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CDA数据分析就业班第72期——视频

难度系数:     课程系列:LEVEL I+LEVEL II
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CDA数据分析就业班第72期——视频

一、Excel

基础操作技巧(一)

基础操作技巧--选择性粘贴(二)

基础操作技巧--单元格匹配替换(三)

基础操作技巧,自定义格式(一)

基础操作技巧,自定义格式(二)

数据清洗、初识公式(一)

数据清洗、初识公式--find-mid,日期函数

公式、常用函数--函数错误种类

常用函数以及if函数详讲

sum系列函数和count系列函数(一)

sum系列函数和count系列函数(二)

条件格式

函数练习应用

数组函数--sumproduct函数

进阶多条件求和

vlookup和offset函数

查找和引用函数--MATCH和INDEX(一)

INDIRECT函数理解

动态小案例和图表介绍

图表介绍

图表题目讲解

动态图表

透视表操作(一)

透视表操作(二)

二、补9-17号视频

2019-9-17-1(图表操作)

2019-9-17-2(图表操作)

2019-9-17-3(图表操作)

2019-9-17-4(图表操作)

2019-9-17-5(图表操作)

三、.数据库精讲MySQL

数据库简介,创建数据库和数据表

设置约束、建表语句练习和插入数据

大气质量表练习以及修改、删除操作

select语句

select语句练习

水果表练习操作

mysql常用函数

表连接关系

查询语句

单表和多表查询练习

电商数据查询练习(一)

电商数据查询练习(二)

电商数据查询练习(三)

电商项目案例(一)

电商项目案例(二)

电商项目案例(三)

电商项目案例(四)

查询练习进阶(一)

查询练习进阶(二)

查询练习进阶(三)

查询练习进阶(四)

查询练习进阶(五)

四、商业智能分析入门-表结构数据(power BI)

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五、Python基础

Python简介、Anaconda启动方式

python基础概念--print()

python变量和基本数据类型介绍

字符串

常用字符串操作

if条件语句

if语句练习和while循环

while循环嵌套和for循环

循环练习和列表

列表常用操作

元组和基本操作

字典和集合

自定义函数和参数介绍

函数的返回值

自定义模块和变量作用域

面向对象编程

类的定义及实例化

类的封装和继承

私有属性和方法

python连接数据库

python操作mysql数据库

python操作mysql数据库

学生管理系统练习(一)

学生管理系统练习(二)

数据清洗介绍以及numpy

numpy的矢量化和属性

数组的计算,拆分和合并

numpy缺失值处理和索引切片

高级索引和切片

numpy矩阵运算

numpy排序和索引函数

numpy线性代数

pandas之series属性

补发65期数据清洗

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andas之dataframe操作及练习

数据的运算和查看描述

pandas缺失值处理和group by分组

六.Python数据可视化

多表合并的方法

数据的导入和导出

可视化matplotlib介绍

常见可视化画图操作

统计基础(补发)

8-12-1数据分析业务理解

8-12-2抽样

8-12-3中位数

8-12-4极量

8-12-5经验规则

8-13-1贝叶斯公式

8-13-2分布

8-13-3样本均值

8-13-4总体均值

8-13-5两个总体

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七.Python数据练习及统计基础

箱线图介绍

数据清洗练习(一)

数据清洗练习(二)

小案例清洗练习

统计学介绍及描述性统计

数据的可视化和描述

中位数和众数等概念

离散程度和平均值,平均差

离散系数和标准化

离散和连续,数学期望

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八、Python统计

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九、python统计(补)

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十、python机器学习

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Python 机器学习(补发)

9-8-1爬虫基础

9-8-2http基本原理

9-8-3http基本原理2

9-8-4爬虫基本原理

9-8-5正则表达式

9-9-1urllib

9-9-2带参数的get请求

9-9-3requests

9-9-4bs节点选择器

9-10-1天气预报数据抓取

9-10-2下载单个图片

9-10-3声明浏览器对象

9-10-4下拉进度条

9-10-5反爬虫声明

9-11-1机器学习入门

9-11-2模型误差及模型评价

9-11-3特征工程基础

9-11-4常用特征工程方法 特征处理

9-11-5KNN

9-12-1KNN2

9-12-2回归树

9-12-3决策树

9-12-4决策树的存储

9-12-5CAR

python 机器学习(补发)

9-16-1贝叶斯

9-16-2贝叶斯理论

9-16-3贝叶斯网络

9-16-4词袋模型向量化

9-16-5线性回归

9-17-1梯度的概念

9-17-2算法的步长选择

9-17-3岭回归模型

9-17-4弹性网

9-17-5输出电力预测

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python机器学习(补发)

9-18-2ROC曲线绘制

9-18-3聚类更新

9-18-4K-Means算法优化

9-18-5DBSCAN

9-19-1聚类方法比较

9-19-2聚类应用,图像压缩

9-19-3AdaBoost

9-19-4集成学习更新

9-19-5Stacking

9-20-1支持向量机

9-20-2线性SVM

9-20-3约束函数

9-20-4支持向量机更新

9-20-5SBM人脸识别

9-21-1神经网络

9-21-2神经网络模型

9-21-3参数的初始化

9-21-4tensorflow

9-21-5矩阵运算仿真神经网络

9-24-1有两个隐藏层的神经网络

9-24-2机器学习总结

9-24-3业务背景

9-24-4查看数据中是否有重复值

9-24-5使用随机森林尝试建模

9-25-1推荐系统简介

9-25-2基于关联规则的推荐

9-25-3Apriori

9-25-4协同过滤

9-25-5基于物品的协同过滤

9-26-1推荐系统分类

9-26-2时间序列分析

9-26-3时间序列模型介绍

9-26-4移动平均模型

9-26-5时间序列应用案例

9-27-1常用分析模型及使用场景

9-27-2数据挖掘模型

9-27-3数据清洗

9-27-4项目分析方法与过程

9-27-5k-means集体应用

案例指导及电商案例

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评分卡

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面试技巧

2019-12-19-1

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2019-12-20-1

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Tableau数据可视化

4-22-1 Tableau介绍

4-22-2 数据连接、表连接

4-22-3 排序、层级结构、组、表计算

4-22-4 集、筛选器

4-22-5 参数、参考线、预测

4-23-1 函数

4-23-2 条形图、直方图、饼图、环形图

4-23-3 凸显表、热力图、树状图、气泡图、箱线图、词云图、组合图等

4-23-4 帕累托图、符号地图等

4-23-5 案例


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