与任务简介.mp4 [48.9 MB]
- 📁 第39章 探索性数据分析：赛事数据集 207、报表可视化分析【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [54.8 MB] 202、数据读取与预处理.mp4 [64.3 MB] 205、特征可视化展示.mp4 [65.1 MB] 204、缺失值可视化分析【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [67.2 MB] 206、多特征之间关系分析.mp4 [64.3 MB] 201、数据背景介绍.mp4 [55.9 MB] 203、数据切分模块【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [86.2 MB] 208、红牌和肤色的关系【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [83.9 MB]
- 📁 第31章 Mnist手写字体与验证码识别 152、验证码识别任务概述.mp4 [52.9 MB] 153、完成验证码识别任务.mp4 [67.7 MB] 149、卷积网络参数配置【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [41.0 MB] 147、Tensorflow构造卷积神经网络参数【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [50.2 MB] 151、CNN在mnist数据集上的效果.mp4 [56.3 MB] 150、卷积神经网络计算流程.mp4 [47.2 MB] 148、Pooling层原理与参数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [40.2 MB]
- 📁 第1章 人工智能入学指南 004、机器学习怎么学？.mp4 [50.5 MB] 006、系列课程环境配置.mp4 [23.9 MB] 005、算法推导与案例.mp4 [34.1 MB] 001、AI时代首选Python【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [34.9 MB] 003、人工智能的核心-机器学习.mp4 [35.8 MB] 002、Python我该怎么学？.mp4 [19.7 MB]
- 📁 第28章 GMM聚类实践 130、GMM实例.mp4 [68.1 MB] 131、GMM聚类.mp4 [53.2 MB]
- 📁 第16 章贝叶斯算法 086、垃圾邮件过滤实例.mp4 [38.3 MB] 084、贝叶斯推导实例.mp4 [20.2 MB] 087、贝叶斯实现拼写检查器.mp4 [59.7 MB] 083、贝叶斯算法概述.mp4 [18.9 MB] 085、贝叶斯拼写纠错实例.mp4 [30.7 MB]
- 📁 第40章 探索性数据分析：农粮组织数据集 209、数据背景简介.mp4 [76.4 MB] 212、峰度与偏度【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [80.5 MB] 211、单变量分析.mp4 [99.9 MB] 213、数据对数变换.mp4 [68.7 MB] 214、数据分析维度【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [48.3 MB] 210、数据切片分析【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [113.4 MB] 215、变量关系可视化展示.mp4 [72.9 MB]
- 📁 第29章 神经网络 132、计算机视觉常规挑战【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [70.6 MB] 139、激活函数.mp4 [31.7 MB] 136、反向传播.mp4 [30.0 MB] 137、神经网络整体架构【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [19.2 MB] 138、神经网络实例【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [34.1 MB] 134、损失函数【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [22.0 MB] 135、softmax分类器【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [33.1 MB] 133、得分函数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [17.7 MB]
- 📁 第38章 Python时间序列案例实战 195、股票预测案例.mp4 [48.0 MB] 198、Pandas生成时间序列.mp4 [55.0 MB] 196、使用tsfresh库进行分类任务.mp4 [57.8 MB] 197、维基百科词条EDA.mp4 [69.1 MB] 200、Pandas滑动窗口.mp4 [28.3 MB] 199、Pandas数据重采样.mp4 [44.7 MB]
- 📁 第3章 科学计算库Numpy 019、Numpy矩阵操作【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [117.9 MB] 020、Numpy常用函数.mp4 [164.2 MB] 018、Numpy矩阵属性【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [36.6 MB] 017、Numpy基本操作.mp4 [39.4 MB] 016、Numpy数据结构.mp4 [65.2 MB]
- 📁 第23章 降维算法：PCA主成分分析 116、PCA降维实例【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [112.0 MB] 115、PCA求解.mp4 [40.0 MB] 114、PCA要优化的目标【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [47.3 MB] 113、PCA降维概述.mp4 [27.3 MB]
- 📁 第30章 Tensorflow实战 143、Tensorflow神经网络实例【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [72.7 MB] 141、Tensorflow常用函数【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [34.5 MB] 145、神经网络dropout.mp4 [38.3 MB] 140、Tensorflow基础操作【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [27.6 MB] 142、Tensorflow回归实例.mp4 [44.4 MB] 144、Tensorflow神经网络迭代.mp4 [70.8 MB] 146、卷积神经网络基本结构.mp4 [45.7 MB]
