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Python数据分析与可视化-建模与调优教程Python机器学习全流程项目实战精讲教程
===============课程目录
(1)章节1：机器学习方法论；目录中文件数:8个
├─(1)1.数据分析与数据挖掘.mp4
├─(2)2.机器学习、深度学习与人工智能.mp4
├─(3)3.机器学习的核心任务.mp4
├─(4)4.机器学习的核心要义.mp4
├─(5)5.机器学习项目实战全流程.mp4
├─(6)6.Python编程工具.mp4
├─(7)7.JupyterNotebook与PyCharm.mp4
├─(8)8.机器学习具体学习方法指导.mp4
(2)章节2：机器学习需求分析；目录中文件数:3个
├─(9)09.需求分析.mp4
├─(10)10.项目技术、产品和应用调研.mp4
├─(11)11.实例：数据科学岗位需求分析.mp4
(3)章节3：数据采集与爬虫；目录中文件数:9个
├─(12)12.数据采集概述.mp4
├─(13)13.Python爬虫技术.mp4
├─(14)14.请求库：urllib.mp4
├─(15)15.请求库：requests.mp4
├─(16)16.解析库：BeautifulSoup.mp4
├─(17)17、Shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4
├─(18)18.信息提取：css选择器和xpath表达.mp4
├─(19)19.实例1：招聘网站静态数据采集.mp4
├─(20)20.实例2：招聘网站动态数据采集.mp4
(4)章节4：数据清洗；目录中文件数:6个
├─(21)21.脏数据.mp4
├─(22)22.数据预处理的基本方向.mp4
├─(23)23.缺失值处理.mp4
├─(24)24.小文本和字符串处理.mp4
├─(25)25.实例：招聘数据预处理（一）.mp4
├─(26)26.实例：招聘数据预处理（二）.mp4
(5)章节5：数据分析与可视化；目录中文件数:6个
├─(27)27.探索忄生数据分析（EDA）.mp4
├─(28)28.统计绘图与数据可视化.mp4
├─(29)29.Python绘图之matplotlib.mp4
├─(30)30.Python绘图之seaborn.mp4
├─(31)31.实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4
├─(32)32.实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4
(6)章节6：特征工程；目录中文件数:5个
├─(33)33.特征工程概述.mp4
├─(34)34.特征选择.mp4
├─(35)35.特征变换与特征提取.mp4
├─(36)36.特征组合与降维.mp4
├─(37)37.招聘数据的特征工程探索.mp4
(7)章节7：机器学习建模与调优；目录中文件数:9个
├─(38)38.机器学习模型概述(1).mp4
├─(39)39.传统机器学习模型（单模型）.mp4
├─(40)40.集成与提升模型.mp4
├─(42)42.机器学习调参方法简介.mp4
├─(43)43.GBDTXGBoostlightGBM用法.mp4
├─(44)44.招聘数据的建模：GBDT.mp4
├─(45)45.招聘数据的建模：XGBoost.mp4
├─(46)46.招聘数据的建模：lightGBM.mp4
(8)章节8：机器学习模型结果与报告输出；目录中文件数:5个
├─(47)47.R语言与RStudio安装与简介.mp4
├─(48)48.Rmarkdown的安装与基本用法.mp4
├─(49)49.技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4
├─(50)50.机器学习分析报告的写作方法.mp4
├─(51)51.实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4
(9)配套课件；目录中文件数:3个
├─(52)第一章.机器学习方法论.pdf
├─(53)第三章数据采集与爬虫.ipynb
├─(54)第二章.机器学习需求分析.pdf
(10)配套课件第七讲机器学习建模；目录中文件数:2个
├─(56)第七讲机器学习建模.ipynb
(11)配套课件第五讲数据分析与可视化；目录中文件数:5个
├─(61)第五讲数据分析与可视化.ipynb
(12)配套课件第八讲机器学习技术文档与报告写作方法；目录中文件数:9个
├─(70)第八讲机器学习文档与报告写作方法.ipynb
(13)配套课件第六讲特征工程；目录中文件数:3个
├─(73)第六讲特征工程.ipynb
(14)配套课件第四讲数据清洗与预处理；目录中文件数:5个
├─(78)第四讲数据清洗与预处理.ipynb
(15)配套课件第七讲机器学习建模.ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─(79)第七讲机器学习建模-checkpoint.ipynb
(16)配套课件第五讲数据分析与可视化.ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─(80)第五讲数据分析与可视化-checkpoint.ipynb
(17)配套课件第八讲机器学习技术文档与报告写作方法.ipynb_checkpoints；目录中文件数:2个
├─(82)第八讲机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb
(18)配套课件第六讲特征工程.ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─(83)第六讲特征工程-checkpoint.ipynb

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