Python数据分析从入门到机器学习

更新提示: 更新 自然语言处理 朴素贝叶斯算法共两节。本课程针对Python数据分析最核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplot...

Python数据分析从入门到机器学习
  1. 授课老师:日月光华
  2. 老师简介:日月光华数据分析系列课程主要面向python编程语言使用者,专注编程语言、爬虫、数据分析和机器学习等内容。
  3. 课程节数:92
  4. 课程评星:
  5. 售价: 398.00 折后价 348.00
  6. 已学人数:417学员点评:39 条
现在开始学习

课程适合人群

关注Python数据分析、数据预处理、机器学习以及深度学习的相关人群

课程简介

更新提示: 更新 自然语言处理 朴素贝叶斯算法共两节。

本课程针对Python数据分析最核心的Numpy库、Pandas库、Python数据可视化库Matplotlib以及机器学习库Scikit-learn,进行了系统、深入的讲解。课程结合了日月光华爬取的链家网房产成交数据、知乎用户数据、空难数据集、小费数据集、股票数据、小麦数据集、信息卡欺诈数据集等个性化或有代表性的数据,进行了数据分析、数据预处理以及机器学习建模的演示,特别是最后四章,课程使用日月光华的链家数据做了四个机器学习模型:

房产价格趋势预测模型
房产估价模型
房产价格异常预警模型
房产投资前景分类模型

用这四个综合实例演示了从数据读取、数据预处理、数据建模、预测分析等整个过程。本课程非常适合从事数据分析、机器学习、深度学习等方向的同学学习。
本课程全部数据集可在第26节下载。
日月光华课程的特点是通俗易懂,由浅入深,将复杂的知识简洁清晰的传授给同学,我们的课程赢得了同学们一致好评!

任何问题,欢迎添加微信:louhh01
QQ答疑群:945186207

提醒大家:本课程已包含《Python机器学习入门与实战》全部内容,已购本课程的同学不需要重复购买!

