DC学院数据分析师(入门)

DC学院数据分析师(入门) IT教程 第1张

教程目录:
├──第1章-开启数据分析之旅
│ ├──1-1 数据分析的一般流程及应用场景.mp4
│ ├──1-2 Python编程环境的搭建及数据分析包的安装.mp4
│ └──全网最大的免费IT学习资源社区.url
├──第2章-获取你想要的数据
│ ├──2-1 获取互联网上的公开数据集.mp4
│ ├──2-2 用网站API爬取网页数据.mp4
│ ├──2-3 爬虫所需的HTML基础.mp4
│ ├──2-4 基于 HTML 的爬虫,Python(Beautifulsoup)实现 .mp4
│ ├──2-5 网络爬虫高级技巧-使用代理和反爬虫机制.mp4
│ ├──2-6 应用案例-爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储.mp4
│ └──全网最大的免费IT学习资源社区.url
├──第3章-数据存储与预处理
│ ├──3-1 数据库及 SQL 语言概述.mp4
│ ├──3-2 基于 HeidiSQL 的数据库操作 .mp4
│ ├──3-3 数据库进阶操作-数据过滤与分组聚合 .mp4
│ ├──3-4 用 Python 进行数据库连接与数据查询 .mp4
│ ├──3-5 其他类型数据库-SQLite&MongoDB .mp4
│ ├──3-6 用 Pandas 进行数据预处理-数据清洗与可视化 .mp4
│ └──全网最大的免费IT学习资源社区.url
├──第4章-统计学基础与Python数据分析
│ ├──4-1 探索型数据分析-绘制统计图形展示数据分布.mp4
│ ├──4-10 预测型数据分析-聚类算法(k均值、DBSCAN).mp4
│ ├──4-11 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型(一).mp4
│ ├──4-12 预测型数据分析-用特征选择方法优化模型(二).mp4
│ ├──4-13 预测型数据分析实践-用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程.mp4
│ ├──4-14 预测型数据分析实践-用rapidminer解决商业分析关键问题.mp4
│ ├──4-15 高级数据分析工具-进阶机器学习技术概览.mp4
│ ├──4-2 探索型数据分析实践-通过统计图形探究数据分布的潜在规律(Seaborn实现).mp4
│ ├──4-3 描述统计学-总体、样本和误差,基本统计量.mp4
│ ├──4-4 推断统计学-概率分布和假设检验.mp4
│ ├──4-5 验证型数据分析实践-在实际分析中应用不同的假设检验(scipy实现).mp4
│ ├──4-6 预测型数据分析-线性回归.mp4
│ ├──4-7 预测型数据分析-Python中进行线性回归(scikit-learn实现).mp4
│ ├──4-8 预测型数据分析-分类及逻辑回归.mp4
│ ├──4-9 预测型数据分析-其它常用回归和分类算法(k近邻、决策树、随机森林).mp4
│ └──全网最大的免费IT学习资源社区.url
├──第5章-数据分析思维与全流程实战
│ ├──5-1 养成数据分析的思维.mp4
│ ├──5-2 全方位数据分析实战及报告撰写.mp4
│ ├──5-3 课程回顾以及知识延伸.mp4
│ └──全网最大的免费IT学习资源社区.url
├──免费试学-试听课程
│ ├──全网最大的免费IT学习资源社区.url
│ └──试学1-试听课程.mp4
└──资料区
├──1-2Python环境配置及相关工具包安装.html
├──2-1python基础知识.html
├──2-3爬虫所需的HTML基础.html
├──2-4基于 HTML 的爬虫,Python(Beautifulsoup)实现.html
├──2-5网络爬虫高级技巧:使用代理和反爬虫机制.html
├──2-6 应用案例:爬取豆瓣 TOP250 电影信息并存储.html
├──3-1数据库及 SQL 语言概述.html
├──3-2基于 HeidiSQL 的数据库操作.html
├──3-3数据库进阶操作:数据过滤与分组聚合.html
├──3-4用 Python 进行数据库连接与数据查询.html
├──3-5其他类型数据库:SQLite&MongoDB.html
├──3-6用 Pandas 进行数据预处理:数据清洗与可视化.html
├──4-10预测型数据分析:聚类算法(k均值、DBSCAN).html
├──4-11预测型数据分析:用特征选择方法优化模型.html
├──4-12预测型数据分析:用特征选择方法优化模型(二).html
├──4-13预测型数据分析实践:用scikit-learn实现数据挖掘建模全过程.html
├──4-14预测型数据分析实践:用rapidminer解决商业分析关键问题.html
├──4-15高级数据分析工具:进阶机器学习技术概览.html
├──4-1探索型数据分析:绘制统计图形展示数据分布.html
├──4-3描述统计学:总体、样本和误差,基本统计量.html
├──4-4推断统计学:概率分布和假设检验.html
├──4-5验证型数据分析实践:在实际分析中应用不同的假设检验(scipy实现).html
├──4-7预测型数据分析:Python中进行线性回归(scikit-learn实现).html
├──4-8预测型数据分析:分类及逻辑回归.html
├──4-9预测型数据分析:其它常用回归和分类算法(k近邻、决策树、随机森林).html
├──4.6预测型数据分析:线性回归.html
├──5-1养成数据分析的思维.html
├──5-2数据分析全流程及报告撰写.html
├──5-3课程回顾以及知识延伸.html
├──基于API的爬虫.html
├──全网最大的免费IT学习资源社区.url
├──数据分析师成长手册.pdf
└──探索型数据分析实践:通过统计图形探究数据分布的潜在规律(Seaborn实现).html

DC学院数据分析师(入门) IT教程 第2张

相关下载

点击下载

参与评论