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  • 2023千峰商业数据分析BI+人工智能AI|完结高清

    2023千峰商业数据分析BI+人工智能AI|完结高清 最后编辑:2024-03-04
    资源介绍: mp4格式 超清画质 资料齐全 包更新一手资源网盘在线学习

    ├──01-python基础
    | ├──1.开班典礼和环境安装
    | ├──10.数据类型之元组字典集合的使用
    | ├──11.数据类型之字符串的使用(录播)
    | ├──12.函数基本使用
    | ├──13.函数进阶使用
    | ├──14.高阶函数、装饰器和递归
    | ├──15.包和模块
    | ├──16.面向对象、类和对象及构造函数
    | ├──17.面向对象三大特征之封装和继承
    | ├──18.函数重写和运算符重载及常用方法和属性
    | ├──19.多态和单例设计模式
    | ├──2.计算机基本介绍和Python语言介绍及基本使用
    | ├──20.常见异常及异常处理
    | ├──3.变量与常用数据类型以及输入输出
    | ├──4.常用运算符
    | ├──5.流程控制语句之分支语句
    | ├──6.流程控制语句之循环语句
    | ├──7.数据类型之数字的使用
    | ├──8.数据类型之列表的使用
    | └──9.常用简单算法
    ├──02-办公自动化
    | ├──1.数据持久化及常用文件读写操作
    | ├──2.Python自动化操作Excel
    | ├──3.购物车管理系统
    | ├──4.发送邮件和第三方接入发送短信
    | ├──5.pillow库实现图像处理
    | └──6.正则表达式
    ├──03-运筹帷幄Web前端(录播)
    | ├──1.HTML+CSS系列教程
    | ├──2.JavaScript基础
    | ├──3.jQuery基础及实战
    | ├──4.风靡全球的Vue框架
    | ├──5.那些年你必须掌握的微信小程序
    | ├──6.项目实战之拉勾网
    | └──7.小程序项目实战之喵喵交友
    ├──04-关系型数据库MySQL8从入门到实战
    | ├──1.数据库概述和MySQL的使用
    | ├──2.MySQL定义语言增删改查(一)
    | ├──3.MySQL定义语言增删改查(二)
    | ├──4.MySQL进阶(1)
    | ├──5.mysql进阶(2)(录播)
    | ├──6.使用Python连接操作数据MySQL
    | └──7.作业
    ├──05-分布式数据采集基础到实战
    | ├──1.爬虫基础和requests模块
    | ├──10.scrapy-redis爬取百科-mysql存储
    | ├──11.selenium介绍和使用和验证码破解平台介绍
    | ├──2.反爬措施之代理和网页构成介绍
    | ├──3.使用正则提取网页数据和cookie使用和bs4基础用法
    | ├──4.bs4爬取猫眼电影和xpath语法
    | ├──5.分页爬取网站和多线程爬取网站
    | ├──6.redis介绍和使用
    | ├──7scrapy框架介绍和使用
    | ├──8.scrapy框架原理分析与实战
    | └──9.scrapy-redis分布式爬虫
    ├──06-商业数据分析工具之Excel
    | ├──1.Excel-1
    | ├──2.Excel-2
    | ├──3.Excel-3公式和函数 -1
    | ├──4.Excel-4 公式和函数 -2
    | ├──5.Excel-5 数组
    | ├──6.Excel-6 查找和引用函数
    | ├──7Excel-7 图表
    | ├──7Excel-7图表(录播)
    | └──8.Excel-8 透视表
    ├──07-商业数据分析工具之PowerBI
    | ├──1.PowerBI-1
    | ├──2.PowerBI-2
    | ├──3.PowerBI-3
    | ├──4.PowerBI-4
    | └──5.Power BI-5
    ├──08-商业数据分析工具之Tableau
    | ├──1.Tableau-1
    | ├──2Tableau-2
    | └──3Tableau-3
    ├──09-数据分析利器之Numpy和Pandas
    | ├──1.numpy-1
    | ├──2.numpy-2
    | ├──3.pandas-1
    | ├──4pandas-2
    | ├──5pandas-3
    | ├──6pandas-4
    | └──7pandas-5
    ├──10-数据可视化利器Matplotlib,PyEcharts
    | ├──1.Matplotlib可视化
    | ├──2.Matplotlib可视化
    | ├──3.PyEcharts可视化
    | └──4.Seaborn可视化
    ├──11-数据分析必备内容统计学基础
    | ├──1.基础概念、线性代数
    | ├──2.数据的概况性度量1
    | ├──3.数据的概况性度量2
    | ├──4.统计学极限、导数、微分
    | ├──5.统计学定积分
    | ├──6.统计量及抽样分布、参数估计
    | ├──7.统计学之假设检验
    | └──8.统计学相关分析、分类数据分析
    ├──12-人工智能之机器学习
    | ├──01.机器学习入门和KNN分类算法
    | ├──02.KNN回归算法和统计学基础
    | ├──03.线性代数和线性回归算法原理
    | ├──04-机器学习答疑1
    | ├──04.线性回归应用和岭回归和Lasso回归
    | ├──05.逻辑斯蒂回归
    | ├──06.梯度下降算法和贝叶斯算法
    | ├──07-机器学习答疑2
    | ├──07.决策树和随机森林
    | ├──08.SVM算法原理和SVC分类算法
    | ├──09.SVR回归算法和聚类算法
    | ├──10-机器学习答疑3
    | ├──10.轮廓系数和PCA降维和交叉验证和自动调参
    | ├──11.特征工程和评价指标
    | ├──12.EDA探索性数据分析
    | ├──13.金融信用卡反欺诈项目
    | ├──14.Apriori关联规则算法
    | ├──15.TensorFlow入门和基本模型
    | ├──16.多层神经网络和keras入门
    | ├──17.CNN卷积神经网络
    | ├──18.集成算法
    | ├──19-深度学习答疑4
    | └──19.推荐算法
    ├──13-项目实战
    | ├──1.电商文本挖掘项目
    | └──2.金融风险评估项目
    ├──14-面试技巧、就业指导
    | ├──1.项目指导和面试技巧
    | ├──2.简历制作和就业指导
    | └──3.简历制作职业素质课程(就业)

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