资源名称：网易云数据分析师Python进阶完结版系列课程
网易云数据分析师Python进阶完结版系列课程
课程说明：
课程目录如下：
├─00-0QQ群资料
││数据分析师（python）第1期课表（升级版）.xlsx
││
│├─【前置课】用Python研究运动员肉体
││01【大鹏教你python数据分析】课程资料和安装软件网盘链接.txt
││前置课链接：用python研究运动员肉体.txt
││
│├─【非常重要】课程资料
││CLASSDATA_ch01数据思维导论：如何从数据中挖掘价值(1).zip
││CLASSDATA_ch02基础语言入门：从零开始学习Python.zip
││CLASSDATA_ch03重点工具掌握：数据解析核心技巧.zip
││CLASSDATA_ch04进阶算法学习：统计分析能力强化.zip
││CLASSDATA_ch05数据表达逻辑：结果输出及内容美化.zip
││CLASSDATA_ch06数据分析项目实战.zip
││CLASSDATA_ch08数据爬虫技巧_week2（补充了正则）.zip
││CLASSDATA_ch08数据爬虫技巧_week3（selenuim）.zip
││CLASSDATA_ch08数据爬虫技巧.rar
││CLASSDATA_ch09数据爬虫实战.zip
││CLASSDATA_ch10数据爬虫企业实战.zip
││mongodb+robo3t-mac+win.txt
││Qgismac版.txt
││QGIS安装文件链接(1).txt
││
│├─【非常重要】项目答案
││答案代码_练习01商铺数据加载及存储.ipynb
││答案代码_练习02知乎数据清洗整理和结论研究.ipynb
││答案代码_考核项目01基于Python的算法函数创建.ipynb
││答案代码_考核项目02视频网站数据清洗整理和结论研究.ipynb
││答案代码_考核项目03多场景下的算法构建.ipynb
││答案代码_考核项目04多场景下的图表可视化表达.ipynb
││答案代码_考核项目05国产烂片深度揭秘.ipynb
││答案代码_考核项目06婚恋配对实验.ipynb
││
│├─【非常重要】项目资料
││考核项目01_基于Python的算法函数创建_资料.zip
││考核项目02_视频网站数据清洗整理和结论研究.zip
││考核项目03_多场景下的算法构建.zip
││考核项目04_多场景下的图表可视化表达.zip
││考核项目05_国产烂片深度揭秘.zip
││
│└─数据团所有付费&免费课程+免费课资料
│01-城市数据团所有免费课（干货0116）.docx
│01【体验课】数据分析师python体验课资料.zip
│02-城市数据团所有系统课程（付费）.docx
│《城市数据分析师》体验课资料.txt
│《城市空间研究专题（Python）体验课》课程资料.txt
│【地产数据分析师体验课】课程及上课资料链接.txt
│数据可视化微专业-体验课资料.rar
│
├─00-00课前直播
│课时01寒冬下数据分析师的去向如何.mp4
│课时02数据工作者如何升级赋能.mp4
│课时03数据分析师如何转型玩算法.mp4
│课时04一小时就能入门python爬虫：想当数据分析师就自己爬数据
.mp4
│课时05用Pandas快速搞定数据清洗，从此告别Excel.mp4
│课时06企业实战中的爬虫问题详解.mp4
│课时07商业数据挖掘：用Python完成描述性统计分析.mp4
│课时08Python机器学习入门：教你使用sklearn进行房价预测.mp4
│课时09数据门槛太高那就用随机数模拟算法
.mp4
│课时10数据分析师面试技巧解析_10分钟搞定你的面试官.mp4
│课时11想要准确预测未来趋势这些因素你不能漏掉
.mp4
│
├─00-1【预备课】数据思维导论
│00课程须知：课程服务和软件下载（重要
必看
）.mp4
│01第一章数据能做什么.mp4
│02第二章避免对数据可视化的误解2(1).mp4
│02第二章避免对数据可视化的误解2.mp4
│03第三章机器学习是什么.mp4
│04第四章用数据改变未来.mp4
│
├─00-2【预备课】基础语言入门
│练习01：商铺数据加载及存储.mp4
│课程1.1重新认识你的电脑.mp4
│课程1.2为什么选择Python.mp4
│课程1.3集成开发环境及Python运行逻辑.mp4
│课程1.4JupyterNotebook与Spyder.mp4
│课程2.1数值类型概述.mp4
│课程2.2认识变量.mp4