- 📁 第33章 推荐系统 164、基于用户的协同过滤【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [21.6 MB] 165、基于物品的协同过滤【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [35.4 MB] 162、推荐系统要完成的任务【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [17.0 MB] 166、隐语义模型【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [19.7 MB] 163、相似度计算.mp4 [27.0 MB] 168、模型评估标准.mp4 [15.8 MB] 167、隐语义模型求解.mp4 [26.2 MB] 161、推荐系统应用.mp4 [40.9 MB]
- 📁 第11章 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测 059、模型评估方法【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [52.9 MB] 063、逻辑回归阈值对结果的影响【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [55.8 MB] 056、样本不平衡解决方案【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [56.3 MB] 060、正则化惩罚项【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [32.9 MB] 058、交叉验证.mp4 [55.3 MB] 055、案例背景和目标.mp4 [46.0 MB] 062、混淆矩阵.mp4 [48.3 MB] 061、逻辑回归模型.mp4 [41.7 MB] 064、SMOTE样本生成策略.mp4 [87.8 MB] 057、下采样策略.mp4 [40.7 MB]
- 📁 第21章 降维算法：线性判别分析 108、线性判别分析要解决的问题【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [46.8 MB] 110、线性判别分析求解.mp4 [45.2 MB] 109、线性判别分析要优化的目标.mp4 [42.7 MB]
- 📁 第34章 推荐系统实战 169、Surprise库与数据简介【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [31.5 MB] 174、损失函数定义.mp4 [43.3 MB] 173、模型架构.mp4 [52.9 MB] 172、使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 [46.3 MB] 175、训练网络模型.mp4 [47.1 MB] 170、Surprise库使用方法.mp4 [46.4 MB] 171、得出商品推荐结果.mp4 [50.3 MB]
- 📁 第26章 聚类实践 123、多种聚类算法概述【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [15.0 MB] 124、聚类案例实战【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [94.2 MB]
- 📁 第8章 梯度下降算法 048、学习率对结果的影响.mp4 [23.3 MB] 047、梯度下降方法对比.mp4 [27.9 MB] 046、梯度下降原理.mp4 [48.0 MB]
- 📁 第22章 案例实战：Python实现线性判别分析 111、Python实现线性判别分析【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [56.7 MB] 112、求解得出降维结果.mp4 [50.7 MB]
- 📁 第14章 集成算法与随机森林 077、堆叠模型【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [28.5 MB] 074、集成算法-随机森林.mp4 [51.7 MB] 075、特征重要性衡量【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [49.1 MB] 076、提升模型.mp4 [48.8 MB]
- 📁 第25章 聚类算法-DBSCAN 121、DBSCAN工作流程.mp4 [65.7 MB] 120、DBSCAN聚类算法.mp4 [69.5 MB] 122、DBSCAN迭代可视化展示.mp4 [50.0 MB]
- 📁 第20章 机器学习处理实际问题常规套路 104、HTTP检测任务与数据挖掘的核心【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [68.5 MB] 105、论文的重要程度.mp4 [62.7 MB] 107、BenchMark的作用.mp4 [83.8 MB] 106、BenchMark概述.mp4 [41.6 MB]
- 📁 第10章 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略 051、Python实现逻辑回归任务概述【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [47.6 MB] 054、实验对比效果【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [67.0 MB] 053、停止策略与梯度下降策略对比.mp4 [68.1 MB] 052、完成梯度下降模块【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [83.8 MB]
- 📁 第12章 决策树算法 068、信息增益率.mp4 [22.0 MB] 066、衡量标准-熵【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [46.1 MB] 065、决策树原理概述【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [45.4 MB] 067、决策树构造实例【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [40.1 MB] 069、决策树剪枝策略.mp4 [67.0 MB]
- 📁 第5章 可视化库Matplotlib 027、折线图绘制.mp4 [50.1 MB] 031、绘图细节设置【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [35.4 MB] 029、条形图与散点图【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [66.6 MB] 028、子图操作【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [74.3 MB] 030、柱形图与盒形.mp4 [58.1 MB]
- 📁 第24章 聚类算法-Kmeans 117、Kmeans算法概述【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [40.5 MB] 118、Kmeans工作流程【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [29.7 MB] 119、迭代效果可视化展示【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [49.5 MB]
