贪心学院腾讯数据分析十周成为数据分析师

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├──10周成为数据分析师(v) | ├──材料 | | ├──10数据分析项目实战(二):用户画像体系 | | ├──11强化自动化办公 | | ├──12数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建 | | ├──13数据分析模型应用 | | ├──14数据分析模型...

├──10周成为数据分析师(v)
| ├──材料
| | ├──10数据分析项目实战(二):用户画像体系
| | ├──11强化自动化办公
| | ├──12数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建
| | ├──13数据分析模型应用
| | ├──14数据分析模型应用
| | ├──15初识MySQL数据库
| | ├──16数据分析项目实战(四):亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析
| | ├──17数据库技术进阶之复杂查询
| | ├──18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型
| | ├──19数据可视化PyEcharts
| | ├──20产品关联分析与商品画像体系实战
| | ├──2数据分析导论
| | ├──3使用Python进行Excel数据处理
| | ├──4如何像数据分析师一样思考
| | ├──5数据的科学运算
| | ├──6不做只懂技术不懂业务的“工具人”
| | ├──7数据可视化
| | ├──8数据分析项目实战(一):电商平台订单报表分析
| | └──9使用正则进行数据的复杂筛选
| ├──10数据分析项目实战(二):用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.vep 245.01M
| ├──10数据分析项目实战(二):用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.vep 253.01M
| ├──11强化自动化办公-【项目】基于用户行为的用户价值分析.vep 250.24M
| ├──11强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.vep 202.56M
| ├──12数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介及传统分析链路数据分析(1).vep 244.96M
| ├──12数据分析项目实战(三):以数据分析为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.vep 220.38M
| ├──13数据分析模型应用-【项目】用户价值聚类分析.vep 274.44M
| ├──13数据分析模型应用-聚类分析算法.vep 103.32M
| ├──14数据分析模型应用-【项目】用户价值聚类分析.vep 274.30M
| ├──14数据分析模型应用-聚类分析算法.vep 103.32M
| ├──15初识MySQL数据库-MySQL数据库搭建与客户端使用介绍.vep 71.35M
| ├──15初识MySQL数据库-数据的插入、更新和删除.vep 319.10M
| ├──16数据分析项目实战(四):亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.vep 228.99M
| ├──16数据分析项目实战(四):亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析-商业分析与传统的行业研究.vep 84.91M
| ├──17数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.vep 134.58M
| ├──17数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.vep 263.64M
| ├──18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型-RFM模型实战.vep 184.44M
| ├──18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型-互联网产品的指标体系构建.vep 104.10M
| ├──19数据可视化PyEcharts-PyEcharts教学.vep 234.83M