│课程2.3运算符.mp4
│课程2.4注释.mp4
│课程3.1什么是序列.mp4
│课程3.2序列通用操作.mp4
│课程3.3列表list常用操作.mp4
│课程3.4文本序列str常用操作.mp4
│课程4.1字典dict基本概念.mp4
│课程4.2字典常用操作.mp4
│课程4.3字典的元素访问及遍历.mp4
│课程5.1什么是语句.mp4
│课程5.2条件判断：if语句.mp4
│课程5.3循环语句：for循环.mp4
│课程5.4循环语句：while循环.mp4
│课程5.5循环控制语句.mp4
│课程6.1函数的基本概念.mp4
│课程6.2自定义函数.mp4
│课程6.3局部变量及全局变量.mp4
│课程6.4匿名函数lambda.mp4
│课程7.1什么是模块.mp4
│课程7.2模块创建及import指令运用.mp4
│课程7.3“包”的概念及python包管理工具：pip.pptx.mp4
│课程7.4windows环境下的代码运行.mp4
│课程8.1文件对象声明及基本操作.mp4
│课程8.2系统模块下的路径操作.mp4
│课程8.3文件的读取与写入（上）.mp4
│课程8.4文件的读取与写入（下）.mp4
│课程8.5pickle模块的运用.mp4
│
├─00-3【预备课】重点工具掌握
│练习02：知乎数据清洗整理和结论研究.mp4
│课程1.1什么是Numpy.mp4
│课程1.2Numpy基础数据结构.mp4
│课程1.3Numpy通用函数.mp4
│课程1.4Numpy索引及切片.mp4
│课程1.5Numpy随机数.mp4
│课程1.6Numpy数据的输入输出.mp4
│课程2.01什么是Pandas.mp4
│课程2.03数据结构Series：索引.mp4
│课程2.04数据结构Series：基本技巧.mp4
│课程2.05数据结构Dataframe：基本概念及创建.mp4
│课程2.06数据结构Dataframe：索引.mp4
│课程2.07数据结构Dataframe：基本技巧.mp4
│课程2.08时间模块.mp4
│课程2.09时刻数据.mp4
│课程2.10时间戳索引.mp4
│课程2.11时期.mp4
│课程2.12时间序列–索引及切片.mp4
│课程2.13时间序列–重采样.mp4
│课程2.14数值计算和统计基础.mp4
│课程2.15文本数据.mp4
│课程2.16合并.mp4
│课程2.17连接与修补.mp4
│课程2.18去重及替换.mp4
│课程2.19数据分组.mp4
│课程2.20分组转换及一般性“拆分-应用-合并”(1).mp4
│课程2.20分组转换及一般性“拆分-应用-合并”.mp4
│课程2.21透视表及交叉表.mp4
│课程2.22文件读取.mp4
│课程3.01Matplotlib简介及图表窗口.mp4
│课程3.02图表的基本元素.mp4
│课程3.03图表的样式参数.mp4
│课程3.04刻度、注解、图表输出.mp4
│课程3.05子图.mp4
│课程3.06基本图表绘制.mp4
│课程3.07柱状图、堆叠图.mp4
│课程3.08面积图、填图、饼图.mp4
│课程3.09直方图.mp4
│课程3.10散点图、矩阵散点图.mp4
│课程3.11极坐标图.mp4
│课程3.12箱型图.mp4
│课程3.13表格样式创建.mp4
│课程3.14表格显示控制.mp4
│课程3.15表格样式调用.mp4
│课程4.1什么是空间数据.mp4
│课程4.2GIS软件基本操作及数据加载.mp4
│课程4.3坐标系.mp4
│课程4.4空间数据基本处理.mp4
│课程4.5空间数据几何计算.mp4
│课程4.6空间可视化制图.mp4
│课程4.7空间划分.mp4
│课程4.8空间统计.mp4
│
├─01数据分析方法
│├─1数据特征分析
││课程1.1数据特征分析.mp4
││课程1.2分布分析.mp4
││课程1.3对比分析（上）.mp4
││课程1.3对比分析（下）.mp4
││课程1.4统计分析.mp4
││课程1.5帕累托分析.mp4
││课程1.6正态性检验（上）.mp4
││课程1.6正态性检验（下）.mp4
││课程1.7相关性分析.mp4
││
│├─2数据处理
││课程2.1缺失值处理.mp4
││课程2.2异常值处理.mp4
││课程2.3数据归一化.mp4
││课程2.4数据连续属性离散化.mp4
││
│└─3数学建模
│课程3.1数学建模概述.mp4
│课程3.2.1线性回归理论概述.mp4
│课程3.2.2线性回归的python实现方法.mp4
