===============课程目录===============





(1)\\章节1：机器学习方法论；目录中文件数:8个

├─(1) 1. 数据分析与数据挖掘.mp4

├─(2) 2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4

├─(3) 3. 机器学习的核心任务.mp4

├─(4) 4. 机器学习的核心要义.mp4

├─(5) 5. 机器学习项目实战全流程.mp4

├─(6) 6. Python编程工具.mp4

├─(7) 7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4

├─(8) 8. 机器学习具体学习方法指导.mp4

(2)\\章节2：机器学习需求分析；目录中文件数:3个

├─(9) 09. 需求分析.mp4

├─(10) 10. 项目技术、产品和应用调研.mp4

├─(11) 11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4

(3)\\章节3：数据采集与爬虫；目录中文件数:9个

├─(12) 12. 数据采集概述.mp4

├─(13) 13. Python爬虫技术.mp4

├─(14) 14. 请求库：urllib.mp4

├─(15) 15. 请求库：requests.mp4

├─(16) 16. 解析库：BeautifulSoup.mp4

├─(17) 17、Shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4

├─(18) 18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4

├─(19) 19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4

├─(20) 20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4

(4)\\章节4：数据清洗；目录中文件数:6个

├─(21) 21. 脏数据.mp4

├─(22) 22. 数据预处理的基本方向.mp4

├─(23) 23. 缺失值处理.mp4

├─(24) 24. 小文本和字符串处理.mp4

├─(25) 25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4

├─(26) 26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4

(5)\\章节5：数据分析与可视化；目录中文件数:6个

├─(27) 27. 探索性数据分析（EDA）.mp4

├─(28) 28. 统计绘图与数据可视化.mp4

├─(29) 29. Python绘图之matplotlib.mp4

├─(30) 30. Python绘图之seaborn.mp4

├─(31) 31. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4

├─(32) 32. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4

(6)\\章节6：特征工程；目录中文件数:5个

├─(33) 33. 特征工程概述.mp4

├─(34) 34. 特征选择.mp4

├─(35) 35. 特征变换与特征提取.mp4

├─(36) 36. 特征组合与降维.mp4

├─(37) 37. 招聘数据的特征工程探索.mp4

(7)\\章节7：机器学习建模与调优；目录中文件数:9个

├─(38) 38. 机器学习模型概述(1).mp4

├─(39) 39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4

├─(40) 40. 集成与提升模型.mp4

├─(41) 41. sklearn.mp4

├─(42) 42. 机器学习调参方法简介.mp4

├─(43) 43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4

├─(44) 44. 招聘数据的建模：GBDT.mp4

├─(45) 45. 招聘数据的建模：XGBoost.mp4

├─(46) 46. 招聘数据的建模：lightGBM.mp4

(8)\\章节8：机器学习模型结果与报告输出；目录中文件数:5个

├─(47) 47. R语言与RStudio安装与简介.mp4

├─(48) 48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4

├─(49) 49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4

├─(50) 50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4

├─(51) 51. 实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4

(9)\\配套课件；目录中文件数:3个

├─(52) 第一章.机器学习方法论.pdf

├─(53) 第三章 数据采集与爬虫.ipynb

├─(54) 第二章.机器学习需求分析.pdf

(10)\\配套课件\\第七讲 机器学习建模；目录中文件数:2个

├─(55) lagou_featured.csv

├─(56) 第七讲 机器学习建模.ipynb

(11)\\配套课件\\第五讲 数据分析与可视化；目录中文件数:5个

├─(57) iris.csv

├─(58) lagou_data5.csv

├─(59) lagou_preprocessed.csv

├─(60) stopwords.txt

├─(61) 第五讲 数据分析与可视化.ipynb

(12)\\配套课件\\第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法；目录中文件数:9个

├─(62) .RData

├─(63) .Rhistory

├─(64) example_eda.html

├─(65) example_eda.Rmd

├─(66) example_rmd.html

├─(67) example_rmd.Rmd

├─(68) lagou_preprocessed.csv

├─(69) r_example.R

├─(70) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb

(13)\\配套课件\\第六讲 特征工程；目录中文件数:3个

├─(71) lagou_data5.csv

├─(72) lagou_featured.csv

├─(73) 第六讲 特征工程.ipynb

(14)\\配套课件\\第四讲 数据清洗与预处理；目录中文件数:5个

├─(74) data_analysis.csv

├─(75) data_mining.csv

├─(76) deep_learning.csv

├─(77) machine_learning.csv

├─(78) 第四讲 数据清洗与预处理.ipynb

(15)\\配套课件\\第七讲 机器学习建模\\.ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个

├─(79) 第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb

(16)\\配套课件\\第五讲 数据分析与可视化\\.ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个

├─(80) 第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb

(17)\\配套课件\\第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法\\.ipynb_checkpoints；目录中文件数:2个

├─(81) Untitled-checkpoint.ipynb

├─(82) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb

(18)\\配套课件\\第六讲 特征工程\\.ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个

├─(83) 第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb