最新Pandas数据分析实战视频课程
资源描述及截图：├─01-核心能力提升班商业智能方向第四期
│├─1.1 商业智能与推荐系统
││ 1-商业智能与推荐系统.mp4
││ L1.zip
││ L1自测文档.xls
││ lesson01BIV2.4.pptx
││
│├─2.1 挖掘数据中的关联规则
││ 2-挖掘数据中的关联规则.mp4
││ L2-code.zip
││ L2自测文档.xls
││ lesson02BIV2.6.pptx
││
│├─3.1 常用机器学习模型
││ 3-常用机器学习模型.mp4
││ L3.zip
││ L3自测文档.xls
││ lesson03BIV1.3.pptx
││
│├─4.1 ALS算法与推荐系统
││ 4-ALS算法与推荐系统.mp4
││ L4-code.zip
││ L4自测文档.xls
││ lesson04BIV2.4.pptx
││ paper.zip
││
│├─5.1 因子分解机, libFM与基于邻域的协同过滤
││ 5-因子分解机,libFM与基于邻域的协同过滤.mp4
││ L5-code.zip
││ L5自测文档.xls
││ lesson05BIV2.1.pptx
││
│├─6.1 预测全家桶与机器学习神器
││ 6-预测全家桶与机器学习神器-1.mp4
││ 6-预测全家桶与机器学习神器-2.mp4
││ L6-code.zip
││ L6自测文档.xls
││ lesson06BIV0.4.pptx
││
│├─7.1 神经网络基础与移动推荐系统
││ 7-神经网络基础与移动推荐系统.mp4
││ L7-code.zip
││ L7自测文档.xls
││ lesson07BIV1.3.pptx
││
│├─8.1 时间序列分析
││ 8-时间序列分析.mp4
││ L8-code.zip
││ L8自测文档.xls
││ lesson08BIV0.8(3).pptx
││
│├─9.1 循环神经网络与预测
││ 9-循环神经网络与预测.mp4
││ L9.zip
││ L9自测文档.xls
││ lesson09BIV0.3.pptx
││
│├─10.1 PageRank、图论与推荐系统
││ 10-PageRank、图论与推荐系统.mp4
││ L10-code.zip
││ L10自测文档.xls
││ lesson10BIV1.5.pptx
││ 优秀作业-BI核心第十章.txt
││
│├─11.1 Graph Embedding
││ 11-GraphEmbedding.mp4
││ L11.zip
││ L11自测文档.xls
││ lesson11BIV3.4.pptx
││ 优秀作业-BI核心第十一章.txt
││
│├─12.1 Graph Convolution Networks
││ 12-GraphConvolutionNetworks.mp4
││ L12.zip
││ L12自测文档.xls
││ lesson12BIV0.2.pptx
││
│├─13.1 机器学习与启发式算法
││ 13-机器学习与启发式算法.mp4
││ L13.zip
││ L13自测文档(1).xls
││ lesson13BIV1.1.pptx
││ 十三优秀作业.txt
││
│└─14.1 路径规划Project Lesson
│ 14-路径规划ProjectLesson-14.mp4
│ L14自测文档.xls
│ lesson14BIV1.0.pptx
│ movielens_flask.zip
│ 思维导图.png
│
├─02-导师制名企实训班商业智能方向第四期
│├─1.1 数据采集与实战
││ 1数据采集与实战.mp4
││ L1-2自测文档.xls
││ L1-code.zip
││ lesson1-2BIV3.8.pptx
││ 名企bi优秀作业分享.docx
││
│├─2.1 数据可视化及实战
││ 2数据可视化及实战.mp4
││ L2-2自测文档.xls
││ L2.zip
││
│├─3.1 推荐系统严眼中的你-用户画像
││ 3推荐系统严眼中的你-用户画像.mp4
││ L3-2自测文档.xls
││ L3-code.zip
││ lesson3-2BIV2.7.pptx
││
│├─4.1 SVD矩阵分解与基于内容的推荐
││ 4SVD矩阵分解与基于内容的推荐.mp4
││ L4-2自测文档.xls
││ L4-code.zip
││ lesson04-2BIV1.7.pptx
││
│├─5.1 CTR预估算法与基于流行度的推荐
││ 5CTR预估算法与基于流行度的推荐.mp4
││ L5-2自测文档.xls
││ L5-code.zip
││ lesson05-2BIV1.9.pptx
││
