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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）
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） 深入浅出，案例丰富，助力商业实践 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
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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）
深入浅出，案例丰富，助力商业实践
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
✦案例丰富
✦理论与实践结合
✦提升实战能力
课程目录
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐3 集
- 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16 集
- 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17 集
- 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6 集
- 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19 集
- 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6 集
- 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14 集
- 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20 集
- 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5 集
- 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11 集
- 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！