| ├──19数据可视化PyEcharts-【项目】广告效果聚类分析.vep 200.47M
| ├──1开班典礼-课程整体介绍.vep 17.99M
| ├──1开班典礼-预习课程安排.vep 108.77M
| ├──20产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.vep 233.57M
| ├──20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.vep 186.54M
| ├──21数据分析师面试准备-面试中的技术问题、逻辑问题、业务问题.vep 100.65M
| ├──21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.vep 153.49M
| ├──2数据分析导论-数据分析工具简介.vep 68.49M
| ├──2数据分析导论-数据分析师的基本概要.vep 117.54M
| ├──3使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook搭建与使用、Pandas基础.vep 58.31M
| ├──3使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.vep 281.94M
| ├──4如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动数据分析的基本模型.vep 70.02M
| ├──4如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.vep 209.88M
| ├──5数据的科学运算-NumPy中的常用运算方法.vep 46.39M
| ├──5数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.vep 293.98M
| ├──6不做只懂技术不懂业务的“工具人”-【项目】bilibili站内CPC广告优化(1).vep 200.69M
| ├──6不做只懂技术不懂业务的“工具人”-为什么数据分析师不能只懂技术?.vep 108.92M
| ├──7数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.vep 198.17M
| ├──7数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战(1).vep 341.76M
| ├──8数据分析项目实战(一):电商平台订单报表分析-订单数据的数据分析思路.vep 227.69M
| ├──8数据分析项目实战(一):电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.vep 196.62M
| ├──9使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.vep 262.03M
| └──9使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.vep 148.78M
├──Git的高阶使用(v)
| ├──1Git的高阶使用-git的高级使用-1.vep 50.08M
| ├──1Git的高阶使用-git的高级使用-2.vep 126.16M
| ├──1Git的高阶使用-git的高级使用-3.vep 132.84M
| ├──1Git的高阶使用-git的高级使用-4.vep 104.24M
| └──资料.zip 0.48kb
├──PowerBI数据分可视化(v)
| ├──材料
| | └──数据.rar 1.85M
| ├──1初识PowerBI-01-认识PowerBI.vep 24.56M
| ├──1初识PowerBI-02-下载PowerBI.vep 23.28M
| ├──1初识PowerBI-03-注册PowerBI账号.vep 6.63M
| ├──1初识PowerBI-04-本地工程发布到服务端.vep 65.18M
| ├──2PowerBI各种图形表示-05-堆积条形图.vep 38.26M
| ├──2PowerBI各种图形表示-06-堆积柱状图.vep 13.18M
| ├──2PowerBI各种图形表示-07-簇状图、百分比堆积图.vep 30.24M
| ├──2PowerBI各种图形表示-08-折线图.vep 24.49M
| ├──2PowerBI各种图形表示-09-分区图和堆积面积图.vep 12.31M
| ├──2PowerBI各种图形表示-10-折线和堆积柱形图以及折线和簇状柱形图.vep 21.07M
| ├──2PowerBI各种图形表示-11-功能区图表绘制.vep 12.21M
| ├──2PowerBI各种图形表示-12-瀑布图.vep 13.14M
| ├──2PowerBI各种图形表示-13-漏斗图.vep 8.80M
| ├──2PowerBI各种图形表示-14-散点图.vep 25.87M
| ├──3PowerBI各种图形表示-15-饼图和环形图.vep 8.25M
| ├──3PowerBI各种图形表示-16-树状图.vep 8.94M
| ├──3PowerBI各种图形表示-17-地图和着色地图.vep 26.80M
| ├──3PowerBI各种图形表示-18-仪表盘.vep 6.43M
| ├──3PowerBI各种图形表示-19-卡片图和多行卡片图.vep 7.54M
| ├──3PowerBI各种图形表示-20-KPI图.vep 11.47M
| ├──3PowerBI各种图形表示-21-表和矩阵图.vep 26.87M
| ├──3PowerBI各种图形表示-22-关键影响者和分解树.vep 17.90M
| ├──3PowerBI各种图形表示-23-问答.vep 16.55M
| ├──4案例练习:旅游网站数据处理-24-旅游网站数据处理.vep 66.75M
| └──4案例练习:旅游网站数据处理-25-旅游网站数据可视化.vep 46.96M
├──Python爬虫入门到项目实战(v)
| ├──1Python爬虫入门到项目实战01-selenium环境.vep 60.12M
| ├──1Python爬虫入门到项目实战01-常见安全攻击手法.vep 102.84M
| ├──1Python爬虫入门到项目实战01-基本定位方法.vep 129.31M
| ├──1Python爬虫入门到项目实战01-鼠标事件与截图方法.vep 112.85M
| ├──1Python爬虫入门到项目实战01-虚拟环境.vep 140.78M
| ├──2Python爬虫入门到项目实战02-cookies操作.vep 132.70M
| ├──2Python爬虫入门到项目实战02-cssselector requirements.vep 77.62M
| ├──2Python爬虫入门到项目实战02-js操作.vep 119.36M
| ├──2Python爬虫入门到项目实战02-xpath操作.vep 172.94M
| ├──3Python爬虫入门到项目实战03-pymysql.vep 80.13M
| ├──3Python爬虫入门到项目实战03-等待.vep 33.96M
| ├──3Python爬虫入门到项目实战03-京东商品信息保存01.vep 164.16M
| ├──3Python爬虫入门到项目实战03-京东商品信息保存02.vep 175.67M
| ├──3Python爬虫入门到项目实战03-远程启动.vep 97.64M
| ├──4Python爬虫入门到项目实战04-orm.vep 235.22M
| ├──4Python爬虫入门到项目实战04-PageObject.vep 99.68M
| ├──4Python爬虫入门到项目实战04-元类.vep 157.00M
| ├──5Python爬虫入门到项目实战05-shell使用.vep 42.67M
| ├──5Python爬虫入门到项目实战05-百度贴吧爬虫实战01.vep 208.36M
| ├──5Python爬虫入门到项目实战05-百度贴吧爬虫实战02.vep 195.11M
| └──5Python爬虫入门到项目实战05-反爬技术讲解.vep 79.90M
├──概率论统计、线性代数、微积分(v)
| ├──1概率论统计-常用的离散随机变量和连续随机变量的介绍.vep 55.76M
| ├──1概率论统计-离散随机变量, 连续随机变量的定义和性质.vep 34.44M
| ├──1概率论统计-随机变量的期望, 方差, 协方差.vep 33.82M
| ├──1概率论统计-条件概率, 联合概率, 贝叶斯公式.vep 21.65M
| ├──2线性代数-非奇异方阵, 正定矩阵, 对称矩阵.vep 34.95M
| ├──2线性代数-矩阵的奇异值分解.vep 11.85M
| ├──2线性代数-矩阵的特征向量特征值.vep 16.43M
| ├──2线性代数-矩阵的伪逆极其应用.vep 15.64M
| ├──2线性代数-矩阵的秩, 对角矩阵.vep 18.84M
| ├──2线性代数-矩阵向量, 矩阵的运算, 矩阵的转置, 逆矩阵.vep 24.80M
| ├──2线性代数-矩阵行列式的意义和计算.vep 39.73M
| ├──2线性代数-数据的白化.vep 15.10M
| ├──2线性代数-向量的求导.vep 12.44M
| ├──2线性代数-向量外积, 单位矩阵, 正交矩阵.vep 13.65M
| ├──3微积分最优化-导数的定义, 使用极限求导.vep 47.92M
| ├──3微积分最优化-导数的四则运算法则.vep 8.82M
| ├──3微积分最优化-函数单调性的判断, 渐近线,凹凸性.vep 27.21M
| ├──3微积分最优化-牛顿法, 拟牛顿法.vep 39.87M
| ├──3微积分最优化-泰勒公式.vep 10.42M
| ├──3微积分最优化-梯度下降法.vep 8.85M
| ├──3微积分最优化-微分中值定理, 洛必达法则.vep 20.38M
| └──3微积分最优化-最优化理论, 凸集, 超平面, 凸函数.vep 23.72M
├──机器学习算法模型推导及项目实战(v)
| ├──10主题模型-MLEvsMAPvsBayesian.vep 107.13M
| ├──10主题模型-从生成的角度来看LDA.vep 119.21M
| ├──10主题模型-计算模型的参数.vep 169.49M
| ├──10主题模型-主题模型.vep 175.61M
| ├──1机器学习介绍-案例:通过广告投放预测产品销量.vep 91.76M
| ├──1机器学习介绍-分类、回归和聚类的理论.vep 16.26M
| ├──1机器学习介绍-机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.vep 22.40M
| ├──1机器学习介绍-机器学习的流程 数据预处理.vep 25.65M
| ├──2K-NN 最近邻-KNN的决策边界.vep 100.05M
| ├──2K-NN 最近邻-KNN的延伸内容(Optional).vep 80.52M
| ├──2K-NN 最近邻-KNN介绍.vep 125.65M
| ├──2K-NN 最近邻-二手车估价案例.vep 69.81M
| ├──2K-NN 最近邻-欧式距离以及KNN实现.vep 117.88M
| ├──2K-NN 最近邻-特征缩放.vep 13.84M
| ├──2K-NN 最近邻-通过交叉验证选择K.vep 38.88M
| ├──3线性回归与逻辑回归-QA.vep 96.06M
| ├──3线性回归与逻辑回归-逻辑回归1.vep 48.59M
| ├──3线性回归与逻辑回归-逻辑回归2.vep 125.20M
| ├──3线性回归与逻辑回归-线性回归1.vep 59.13M
| ├──3线性回归与逻辑回归-线性回归2.vep 129.27M
| ├──4朴素贝叶斯-Extensions.vep 31.32M
| ├──4朴素贝叶斯-垃圾邮件分类-1.vep 67.07M
| ├──4朴素贝叶斯-垃圾邮件分类-2.vep 130.18M
| ├──4朴素贝叶斯-朴素贝叶斯的核心思想.vep 24.48M
| ├──4朴素贝叶斯-手推一个完整的例子.vep 140.46M
| ├──4朴素贝叶斯-文本表示-1.vep 60.00M
| ├──4朴素贝叶斯-文本表示-2.vep 73.80M
| ├──5SVM支持向量机-SVM-1.vep 179.74M
| ├──5SVM支持向量机-SVM-2.vep 47.99M
| ├──5SVM支持向量机-SVM-3.vep 115.93M
| ├──5SVM支持向量机-SVM-4.vep 145.78M
| ├──6决策树与随机森林-决策树01.vep 120.06M
| ├──6决策树与随机森林-决策树02.vep 138.51M
| ├──6决策树与随机森林-随机森林01.vep 165.14M
| ├──6决策树与随机森林-随机森林02.vep 124.51M
| ├──6决策树与随机森林-随机森林03.vep 74.07M
| ├──7K-means-kmeans案例.vep 108.94M
| ├──7K-means-kmeans的目标函数.vep 110.79M
| ├──7K-means-kmeans的实现.vep 71.34M
| ├──7K-means-kmeans算法.vep 70.29M
| ├──7K-means-kmeans算法过程及特性.vep 59.53M
| ├──7K-means-K值如何选择.vep 56.17M
| ├──7K-means-聚类分析.vep 40.46M
| ├──7K-means-其他聚类算法及问答.vep 89.30M
| ├──8矩阵分解-Recommender.vep 124.11M
| ├──8矩阵分解-矩阵分解推荐系统.代码演示.1.vep 10.50M
| ├──8矩阵分解-矩阵分解推荐系统.代码演示.2.vep 173.49M
| ├──9Boosting-XGBoost.vep 94.56M
| ├──9Boosting-使用泰勒级数近似目标函数.vep 152.73M
| ├──9Boosting-新的目标函数.vep 138.73M
| ├──9Boosting-寻找最好的Split.vep 112.84M
| ├──9Boosting-训练模型.vep 111.52M
