数据一直都有，但我们从未像现在这样需要数据，渴望数据，因为大大数据已经改变了我们思考和决策的方式，并正在创造未来。
本课程由陈旸，清华大学计算机博士，前 IBM 中国研究院工程师讲解，专栏模块 专栏共 45 讲，分为 5 大模块。
1.预习篇 介绍数据分析的全景图和最佳学习路径。此外还有 3 篇 Python 入门内容，分别是 Python 的基本语法和两大工具 NumPy、Pandas，帮助你快速上手。
2.基础篇 帮你梳理数据分析的流程，了解数据分析的方方面面。包括数据分析的基础概念、数据采集、数据处理以及数据可视化。
3.算法篇 算法是数据挖掘的精华所在，也是专栏的重点内容。专栏精选10大算法，包括分类、聚类和预测三大类型。每个算法都都从原理和案例两个角度学习，帮助你快速理解和应用。
4.实战篇 理论是铠甲，落实在项目，进行实战才是我们的终极目标。专栏里精选了 5 个项目，让你在实操中深入理解数据分析，体验数据思维。
5.工作篇 面试通向数据分析工程师的最后一步，所以这一模块会告诉你面试时需要注意什么，职位的晋升路径又是怎样的？帮你打通最后一关。
课程目录：
├─pdf
│ ├─Do_01 数据分析全景图及修炼指南.pdf(6.03M)
│ ├─Do_02 学习数据挖掘的最佳路径是什么？.pdf(3.11M)
│ ├─Do_03 Python基础语法：开始你的Python之.pdf(4.69M)
│ ├─Do_04 Python科学计算：用NumPy快速处理数据.pdf(2.90M)
│ ├─Do_05 Python科学计算：Pandas.pdf(6.60M)
│ ├─Do_06 学数据分析要掌握哪些基本概念？.pdf(2.97M)
│ ├─Do_07 用户画像标签化就是数据的抽象能力.pdf(5.06M)
│ ├─Do_08 数据采集如何自动化采集数据？.pdf(2.83M)
│ ├─Do_09 数据采集如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论.pdf(4.70M)
│ ├─Do_10 Python爬虫如何自动化下载王祖贤海报？.pdf(3.52M)
│ ├─Do_11 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上.pdf(2.97M)
│ ├─Do_12 数据集成这些大号一共20亿粉丝.pdf(3.65M)
│ ├─Do_13 数据变换：考试成绩要求正态分布合理么？.pdf(2.79M)
│ ├─Do_14 数据可视化：掌握数据领域的万金油技能.pdf(2.53M)
│ ├─Do_15一次学会Python数据可视化的10种技能.pdf(2.85M)
│ ├─Do_16 数据分析基础篇答疑.pdf(4.24M)
│ ├─Do_17 决策树（上）要不要去打篮球？决策树来告诉你.pdf(3.55M)
│ ├─Do_18决策树（中）CAR一棵是回归树，另一棵是分类树.pdf(2.74M)
│ ├─Do_19 决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测.pdf(3.22M)
│ ├─Do_20 朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女？.pdf(3.74M)
│ ├─Do_21 朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？.pdf(2.46M)
│ ├─Do_22 SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？.pdf(4.97M)
│ ├─Do_23 SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？.pdf(3.46M)
│ ├─Do_24 KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？.pdf(2.80M)
│ ├─Do_25 KNN（下）：如何对手写数字进行识别？.pdf(2.61M)
│ ├─Do_26 K-Means（上）：如何给20支亚洲球队做聚类？.pdf(3.51M)
│ ├─Do_27 K-Means（下）：如何使用K-Means对图像进行分割？.pdf(5.66M)
│ ├─Do_28 EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？.pdf(2.79M)
│ ├─Do_29 EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.pdf(4.78M)
│ ├─Do_30关联规则挖掘（上）如何用Apriori发现用户购物规则？.pdf(4.92M)
│ ├─Do_31 关联规则挖掘（下）导演如何选择演员.pdf(2.88M)
│ ├─Do_32 PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法.pdf(4.83M)
│ ├─Do_33 PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系.pdf(4.54M)
│ ├─Do_34 AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？.pdf(2.35M)
│ ├─Do_35AdaBoost（下）如何使用AdaBoost对房价进行预测？.pdf(2.60M)
│ ├─Do_36 数据分析算法篇答疑.pdf(1.80M)
│ ├─Do_37 数据采集实战：如何自动化运营微博？.pdf(2.38M)
│ ├─Do_38 数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？.pdf(8.17M)
│ ├─Do_39 数据挖掘实战（1）：**违约率分析.pdf(2.38M)
│ ├─Do_40 数据挖掘实战（2）：**诈骗分析[].pdf(2.05M)
│ ├─Do_43 深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？.pdf(3.47M)
│ ├─Do_44 如何培养你的数据分析思维？.pdf(1.61M)
│ ├─Do_45 求职简历中没有相关项目经验，怎么办？.pdf(1.36M)
│ ├─Do_加餐在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的？.pdf(3.90M)
│ ├─Do_结束语 当大家都在讲知识和工具的时候，我更希望你重视思维和实战.pdf(761.22K)
│ └─Do_开篇词 你为什么需要数据分析能力.pdf(2.38M)
│
├─01丨数据分析全景图及修炼指南.html(56.61K)
├─01丨数据分析全景图及修炼指南.mp3(8.55M)
