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[python] 2023千峰商业数据分析BI+人工智能AI 无密 |
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├──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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