课程目录大纲

第1章: 课程知识体系及搭建运行环境
第1课 时长 10:52
课程知识体系介绍和Anaconda的安装

课程知识体系介绍和Anaconda的安装

免费
第2课 时长 12:36
Jupyter Notebook使用介绍

介绍数据分析工具Jupyter Notebook的使用

免费
第2章: Python科学计算基础——Numpy
第3课 时长 13:35
Ndarray数组的创建

Ndarray数组的创建

付费
第4课 时长 10:12
Numpy的数据类型

Numpy的数据类型

付费
第5课 时长 12:43
数组的切片和索引

数组的切片和索引

付费
第6课 时长 09:26
Numpy广播与数组操作

Numpy广播与数组操作

付费
第7课 时长 13:09
数组合并与通用函数

数组合并与通用函数

付费
第8课 时长 12:53
Numpy的统计函数

Numpy的统计函数

付费
第9课 时长 13:12
Numpy随机数、逻辑运算与数据存取

Numpy随机数、逻辑运算与数据存取

付费
第3章: Python数据可视化
第10课 时长 10:01
Matplotlib绘制基本图形

Matplotlib绘制基本图形

付费
第11课 时长 11:23
设置图表的线型和标签

设置图表的线型和标签

付费
第12课 时长 10:30
设置图例和刻度

设置图例和刻度

付费
第13课 时长 11:29
绘制多图

绘制多图

付费
第14课 时长 11:01
箱型图、直方图和饼图

箱型图、直方图和饼图

付费
第15课 时长 13:08
面向对象绘图

面向对象绘图

付费
第4章: Pandas基础
第16课 时长 10:32
Python数据结构——认识Seires

讲解Series基础知识

付费
第17课 时长 16:21
Python数据结构——认识DataFrame

建立DataFrame,选取DataFrame中行和列

付费
第18课 时长 12:01
DataFrame添加删除数据及运算特点

DataFrame添加删除数据及运算特点

付费
第19课 时长 13:56
数据排序

数据排序

付费
第20课 时长 12:33
数据观察和汇总统计方法

数据观察和汇总统计方法

付费
第21课 时长 11:54
数据加载与存储

数据加载与存储

付费
第22课 时长 14:40
合并数据集

合并数据集

付费
第23课 时长 11:09
数据清理:重复值、缺失值、异常值

数据清理:重复值、缺失值、异常值

付费
第24课 时长 11:16
字符串处理与应用函数处理数据

字符串处理与应用函数处理数据

付费
第25课 时长 09:01
布尔过滤与数据离散化

布尔过滤与数据离散化

付费
第5章: Pandas基础实例
第26课 时长 00
课程代码和数据集下载

课程代码和数据集下载

付费
第27课 时长 14:33
数据分析实例:知乎用户数据分析

本节课我们对日月光华爬取的知乎用户数据进行分析

付费
第28课 时长 10:34
数据分析实例:空难数据预处理

数据分析实例:空难数据预处理

付费
第29课 时长 09:36
数据分析实例:向量化运算、成员关系判断与布尔过滤

数据分析实例:向量化运算、成员关系判断与布尔过滤

付费
第6章: Pandas高级应用
第30课 时长 16:14
Pandas绘图

Pandas绘图

付费
第31课 时长 13:12
数据聚合与分组运算

数据聚合与分组运算

付费
第32课 时长 10:16
数据分析实例:小费数据集

数据分析实例:小费数据集

付费
第7章: Pandas进阶实例
第33课 时长 11:07
链家成交数据分析——读取与合并

链家成交数据分析——读取与合并

付费
第34课 时长 13:29
链家成交数据分析——数据转换与离散化分析

链家成交数据分析——数据转换与离散化分析

付费
第35课 时长 10:11
链家成交数据分析——分组运算与布尔过滤

链家成交数据分析——分组运算与布尔过滤

付费
第36课 时长 11:00
链家成交数据分析——透视表

链家成交数据分析——透视表

付费
第37课 时长 09:41
链家成交数据分析——分组运算应用自定义函数

链家成交数据分析——分组运算应用自定义函数

付费
第8章: Pandas时间序列
第38课 时长 09:14
时间序列基础——认识时间索引、创建时间序列

时间序列基础——认识时间索引、创建时间序列

付费
第39课 时长 07:44
时间序列基础——时间序列的索引与重采样

时间序列基础——时间序列的索引与重采样

付费
第40课 时长 16:58
时间序列分析实例——中国铁建股票分析

时间序列分析实例——中国铁建股票分析

付费
第9章: 机器学习基础
第41课 时长 14:18
机器学习的定义与分类

机器学习的定义与分类

免费
第42课 时长 13:22
线性回归和机器学习的一般步骤

线性回归和机器学习的一般步骤

付费
第43课 时长 20:55
线性回归模型的评价

线性回归模型的评价

付费
第44课 时长 11:11
多元回归模型简介

多元回归模型简介

付费
第45课 时长 10:10