├─01丨数据分析全景图及修炼指南.pdf(798.87K)
├─02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么？.pdf(786.33K)
├─02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么.html(52.81K)
├─02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么.mp3(8.75M)
├─03丨Python基础语法：开始你的Python之旅.html(55.80K)
├─03丨Python基础语法：开始你的Python之旅.mp3(24.24M)
├─03丨Python基础语法：开始你的Python之旅.pdf(947.71K)
├─04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据.html(59.32K)
├─04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据.mp3(11.05M)
├─04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据.pdf(485.52K)
├─05丨Python科学计算：Pandas.html(62.37K)
├─05丨Python科学计算：Pandas.mp3(8.50M)
├─05丨Python科学计算：Pandas.pdf(1.51M)
├─06讲学数据分析要掌握哪些基本概念.html(51.20K)
├─06讲学数据分析要掌握哪些基本概念.mp3(26.71M)
├─06学数据分析要掌握哪些基本概念？.pdf(483.25K)
├─07讲用户画像：标签化就是数据的抽象能力.html(59.67K)
├─07讲用户画像：标签化就是数据的抽象能力.mp3(10.91M)
├─07用户画像：标签化就是数据的抽象能力.pdf(649.45K)
├─08讲数据采集：如何自动化采集数据.html(50.67K)
├─08讲数据采集：如何自动化采集数据.mp3(10.59M)
├─08数据采集：如何自动化采集数据？.pdf(570.18K)
├─09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“DG”评论.html(50.10K)
├─09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“DG”评论.mp3(11.68M)
├─09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“DG”评论.pdf(759.93K)
├─10丨Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报？.pdf(658.31K)
├─10丨Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报.html(58.44K)
├─10丨Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报.mp3(7.93M)
├─11讲数据科学家80时间都花费在了这些清洗任务上.html(49.17K)
├─11讲数据科学家80时间都花费在了这些清洗任务上.mp3(8.94M)
├─11数据科学家80时间都花费在了这些清洗任务上？.pdf(666.61K)
├─12讲数据集成：这些大号一共20亿粉丝.html(44.11K)
├─12讲数据集成：这些大号一共20亿粉丝.mp3(10.85M)
├─12数据集成：这些大号一共20亿粉丝？.pdf(879.34K)
├─13讲数据变换：考试成绩要求正态分布合理么.html(41.38K)
├─13讲数据变换：考试成绩要求正态分布合理么.mp3(9.46M)
├─13数据变换：考试成绩要求正态分布合理么？.pdf(579.54K)
├─14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能.html(44.97K)
├─14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能.mp3(11.26M)
├─14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能.pdf(1.20M)
├─15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.html(52.86K)
├─15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.mp3(13.79M)
├─15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.pdf(1.27M)
├─16丨数据分析基础篇答疑.html(42.61K)
├─16丨数据分析基础篇答疑.mp3(14.76M)
├─16丨数据分析基础篇答疑.pdf(488.65K)
├─17丨决策树（上）：要不要去打篮球？决策树来告诉你.pdf(816.51K)
├─17丨决策树（上）：要不要去打篮球决策树来告诉你.html(39.72K)
├─17丨决策树（上）：要不要去打篮球决策树来告诉你.mp3(16.94M)
├─18丨决策树（中）：CART，一棵是回归树，另一棵是分类树.html(41.07K)
├─18丨决策树（中）：CART，一棵是回归树，另一棵是分类树.mp3(26.13M)
├─18丨决策树（中）：CART，一棵是回归树，另一棵是分类树.pdf(741.24K)
├─19丨决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测.html(54.37K)
├─19丨决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测.mp3(11.82M)
├─19丨决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测.pdf(711.98K)
├─20丨朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女？.pdf(736.31K)
├─20丨朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女.html(41.55K)
├─20丨朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女.mp3(12.88M)
├─21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？.pdf(486.07K)
├─21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类.html(34.52K)
├─21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类.mp3(13.17M)
├─22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？.pdf(1.36M)
├─22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开.html(34.99K)
├─22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开.mp3(10.75M)
├─23丨SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？.pdf(937.14K)
├─23丨SVM（下）：如何进行乳腺癌检测.html(33.61K)
├─23丨SVM（下）：如何进行乳腺癌检测.mp3(23.71M)
├─24丨KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？.pdf(818.95K)
├─24丨KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型.html(31.75K)
├─24丨KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型.mp3(7.79M)
├─25丨KNN（下）：如何对手写数字进行识别？.pdf(446.53K)
├─25丨KNN（下）：如何对手写数字进行识别.html(30.76K)
├─25丨KNN（下）：如何对手写数字进行识别.mp3(7.85M)
├─26丨KMeans（上）：如何给20支亚洲球队做聚类？.pdf(919.67K)
├─26丨KMeans（上）：如何给20支亚洲球队做聚类.html(30.68K)
├─26丨KMeans（上）：如何给20支亚洲球队做聚类.mp3(9.29M)
├─27丨KMeans（下）：如何使用KMeans对图像进行分割？.pdf(701.99K)
├─27丨KMeans（下）：如何使用KMeans对图像进行分割.html(33.47K)
├─27丨KMeans（下）：如何使用KMeans对图像进行分割.mp3(8.09M)
├─28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？.pdf(551.73K)
├─28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人.html(27.14K)
├─28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人.mp3(8.05M)
├─29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.html(41.09K)
├─29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.mp3(8.82M)
├─30丨关联规则挖掘（上）：如何用Apriori发现用户购物规则.html(38.63K)
├─30丨关联规则挖掘（上）：如何用Apriori发现用户购物规则.mp3(9.69M)
├─31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员.html(35.80K)
├─31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员.mp3(7.06M)
├─32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法.mp3(4.45M)
├─33丨PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系.mp3(4.78M)
├─34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？.mp3(4.51M)
├─35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？.mp3(4.47M)
├─36丨数据分析算法篇答疑.mp3(5.22M)
├─37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？.mp3(4.15M)
├─38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？.mp3(2.99M)
├─39丨数据挖掘实战（1）：**违约率分析.mp3(3.73M)
├─40丨数据挖掘实战（2）：**诈骗分析.mp3(5.28M)
├─41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？.mp3(5.60M)
├─42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？.mp3(5.92M)
├─43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？.mp3(5.75M)
├─44丨如何培养你的数据分析思维？.mp3(4.79M)
├─45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？.mp3(4.08M)
├─加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的？.pdf(873.85K)
├─加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的.html(50.10K)
├─加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的.mp3(7.08M)
├─简介.pdf(611.20K)
├─结束语 当大家都在讲知识和工具的时候，我更希望你重视思维和实战.mp3(2.96M)
├─开篇词讲你为什么需要数据分析能力.html(55.67K)
├─开篇词讲你为什么需要数据分析能力.mp3(18.39M)
└─开篇词你为什么需要数据分析能力？.pdf(325.03K)
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发表于 2019-11-25 22:40:30
发表于 2019-11-26 20:14:12
