课程目录：博学谷：所有人都能学会的数据分析课 第1章 数据分析师的职业概览 01.数据分析师的“钱景”如何.mp4 [41.8M] 02.什么人适合数据分析.mp4 [61.7M] 03.数据分析师的临界知识.mp4 [87.2M] 04.数据分析师的主要职责.mp4 [92.2M] 第2章 数据分析和数据挖掘的概念和理念 第1节 基础概念 第2节 探索性数据分析 第3节 预测和分类 第4节 分群和降维 第3章 统计学基础和SPSS软件应用 第1节 描述性统计描述 第2节 假设检验_统计判断 第3节 抽样方法 第4节 一般性模型 第4章 数据预处理基础 [66B] 第1节 数据分析前的准备工作 第2节 数据清洗 第3节 数据规范化 课后题.txt [66B] 第5章 mysql教程 第1节 sql简介 第2节 基本查询语句 第3节 交叉查询和子查询 第4节 练表查询 课后练习 第6章 Excel分析及可视化 第1节 Excel简介 第2节 Excel函数技巧 第3节 Excel快速处理技巧 第4节 Excel可视化技巧 课后练习 第7章 进阶学习 第1节 多变量分析方法选择思路 第2节 因子分析 第3节 聚类分析 第4节 对应分析 第5节 多维尺度分析 第6节 时间序列分析 第7节 Logistic 课后练习 第8章 经典数据挖掘算法 第1节 数据挖掘基础及数据分层抽样 第2节 朴素贝叶斯 第3节 决策树 第4节 神经网络 第5节 支持向量机 第6节 集成算法和模型评估 课后练习 第9章 R语言入门及基础分析 第1节 R语言基础操作 第2节 R语言描述性数据分析 第3节 R语言回归算法 第4节 R语言分类算法 第5节 R语言聚类和降维 第10章 python入门及基础分析 第1节 概述与基本操作 第2节 Numpy 第3节 Pandas 第4节 Matplotlib与python作图 第5节 Sklearn与机器学习基础 课后练习 第11章 课程总结图谱 课程总结 学习资料包.rar
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发表于 2022-11-4 06:02:26