多元回归模型的建立与评价

多元回归模型的建立与评价

付费
第46课 时长 06:13
多元回归模型的改进

多元回归模型的改进

付费
第47课 时长 12:31
K均值聚类算法的解析

K均值聚类算法的解析

付费
第48课 时长 09:22
K-means聚类的代码实现

使用代码实现K-means聚类

付费
第49课 时长 09:27
小麦数据集应用聚类算法

小麦数据集应用聚类算法

付费
第50课 时长 10:12
逻辑回归算法简介

逻辑回归算法简介

付费
第51课 时长 08:49
德国信用卡欺诈数据分类

德国信用卡欺诈数据分类

付费
第10章: 机器学习综合实例——房产价格预测
第52课 时长 13:19
房产价格预测模型——数据预处理

房产价格预测模型——数据预处理

付费
第53课 时长 13:03
房产价格预测模型——一元回归

房产价格预测模型——一元回归

付费
第54课 时长 12:54
房产价格预测模型——多项式回归

房产价格预测模型——多项式回归

付费
第55课 时长 11:50
房产价格预测模型——模型的评价

房产价格预测模型——模型的评价

付费
第56课 时长 08:07
房产价格预测模型——从数据出发的模型选择

房产价格预测模型——从数据出发的模型选择

付费
第11章: 机器学习综合实例——房产估价模型
第57课 时长 09:26
房产估价模型-数据预处理-数据和特征选取

房产估价模型-数据预处理-数据和特征选取

付费
第58课 时长 12:31
房产估价模型-数据预处理-字符串处理

房产估价模型-数据预处理-字符串处理

付费
第59课 时长 10:45
房产估价模型-数据预处理-独特编码

房产估价模型-数据预处理-独特编码

付费
第60课 时长 11:39
房产估价模型-数据预处理-特殊编码形式

房产估价模型-数据预处理-特殊编码形式

付费
第61课 时长 08:00
房产估价模型-多元回归建模

房产估价模型-多元回归建模

付费
第62课 时长 12:52
房产估价模型-模型的评价与使用模型

房产估价模型-模型的评价与使用模型

付费
第12章: 房产价格聚类模型
第63课 时长 10:38
K均值聚类的不足与劣势

K均值聚类的不足与劣势

付费
第64课 时长 07:58
DBSCAN算法原理介绍

DBSCAN算法原理介绍

付费
第65课 时长 07:35
DBSCAN算法的具体应用

DBSCAN算法的具体应用

付费
第13章: 房产价格增幅预测模型(投资前景预测模型)
第66课 时长 13:35
房产价格增幅预测——时间序列的处理

房产价格增幅预测——时间序列的处理

付费
第67课 时长 10:01
房产价格增幅预测——时间序列的处理

房产价格增幅预测——时间序列的选取

付费
第68课 时长 11:56
房产价格增幅预测——小区数据选取

房产价格增幅预测——小区数据选取

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第69课 时长 13:14
房产价格增幅预测——选取特征数据(一)

房产价格增幅预测——选取特征数据(一)

付费
第70课 时长 11:10
房产价格增幅预测——选取特征数据(二)

房产价格增幅预测——选取特征数据(二)

付费
第71课 时长 07:25
房产价格增幅预测——划分训练数据和测试数据

房产价格增幅预测——划分训练数据和测试数据

付费
第72课 时长 11:43
房产价格增幅预测——建立预测模型

房产价格增幅预测——建立预测模型

付费
第73课 时长 12:28
房产价格增幅预测——模型的改进与特征选取

房产价格增幅预测——模型的改进与特征选取

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第14章: 深入机器学习理论基础
第74课 时长 12:35
认识过拟合和欠拟合

认识过拟合和欠拟合

付费
第75课 时长 13:42
决策树算法原理

决策树算法原理

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第76课 时长 16:33
决策树算法应用-泰坦尼克数据的预处理

决策树算法应用-泰坦尼克数据的预处理

付费
第77课 时长 16:23
决策树模型的建立以及参数的选择

决策树模型的建立以及参数的选择

付费
第78课 时长 11:33
交叉验证和多参数的选择

交叉验证和多参数的选择

付费
第79课 时长 14:20
随机森林算法的原理

随机森林算法的原理

付费
第80课 时长 10:53
随机森林算法的代码实现

随机森林算法的代码实现

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第81课 时长 12:31
支持向量机算法原理

支持向量机算法原理

付费
第82课 时长 09:51
使用SVM模型解决德国信用卡数据分类问题

使用SVM模型解决德国信用卡数据分类问题

付费
第15章: 协同过滤推荐算法
第83课 时长 09:24
协同过滤的基本原理

协同过滤的基本原理

付费
第84课 时长 11:07
余弦相似度的计算(一)