│├─6.1 近似最近邻查找与YouTube推荐系统
││ 6近似最近邻查找与YouTube推荐系统.mp4
││ L6-2自测文档.xls
││ L6-code.zip
││ lesson06-2BIV3.2.pptx
││
│├─7.1 深度卷积网络与实战
││ 7深度卷积网络与实战.mp4
││ L7-2自测文档.xls
││ L7-code.zip
││ lesson07-2BIV0.8.pptx
││
│├─8.1 时间序列实战与分布式推荐系统
││ 8时间序列实战与分布式推荐系统.mp4
││ L8-2自测文档.xls
││ L8-code(1).zip
││ lesson08BI-2V0.5.pptx
││
│├─9.1 模型融合与智能预测
││ 9模型融合与智能预测.mp4
││ L17自测文档.xls
││ lesson17BI-2V1.4.pptx
││ supplychain.zip
││
│├─10.1 智能供应链
││ 10智能供应链.mp4
││ L18.zip
││ L18自测文档.xls
││ lesson18BI-2V2.1.pptx
││
│├─11.1 智能供应链(二)
││ 11智能供应链(二).mp4
││ L19.zip
││ L19自测文档.xls
││ lesson19BI-2V0.4.pptx
││
│├─12.1 主题模型与文本表征
││ 12主题模型与文本表征.mp4
││ L20.zip
││ L20自测文档.xls
││ lesson20BI-2V0.7.pptx
││
│├─13.1 常见规划问题
││ 13常见规划问题2.mp4
││ L21.zip
││ L21自测文档(1).xls
││ lesson21BI-2V1.2.pptx
││ 智能供应链第5次优秀作业.zip
││
│├─14.1 Learning to Rank与Airbnb个性化推荐
││ 14LearningtoRank与Airbnb个性化推荐.mp4
││ L22自测文档.xls
││ lesson22BI-2V0.8.pptx
││ purchase_redeem.zip
││
│├─15.1 逻辑回归与采购决策
││ 15逻辑回归与采购决策.mp4
││ L23 自测文档.xls
││ L23 评分卡模型V0.2.pptx
││ score_card.zip
││
│├─16.1 Prediction is all you Need
││ 16PredictionisallyouNeed.mp4
││ L24 自测文档.xls
││ L24.zip
││ lesson24BI-2V0.8.pptx
││
│├─17.1 时间序列分析
││ 17时间序列分析.mp4
││ L9.zip
││ L9自测文档.xls
││ lesson09BIV1.0.pptx
││ lesson09BIV1.1.pptx
││ Week1.jpg
││
│├─18.1 时间序列实战
││ 18时间序列实战.mp4
││ code&data.zip
││ lesson10BI-2V0.6.pptx
││
│├─19.1 资金流入流出预测
││ 19资金流入流出预测.mp4
││ L11-2自测文档.xls
││ L11.zip
││ lesson11BI-2V0.4 (1).pptx
││
│├─20.1 个性化推荐与金融数据分析
││ 20个性化推荐与金融数据分析.mp4
││ L12-2自测文档(1).xls
││ L12.zip
││ lesson12BIV1.3.pptx
││
│├─21.1 淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测
││ 21淘宝定向广告演化与天猫用户复购预测.mp4
││ L13 (1).zip
││ L13-2自测文档.xls
││ lesson13BI-2V2.6.pptx
││
│├─22.1强化学习与推荐系统
││ 22强化学习与推荐系统.mp4
││ L14-2自测文档.xls
││ lesson14BI-2V0.6.pptx
││
│└─23.1 AlphaGo Zero实战
│ 23AlphaGoZero实战.mp4
│ L15.zip
│ L15自测文档.xls
│ lesson15BI-2V0.8.pptx
│
├─05-数据分析与python程序设计基础
│├─1.1 Python 数据智能编程基础
││ 1.1 Python数据智能编程基础.mp4
││ lesson01DAV0.6.pptx
││ Week01-BI.pdf
││ Week01-CV.pdf
││ Week01-NLP.pdf
││
│├─2.1 Python 格式化数据处理 - Pandas
││ 2.1 Python格式化数据处理-Pandas.mp4