│课程3.2.3线性回归模型评估.mp4
│课程3.3.1KNN最邻近分类理论概述.mp4
│课程3.3.2KNN最邻近分类的python实现方法.mp4
│课程3.4.1PCA主成分分析理论概述.mp4
│课程3.4.2PCA主成分的python实现方法.mp4
│课程3.4.3K-means聚类理论概述及python实现.mp4
│课程3.5.1蒙塔卡罗模拟理论概述.mp4
│课程3.5.2蒙塔卡罗模拟案例解读.mp4
│
├─02数据表达逻辑
│├─第1章数据可视化整体概述
││课程1.1什么是数据可视化.mp4
││课程1.2数据可视化技术体系及方向.mp4
││课程1.3数据图表表达的逻辑原理.mp4
││课程1.4设计美学.mp4
││
│├─第2章Python图表数据可视化：Seaborn
││课程2.01为什么选择Seaborn做图表可视化.mp4
││课程2.02整体风格设置.mp4
││课程2.03调色盘.mp4
││课程2.04分布数据可视化–直方图与密度图.mp4
││课程2.05分布数据可视化–散点图.mp4
││课程2.06分类数据可视化–分类散点图.mp4
││课程2.07分类数据可视化–分布图.mp4
││课程2.08分类数据可视化–统计图.mp4
││课程2.09线性关系数据可视化.mp4
││课程2.10时间线图表、热图.mp4
││课程2.11结构化图表可视化.mp4
││
│├─第3章关系网络数据可视化
││课程3.1什么是关系网络图.mp4
││课程3.2Gephi软件安装及配置.mp4
││课程3.3Gephi基本操作.mp4
││课程3.4Python数据预处理.mp4
││课程3.5案例研究一：公司职员关系图表.mp4
││课程3.6案例研究二：导演演员关系网络可视化.mp4
││
│├─第4章空间数据可视化
││课程4.1空间数据可视化工具概述.mp4
││课程4.23D图表.mp4
││课程4.3空间柱状图（1）.mp4
││课程4.4空间柱状图（2）.mp4
││课程4.5空间线性轨迹图（1）.mp4
││课程4.6空间线性轨迹图（2）.mp4
││课程4.7空间热力图.mp4
││
│└─第5章Python交互图表可视化：Bokeh
│课程5.1什么是Bokeh及其可视化交互原理.mp4
│课程5.2绘图空间基本操作.mp4
│课程5.3图表辅助参数设置.mp4
│课程5.4散点图.mp4
│课程5.5折线图面积图.mp4
│课程5.6柱状图堆叠图直方图.mp4
│课程5.7绘图表达进阶操作.mp4
│课程5.8ToolBar工具栏设置.mp4
│课程5.9其他交互工具设置.mp4
│
├─03数据分析项目实战
│1项目介绍：准备工作→现在开始启动spyder视频视频.mp4
│2练习03介绍城市餐饮店铺选址分析视频.mp4
│2练习03讲解01视频.mp4
│2练习03讲解02视频.mp4
│3练习04介绍电商打折套路解析视频.mp4
│3练习04讲解01视频.mp4
│3练习04讲解02视频.mp4
│3练习04讲解03视频.mp4
│3练习04讲解04视频.mp4
│4练习05介绍中国姓氏排行研究视频.mp4
│4练习05讲解01视频.mp4
│4练习05讲解02视频.mp4
│4练习05讲解03视频.mp4
│5练习06介绍房价影响因素挖掘视频.mp4
│5练习06讲解01视频.mp4
│5练习06讲解02视频.mp4
│5练习06讲解03视频.mp4
│5练习06讲解04视频.mp4
│6练习07介绍中国城市资本流动问题探索视频.mp4
│6练习07讲解01视频.mp4
│6练习07讲解02视频.mp4
│6练习07讲解03视频.mp4
│7练习08介绍社会财富分配问题模拟视频.mp4
│7练习08讲解01视频.mp4
│7练习08讲解02视频.mp4
│7练习08讲解03视频.mp4
│7练习08讲解04视频.mp4
│8练习09介绍泰坦尼克号获救问题视频.mp4
│8练习09讲解01视频.mp4
│8练习09讲解02视频.mp4
│9考核01介绍国产烂片深度揭秘视频.mp4
│9考核02介绍婚恋配对实验视频.mp4
│
├─04数据分析企业实战
│├─第1章网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营
││1.1网易游戏：数据时代的网络游戏设计与运营.mp4
││
│├─第2章网易严选：用户增长实践经验分享
││2.1第一节网易严选数据分析实践经验分享1.mp4