余弦相似度的计算(一)

付费
第85课 时长 08:51
余弦相似度的计算(二)

余弦相似度的计算(二)

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第86课 时长 00
电影推荐练习作业

电影推荐练习作业

付费
第16章: 自然语言处理
第87课 时长 16:21
自然语言处理 tf-idf 算法简介

自然语言处理 tf-idf 算法简介

付费
第88课 时长 09:16
随机森林算法处理多分类问题回顾

随机森林算法处理多分类问题回顾

付费
第89课 时长 18:32
航空公司twitter评论数据预处理

航空公司twitter评论数据预处理

付费
第90课 时长 10:59
文本分类的模型实现和优化

文本分类的模型实现和优化

付费
第91课 时长 11:13
朴素贝叶斯算法原理

朴素贝叶斯算法原理

付费
第92课 时长 12:44
朴素贝叶斯算法解决文本分类实例

朴素贝叶斯算法解决文本分类实例

付费

课程海报

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学生点评

ykt1476671829794
已学习92课 评5星:
非常适合初级AI入门者学习,讲的通俗易懂,学习此课程后对整个ai 有了整体的认识,为后续深入学习有很大的帮助
andmao
已学习81课 评5星:
且听o风吟
已学习44课 评5星:
Mr Jack
已学习92课 评5星:
讲的挺通俗易懂的,也很容易上手。但是在一些原理的解释上,语言能够稍微组织的清晰一点可能就会更好了!
ykt16171351344617792
已学习92课 评5星:
citsimitpo
已学习92课 评5星:
入门很不错,通俗易懂,师傅领进门,修行在个人
霞丨光
已学习1课 评5星:
答疑群群号是不是不对
onlymyzone
已学习66课 评5星:
老师的课程深入浅出,非常细致,不仅让你知道怎么做,而且言语之间听体会到怎么思考,非常棒的课程!期待更多的老师机器学习专题课程。
慕梓筱虫
已学习43课 评5星:
老师的课讲的非常细致,易于理解,我从入门课一直跟到机器学习啦,这个课还是不久前买的呢,基础部分都学完了,感觉很好。另外,还可以加群,在里面老师都会及时解答问题,点赞(。ò ∀ ó。)
ykt65074258671470237
已学习56课 评5星:
学习了该系列,讲解比较透彻,相信能够做到入门到精通
诗雨落ykt1536113366700
已学习32课 评5星:
讲的很好,浅显易懂,有答疑群,老师会在里面解答同学的问题,总体来说还是很不错的。
葡萄小嘟
已学习36课 评5星:
mooc29981989556571107
已学习17课 评5星:
讲的很棒,易通易懂,有问题老师在答疑群中也及时解答。
effer0
已学习3课 评5星:
讲得非常清楚
ykt97826549306734556
已学习7课 评1星:
讲的没头没尾,讲不清楚来龙去脉,念一遍课件的感觉,还不如看书呢。有时候还在一个地方不停重复,明显不知道下边要说啥。
nuc_yubg
已学习75课 评5星:
从Python入门到分析再到机器学习,浅显易懂,深入浅出,符合学习规律,加上微课的形式,符合现代人的快餐的特点,避免了长篇大论的枯燥。感谢日月光华的付出。
fengykt52974001787826667
已学习92课 评5星:
不错
ykt15402819
已学习62课 评5星:
刚接触数据挖掘,读完书后发现这门课讲的和我们书里内容差不多,与书比较起来简单易懂,没有数学推理等过程,上手超快,回归数据挖掘的基本意义:通过分析挖掘数据得到有用信息!!!希望能够更加由浅到深的讲解,最后提点意见,链家的模型有点虎头蛇尾的感觉,真诚期待未来的作品!
shargan
已学习43课 评5星:
老师的课程听起来浅显易通,很有用。课程代码和课件在哪下载?
蜗牛ykt1524281563157
已学习73课 评5星:
本文完

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