││ lesson02DAV1.0.pptx
││ Week02-BI.pdf
││ Week02-CV.pdf
││ Week02-NLP.pdf
││
│├─3.1 数据可视化
││ 3.1 数据可视化.mp4
││ lesson03DAV0.8.pptx
││ Week03-BI.pdf
││ Week03-CV.pdf
││ Week03-NLP.pdf
││
│├─4.1 网络信息分析
││ 4.1 网络信息分析.mp4
││ assignment04-1.作业答案参考py.zip
││ assignment04-2.作业答案参考py.zip
││ lesson04DAV0.7.pptx
││ Week04-BI.pdf
││ Week04-CV.pdf
││ Week04-NLP.pdf
││
│├─5.1 文本信息自动化处理
││ 5.1 文本信息自动化处理.mp4
││ assignment05.py作业答案参考.zip
││ L5.zip
││ tfidf.zip
││ Week 05.pdf
││
│├─6.1 Python 办公自动化
││ 6Python办公自动化.mp4
││ assignment06_auto_email.py作业答案参考.zip
││ assignment06_daily_report.py.作业答案参考.zip
││ code.zip
││ lesson06DAV0.9.pdf
││ Week 06.pdf
││
│└─7.1 服务器、数据库与分布式系统
│ 7Python办公自动化.mp4
│ assignment07.py.作业答案参考zip.zip
│ L7-code-afterclass.zip
│ lesson07DAV0.5.pdf
│ Week 07.pdf
│
├─06-微软九步AI学习法-人工智能核心知识强化课程
││Git与版本控制、代码风格.mp4
││
│├─1.1 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度
││ Assignment01-BI.zip
││ Assignment01-CV.zip
││ Assignment01-NLP.zip
││ Assignment01.zip
││ Git 与版本控制、代码风格.pptx
││ Git 思维导图.zip
││ image-retrieval-master.zip
││ lesson01-course.zip
││ networkx如何设置中文.zip
││ 图像检索项目指导书与数据.zip
││ 搜索树，图算法，深度优化与广度优化，算法的时间复杂度.mp4
││
│├─1.2 第一周作业讲解
││ 参考答案.zip
││ 第一周作业讲解.mp4
││
│├─2.1 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架
││ Assignment02.zip
││ house_price.zip
││ L2.1.zip
││ 参考答案.zip
││ 神经网络基础，tensorflow和pytorch框架.mp4
││
│├─3.1 深度卷积网络与计算机图像
││ ai-core-lesson-03-cnn V1.1.pdf
││ Assignment03.zip
││ 微软_lesson03.zip
││ 深度卷积网络与计算机图像.mp4
││
│├─3.2 深度卷积网络与计算机图像
││ Assignment 03_2.pdf
││ Assignment03-refer作业答案参考.py.zip
││ cnn_feature_map_demo.zip
││ L3-code(1).zip
││ lesson03AIV1.3.pdf
││ 深度卷积网络与计算机图像2.mp4
││
│├─4.1 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类
││ Assignment 04.pdf
││ L4-code.zip
││ lesson04AIV1.7.pdf
││ Refer-Assignment04.zip
││ 循环神经网络，文本表征，词向量初步，文本自动分类.mp4
││ 4 D3 Z( k5 ?$ w( q5 I9 A
│├─5.1 Seq2Sequence，机器自动翻译， Image Caption, Attention机制
││ Assignment_05.zip
││ cmn-eng.zip
││ Lesson_05.zip
││ Seq2Sequence，机器自动翻译，ImageCaption,Attention机制.mp4
││