││2.2第二节网易严选数据分析实践经验分享2.mp4
││2.3第三节网易严选数据分析实践经验分享3.mp4
││2.4第四节网易严选数据分析实践经验分享4.mp4
││
│├─第3章网易教育：如何高效构建业务指标体系
││3.1第一节指标体系建设.mp4
││3.2第二节指标类型及常见的指标.mp4
││3.3第三节如何确定业务指标体系.mp4
││3.4第四节指标体系落地.mp4
││
│├─第4章网易有数：数据平台在汽车行业中的应用
││4.1第一节网易有数整体介绍视频.mp4
││4.2第二节整车销售业务分析.mp4
││4.3第三节整车售后配件业务分析.mp4
││
│├─第5章网易实战：电商营销活动数据复盘
││5.11.0课程简介.mp4
││5.21.1电商活动核心数据指标解析.mp4
││5.31.2电商营销活动数据案例解析视.mp4
││
│└─第6章硅谷实战：消费者行为分析机器预测
│6.1第一节消费者行为分析01-02.mp4
│6.2第二节消费者行为分析03.mp4
│6.3第三节消费者行为分析04.mp4
│6.4第四节消费者行为分析05.mp4
│
├─05数据爬虫技巧
│├─1学会看懂网页
││课程1.1读懂网页结构.mp4
││课程1.2网页结构剖析.mp4
││
│├─2网络资源访问工具：requests
││课程2.1requests基础学习.mp4
││
│├─3网页信息解析方法：Xpath与BeautifulSoup
││课程3.1BeautifulSoup基本语法.mp4
││课程3.2Xpath与lxml包.mp4
││课程3.3网页标签解析.mp4
││课程3.4搜索文档树.mp4
││课程3.5遍历文档树.mp4
││
│├─4-爬虫练习项目
││案例1：豆瓣图书数据采集part1.mp4
││案例1：豆瓣图书数据采集part2.mp4
││案例2：豆瓣图书数据采集.mp4
││案例3：豆瓣图书图片数据采集.mp4
││案例4：去哪儿网景点数据采集.mp4
││
│├─4正则表达式
││课程4.1正则表达式快速上手.mp4
││课程4.2正则表达式模式.mp4
││课程4.3字符搜索.mp4
││课程4.4字符替换与分割.mp4
││课程4.5爬虫中正则的用处.mp4
││
│├─5数据库：MongoDB
││课程5.1MongoDB快速入门.mp4
││课程5.2MongoDB基本语法.mp4
││课程5.3如何使用Robo3T.mp4
││课程5.4如何通过python使用MongoDB.mp4
││
│├─6-爬虫练习项目（二）
││案例五：blibli弹幕数据采集.mp4
││
│└─6第六章浏览器测试框架：Selenium
│课程6.1什么是Selenium-.mp4
│课程6.2如何用Selenium快速访问网页.mp4
│课程6.3提取网页数据.mp4
│课程6.4实现网页的账号登陆.mp4
│课程6.5如何协调selenium与requests+bs的方法.mp4
│
├─06数据爬虫项目实战
│└─1爬虫练习项目（三）
│01.案例六：拉钩网数据采集（1）.mp4
│02.案例七：拉钩数据采集（2）.mp4
│
├─07.数据爬虫企业实战
│├─01如何从零开始构建数据采集工作流
││01.企业层面数据爬虫的核心要点.mp4
││
│├─02.第一步：数据需求文档整理
││01.如何构建需求文档.mp4
││
│├─03第二步：网页访问及反爬处理
││01.二手房源数据采集_爬虫.mp4
││03.动态IP代理设置.mp4
││
│└─04.第三步：数据存储及清洗逻辑
│01.构建函数噪音处理.mp4
│
├─08.机器学习算法
│├─01.第一章机器学习简介
││01.课程1.1什么是机器学习.mp4
││02.课程1.2监督学习与非监督学习.mp4
││03.课程1.3回归与分类.mp4
││04.课程1.4模型评估.mp4
││
│├─02.第二章模型基础：线性模型
││01.课程2.1线性回归.mp4
││02.课程1.2监督学习与非监督学习.mp4
││03.课程2.3线性回归：最小二乘法.mp4
││04.课程2.4多元线性回归.mp4
││05.课程2.5多元线性回归代码实现.mp4
││06.课程2.6逻辑回归.mp4
││07.课程2.7逻辑回归：损失函数.mp4
││08.课程2.8逻辑回归与梯度下降调优.mp4
││09.课程2.9惩罚模型.mp4
││10.课程2.10sklearn实现线性模型.mp4
││
│├─03.第三章数据预处理与特征工程
