本课程来自稀牛学院数据科学实训营第5期课程完结官方售价4980元,本课程由资深算法工程师的寒小阳老师,和博士毕业于清华大学动力化系控制理论与操控工程师常老师主讲:课程主要包括Python编程基础、数据获取、数据处理和数据分析、数据可视化、大数据技术、机器学习;主讲数据科学核心技能,课程结束即可掌握数据采集、清洗、存储、分析、可视化、机器学习建模全流程。共13节, 课程建议具备具备一定Python基础预习期,助教免费指导Python学习与实训,课程明确目标转行、毕业求职、入门数据科学、丰富项目经历,参加竞赛,明确目标,付诸努力!
适用学员:
适合学员:
1.希望系统了解数据科学、提高动手实践能力、加强项目背景的学习者。
2.希望转向数据领域工作的在职人员;
3.有教学和科研需求的高校教职人员与博士生;
4.有志于从事数据相关工作;
完成实训营5期的学习全流程,你将掌握数据科学的核心技能,具体为以下几点:
Python编程基础
数据获取:爬虫和scrapy库
数据处理和数据分析:numpy, pandas
数据可视化:matplotlib,seaborn
大数据技术:hadoop,spark
机器学习:scikit-learn、xgboost、lightGBM,liblinear,libsvm等
数据科学比赛:参赛流程与实战经验
求职就业:简历,面试,项目积累
课程
目录:数据科学实训营第5期 [15.7G]
┣━━【课前预习】云平台使用&Python基础_0213.mp4 [848.5M]
┣━━【课前预习】Python基础 实训营学习经验与捷径_0213.mp4 [893.6M]
┣━━第10讲 数据科学综合应用案例_0515.mp4 [1.4G]
┣━━第11讲 Hadoop与Map-Reduce_0521.mp4 [1.1G]
┣━━第12讲 Spark大数据处理与Spark SQL_0529.mp4 [1G]
┣━━第13讲A Spark大数据机器学习_0531.mp4 [1.2G]
┣━━第1讲 Google python指南与数据科学python进阶_0331.mp4 [505.2M]
┣━━第2讲 Pandas Series & DataFrame_0403.mp4 [731.5M]
┣━━第3讲 Pandas复杂统计与机器学习特征工程_0410.mp4 [879.8M]
┣━━第4讲 链家网房价数据分析与数据科学比赛数据处理分析_0414.mp4 [1.1G]
┣━━第5讲 数据可视化概述和matplotlib技能大全_0421.mp4 [1G]
┣━━第6讲 seaborn技能大全_0424.mp4 [1.2G]
┣━━第7讲 机器学习初步_0428.mp4 [1.3G]
┣━━第8讲 机器学习进阶_0505.mp4 [1.1G]
┣━━第9讲 模型优化与模型融合_0508.mp4 [1G]
┗━━课程代码和作业.zip [381.6M]
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