- 📁 第18章 支持向量机算法 101、SVM核变换.mp4 [85.5 MB] 100、软间隔问题【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [22.6 MB] 096、目标函数【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [34.3 MB] 097、目标函数求解.mp4 [38.3 MB] 094、支持向量机要解决的问题.mp4 [36.7 MB] 095、距离与数据的定义.mp4 [36.0 MB] 099、支持向量的作用【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [41.5 MB] 098、SVM求解实例.mp4 [48.4 MB]
- 📁 第2章 Python快速入门 012、判断结构.mp4 [23.3 MB] 010、List索引.mp4 [48.4 MB] 015、函数基础.mp4 [17.2 MB] 013、字典模块.mp4 [59.3 MB] 008、变量类型.mp4 [30.6 MB] 011、循环结构.mp4 [46.1 MB] 007、快速入门，边学边用【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [4.0 MB] 009、List基础模块【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [42.0 MB] 014、文件处理【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [65.4 MB]
- 📁 第6章 Python可视化库Seaborn 034、调色板.mp4 [44.2 MB] 040、热度图绘制.mp4 [65.8 MB] 032、布局整体风格设置.mp4 [37.4 MB] 037、回归分析绘图【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [43.7 MB] 036、单变量分析绘制.mp4 [47.1 MB] 035、调色板颜色设置.mp4 [38.0 MB] 033、风格细节设置【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [32.9 MB] 039、分类属性绘图.mp4 [51.0 MB] 038、多变量分析绘图.mp4 [48.6 MB]
- 📁 第13章 案例实战：决策树Sklearn实例 072、树可视化与Sklearn实例【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [109.5 MB] 071、决策树涉及参数.mp4 [67.5 MB] 073、Sklearn参数选择模块.mp4 [71.0 MB] 070、决策树复习【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [40.1 MB]
- 📁 第35章 词向量模型Word2Vec 184、梯度上升求解.mp4 [29.6 MB] 183、CBOW求解目标.mp4 [16.1 MB] 182、CBOW模型实例【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4 [34.5 MB] 176、自然语言处理与深度学习【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [33.5 MB] 181、Hierarchical.mp4 [25.4 MB] 178、N-gram模型.mp4 [23.4 MB] 179、词向量.mp4 [23.3 MB] 185、负采样模型【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [16.9 MB] 180、神经网络模型.mp4 [28.0 MB] 177、语言模型.mp4 [13.1 MB]
- 📁 第19章 SVM调参实例 102、Sklearn求解支持向量机.mp4 [69.7 MB] 103、SVM参数调节【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [87.3 MB]
- 📁 第37章 时间序列-ARIMA模型 194、参数选择.mp4 [60.8 MB] 192、相关函数评估方法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [41.3 MB] 193、建立AIRMA模型.mp4 [32.4 MB] 191、ARIMA模型【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [26.2 MB] 190、数据平稳性与差分法【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [40.2 MB]
- 📁 第36章 使用Gensim库构造词向量模型 186、使用Gensim库构造词向量.mp4 [32.9 MB] 187、维基百科中文数据处理.mp4 [51.6 MB] 189、测试相似度结果.mp4 [38.6 MB] 188、Gensim构造word2vec.mp4 [45.3 MB]
- 📁 第7章 线性回归算法 042、误差项分析.mp4 [45.0 MB] 045、线性回归求解【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [38.1 MB] 041、线性回归算法概述.mp4 [50.9 MB] 044、目标函数推导【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [32.4 MB] 043、似然函数求解【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [31.4 MB]
- 📁 第15章 泰坦尼克船员获救 081、随机森林模型【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [68.4 MB] 078、数据介绍.mp4 [36.9 MB] 079、数据预处理.mp4 [72.1 MB] 080、回归模型进行预测.mp4 [75.3 MB] 082、特征选择.mp4 [54.0 MB]
- 📁 第27章 EM算法 126、隐变量问题【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.mp4 [21.0 MB] 125、EM算法要解决的问题【更多精选‖公众号：CunWorknotes】 .mp4 [36.3 MB] 129、GMM模型【持续更新‖免费提供：CunworknoteS】.mp4 [32.0 MB] 128、Jensen不等式.mp4 [37.6 MB] 127、EM算法求解实例.mp4 [68.3 MB]
- 📁 课件与代码 📁 唐宇迪-机器学习课程代码-新整理 📁 机器学习算法配套案例实战 📁 word2vec 维基百科中文数据.exe [2.3 GB] gensim训练model.exe [2.1 GB] word2vec.exe [93.4 MB] 机器学习算法配套案例实战.exe [331.7 MB] 唐宇迪-机器学习课程代码-新整理.exe [66.3 MB] 课件与代码.exe [922.6 MB]
适合人群
- 数据分析从业者
- 机器学习爱好者
- Python编程初学者
🎯 学习收获
- 掌握数据分析方法
- 精通机器学习算法
- 提升Python编程能力
🎉 祝您学习愉快！