││01.课程3.1特征工程介绍.mp4
││02.课程3.2数据处理操作：预处理，标准化，纠偏.mp4
││03.课程3.3特征工程操作，共线性、降维、拓展.mp4
││04.课程3.4回归模型常用指标评价.mp4
││05.课程3.5分类模型常用指标评价.mp4
││06.课程3.6数据集划分方法.mp4
││
│└─04.第四章模型进阶：非线性模型
│01.课程4.1模型进阶概述.mp4
│02.课堂4.2模型进阶CART模型理论.mp4
│03.课程4.3决策树模型代码演示.mp4
│04.课程4.4模型进阶集成学习模型.mp4
│05.课程4.5模型进阶随机森林模型.mp4
│06.课程4.6模型进阶——xgboost模型.mp4
│07.课程4.7模型进阶_参数搜索.mp4
│
├─09.Kaggle算法实战
│├─01.纽约出租车车程用时预测
││01.Pandsa读取和处理多种类型格式数据.mp4
││02.Matplotlip花样数据库可视化用KmeansClustering增添效果.mp4
││03.Sklean花样特征工程.mp4
││04.One-hotencode处理所有类型特征.mp4
││05.使用模型中战斗机XGBOOST训练模型预测结果.mp4
││06.用柱状图呈现特征重要性.mp4
││
│├─02.共享单车需求量预测
││01.Pandas读取和观察数据.mp4
││02.Seabom边画边提取特征.mp4
││03.五个回归模型LassonRidgeSVRRandomForestXGRregressor.mp4
││04.提升模型神器，五个回归模型自动调参.mp4
││05.搭建super模型：堆砌五个回归模型，取长补短搭建二层回归模型.mp4
││06.二层回归模型自动调参，得分再上一层楼.mp4
││
│├─03.手机用户识别
││01.Pandas读取多张关联表格，正确设置index.mp4
││02.Basemap在地图张做数据可视化，观察用户特征.mp4
││03.对类别数据做Labelencoding并展开.mp4
││04.小电脑带不动两万多个特征值学习压缩稀疏矩阵.mp4
││05.对八个稀疏矩阵分别进行压缩.mp4
││06.堆叠多个稀疏矩阵并使用XGBOOST训练模型预测结果.mp4
││
│└─04.项目10租金预测项目
│01.租金预测项目介绍.mp4
│02.租金数据探索.mp4
│03.租金数据清洗.mp4
│04.租金数据特征补充.mp4
│05.地理数据处理介绍.mp4
│06.租金数据预处理.mp4
│07.训练并优化模型.mp4
│
├─10.数据挖掘企业实战
│├─01.信用评分建模案例：基础知识
││1.1.信用评分建模基础知识.mp4
││
│├─02.信用评分建模：案例与操作
││2.10对连续型变量和类别型变量分箱.mp4
││2.11测试分箱和存储.mp4
││2.12非数值变量转变方法简介：WOE编码.mp4
││2.13WOE编码公式.mp4
││2.14变量重要性：信息值IV分析简介.mp4
││2.15利用单变量分析进行特征值筛选.mp4
││2.16信用评分建模模型学习：以逻辑回归为例子.mp4
││2.17模型检验.mp4
││2.18操作：信用评分模型学习.mp4
││2.19章节小节.mp4
││2.1信用评分建模间接和分箱简介.mp4
││2.2卡房分箱原理.mp4
││2.3卡房分箱实现步骤.mp4
││2.4分箱输出需要满足的条件.mp4
││2.5数据介绍：UCI信用评分数据.mp4
││2.6初步筛选数据.mp4
││2.7类别型变量和数据型变量.mp4
││2.8对取值少的离散型变量分箱.mp4
││2.9对取值多的离散型变量分箱.mp4
││
│├─03.信用评分建模：迁移学习
││3.1逻辑回归和其他分类器对比.mp4
││3.2拒绝挂断.mp4
││3.3迁移学习项目拓展推荐.mp4
││
│├─04.信用评分建模：课件
│├─05.分仓规划案例介绍
││5.1分仓规划：建模思考.mp4
││5.2分仓规划：问题的抽象模型.mp4
││5.3分仓规划：数据预处理的主要任务.mp4
││5.4特征的构造和时间颗粒度的选取.mp4
││5.5机器学习建模和分析.mp4
││5.6模型优化汇总.mp4
││
│└─06.分仓规划案例实操
│6.1分仓规划操作：数据预处理.mp4
└─6.2分仓规划操作：模型训练.mp4
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