九章算法-数据分析就业班 第5期|2022版|独家资源

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数据分析就业班 第5期
14周从0到1,实战4个模型+3个项目+A/Btest,到岗即用

1 打开数据分析的大门及Tableau初探

2 Tableau 基础实践及主要概念 I

3 Tableau 基础实践及主要概念 II

4 Tableau 高级实践 I

5 Tableau 高级实践 II

6 艺术与科学的结合 – Tableau可视化

7 Tableau 计算 I

8 Tableau 计算 II

9 Tableau 计算 III

10 拔丁抽楔 – Tableau计算字段

11 Python环境配置及安装

12 Python入门 I

13 Python入门 II

14 Python入门 III

15 Tableau面试问题总结

16 DBMS基础知识及PostgreSQL环境搭建 I

17 DBMS基础知识及PostgreSQL环境搭建 II

18 SQL工具及其使用及数据库创建 I

19 SQL工具及其使用及数据库创建 II

20 时间序列数据的展示和洞察及Python初探

21 SQL 查询第一季 I

22 SQL 查询第一季 II

23 SQL 查询第一季 III

24 数据库基础:从E-R Model 到PostgreSQL

25 SQL 查询第二季 I

26 SQL 查询第二季 II

27 从SQL语句的执行顺序谈起

28 工具库 Numpy

29 工具库 Pandas I

30 工具库 Pandas II

31 绘图库 Matplotlib

32 Python数据分析的基石 – Numpy & Pandas

33 绘图库 Seaborn I

34 绘图库 Seaborn II

35 绘图库 Seaborn III

36 地理空间数据绘制及可视化总结 Geospatial Data Graphing and Visualization

37 艺术与科学的结合 – Python 可视化

38 汇总/分组汇总及其可视化

39 汇总/分组汇总及其可视化代码实现 Summary

40 数据质量报告

41 数据质量报告代码实现

42 相关性分析

43 数据清洗 Data Cleaning

44 Python数据分析的角度和方法

45 客户分析 Customer Analysis

46 Customer Lifetime Value

47 RFM分析

48 客户分析的两大核心:CLV和RFM

49 机器学习入门 Introduction to Machine Learning

50 特征工程 Feature Engineering I

51 特征工程 Feature Engineering II

52 线性回归模型 Linear Regression Model I

53 线性回归模型 Linear Regression Model II

54 机器学习之:步入丛林去看那些基于树的算法

55 逻辑回归模型 Logistic Regression Model I

56 逻辑回归模型 Logistic Regression Model II

57 聚类模型 Clustering and K-means

58 机器学习之:质量vs.数量 – 从特征选择的角度谈起

59 逻辑回归与聚类模型重点难点答疑串讲 Logistic Regression & Clustering

60 A/B测试:综述、因果关系与相关性

61 A/B测试:随机分配与代码实践

62 A/B测试:统计学假设、I类II类误差与统计功效

63 A/B测试:统计效应与功效分析

64 A/B测试中的随机采样及Power Test & 课程总结

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31 评论

  1. 东西质量相当可以的

  2. 源码都有,厉害了

  3. 课程很好很清楚

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