│├─6.1 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型
││ Assignment06.zip
││ assignment06作业参考答案.py.zip
││
││ lesson06AIV0.4.pdf
││ lesson06AIV0.8.pptx
││ lesson06AIV0.8（PDF）.pdf
││ 贝叶斯，决策树，随机森林，SVM模型.mp4
││
│└─7.1 加课：seq2seq的代码及作业的讲解
│ bleu1.py.zip
│ lesson05AIV1.0.pptx
│ lesson05AIV1.2.pptx
│ 加课：seq2seq的代码及作业的讲解.mp4
│
├─07-0基础 Python 入门
│├─1.1 Python 基础入门
││ go.zip
││ python-1-Python基础入门.mp4
││ week1-python入门基础.zip
││
│├─2.1 Python 编程入门
││ python-2-Python编程入门.mp4
││ week2-python编程基础1.zip
││
│├─3.1 常用模块-numpy
││ python-3-常用模块-numpy.mp4
││ week3-numpy.zip
││
│├─4.1 常用模块-pandas
││ python-4-常用模块-pandas.mp4
││ week4-pandsa.zip
││
│├─5.1 数据可视化
││ python-5-数据可视化.mp4
││ week5-数据可视化.zip
││
│└─6.1 Python 办公自动化
│ code.zip4 K- q0 P; H( P
│ lesson06DAV0.9.pptx
│ python-6-Python办公自动化.mp4
│
├─08-深度学习框架选修课
│├─1.1 tensorflow基础知识以及高级api keras
││ tensorflow基础知识以及高级apikeras.mp4
││ 学习资料.zip
││ 深度学习框架.pptx
││ 课堂代码.docx
││
│├─2.1 搭建模型和进阶操作
││ 2-1搭建模型和进阶操作课堂代码.docx
││ 搭建模型和进阶操作.mp4
││
│├─3.1 tensorflow实践项目“大杂烩”
││ tensorflow实践项目“大杂烩”.mp4
││ 学习资料.zip
││ 课堂代码.docx
││
│├─4.1 pytorch基础知识
││ pytorch基础知识.mp4
││ 课堂代码.docx
││
│└─5.1 pytorch神经网络搭建
│ pytorch神经网络搭建.mp4
│ stn.pdf
│ 课程代码.docx
│
├─09-人工智能基础能力提升课
│├─1.1 编程基础)
││ Allen B. Downey - Think Python (2012, O'Reilly Media) - libgen.lc.pdf
││ Lesson-01学习资料.zip
││ week1-编程基础.mp4
││
│├─2.1数据分析基础
││ Lesson-02学习资料.zip6 {) oX6 {2 ?
││ week2-数据分析基础.mp4
││
│├─3.1 机器学习的基本方法
││ Lesson-03学习资料.zip
││ lesson03AIV0.5(2).pptx
││ week3机器学习的基本方法.mp4
││
│├─4.1 机器学习的基本方法（二）
││ week4学习资料.zip
││ week4机器学习的基本方法（二）.mp4
││
│├─5.1 神经网络的基本原理与方法（一）
││ L5-code.zip
││ lesson05AIVV1.1.pptx
││ week5神经网络的基本原理与方法（一）.mp4
││
│├─6.1 神经网络的基本原理与方法（二）
││ L6-code.zip
││ lesson06AIV0.8.pptx
││ week6神经网络的基本原理与方法（二）.mp4
││
│├─7.1 卷积神经网络（一）
││ lesson07AIV1.3.pptx
││ week7卷积神经网络（一）.mp4
││
│├─8.1 卷积神经网络（二）
││ L8-code.zip
││ lesson08BIV0.6.pptx
││ week8卷积神经网络（二）.mp4
││
│└─9.1 图像目标检测
│ lesson09AIV2.1.pptx
│ Object_Detection_Mask.zip
│ week9图像目标检测.mp4
│
└─10-公开课
公开课-AI算法工程师被裁的原因是什么？-20210127.mp4
**** 本内容需购买 ****
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