| └──资料.zip 0.48kb
├──金融风控知识图谱技术与应用(v)
| ├──材料
| | ├──csv_data.rar 4.88kb
| | ├──exe_member.zip 52.87M
| | ├──风控知识图谱-Cypher查询.pdf 158.64kb
| | └──利用Neo4j构建小型的证券知识图谱.pdf 576.93kb
| ├──1前言-课程大纲介绍.vep 15.91M
| ├──1前言-知识图谱课程介绍.vep 6.88M
| ├──2知识图谱基础-1为什么需要知识图谱.vep 10.74M
| ├──2知识图谱基础-2什么是知识图谱.vep 19.22M
| ├──2知识图谱基础-3编写Hello World系统.vep 10.34M
| ├──2知识图谱基础-4知识图谱的表示.vep 9.21M
| ├──2知识图谱基础-5知识图谱和搜索.vep 8.91M
| ├──2知识图谱基础-6知识图谱的构建和种类.vep 22.09M
| ├──2知识图谱基础-7知识图谱的存储.vep 56.29M
| ├──2知识图谱基础-8知识图谱构建涉及到的关键原则以及技术.vep 59.65M
| ├──3构建风控知识图谱-1知识图谱构建介绍.vep 13.22M
| ├──3构建风控知识图谱-2问题定义.vep 16.73M
| ├──3构建风控知识图谱-3什么时候需要知识图谱.vep 27.68M
| ├──3构建风控知识图谱-4数据的收集.vep 11.62M
| ├──3构建风控知识图谱-5数据的预处理.vep 16.71M
| ├──3构建风控知识图谱-6知识图谱的设计.vep 54.89M
| ├──3构建风控知识图谱-7存储知识图谱.vep 11.14M
| ├──3构建风控知识图谱-8应用知识图谱.vep 65.82M
| ├──4知识图谱在其他领域中的应用-10知识图谱在智慧教育中的应用.vep 50.89M
| ├──4知识图谱在其他领域中的应用-11知识图谱在聊天机器人中的应用.vep 13.34M
| ├──4知识图谱在其他领域中的应用-12知识图谱在推荐系统中的应用.vep 16.80M
| ├──4知识图谱在其他领域中的应用-9知识图谱在证券领域中的应用.vep 52.21M
| ├──5关键推理技术-1基于规则的推理.vep 23.11M
| ├──5关键推理技术-2分布式表示.vep 37.27M
| ├──5关键推理技术-3基于深度学习的推理.vep 15.98M
| ├──6工程中的Q&A-1存储系统的选择.vep 12.61M
| ├──6工程中的Q&A-2超级节点的处理.vep 6.32M
| ├──6工程中的Q&A-3大规模数据的分析.vep 5.33M
| └──6工程中的Q&A-4设置为实体还是属性.vep 5.14M
├──数据分析师Python基础必修
| ├──任务10:算数运算符.vep 19.49M
| ├──任务11:赋值运算符.vep 29.28M
| ├──任务12:进制运算.vep 45.55M
| ├──任务13:位运算.vep 56.53M
| ├──任务14:条件控制.vep 60.74M
| ├──任务15:课程总结.vep 10.23M
| ├──任务16:项目实战与作业计算器后台算法开发.vep 45.77M
| ├──任务17:声明一个字符串.vep 11.83M
| ├──任务18:字符串的操作.vep 9.23M
| ├──任务19:字符串的切片操作.vep 23.71M
| ├──任务1: 课程介绍.vep 18.63M
| ├──任务20:字符串成员运算.vep 9.45M
| ├──任务21:转义字符.vep 26.78M
| ├──任务22:字符串格式化输出.vep 10.42M
| ├──任务23:字符串的内建函数.vep 44.08M
| ├──任务24:python组类型.vep 16.54M
| ├──任务25:访问列表.vep 25.11M
| ├──任务26:嵌套列表.vep 30.03M
| ├──任务27:list 操作练习.vep 25.55M
| ├──任务28:元组.vep 20.05M
| ├──任务29:集合.vep 17.02M
| ├──任务2:MAC版Python基础环境安装.vep 31.00M
| ├──任务30:集合间的运算.vep 29.33M
| ├──任务31:字典.vep 28.95M
| ├──任务32:条件语句.vep 17.92M
| ├──任务33:成员运算符.vep 24.59M
| ├──任务34:真假值的判断.vep 22.59M
| ├──任务35:身份运算符.vep 30.46M
| ├──任务36:循环.vep 27.61M
| ├──任务37:循环中的break.vep 38.01M
| ├──任务38:循环算法练习.vep 43.93M
| ├──任务39:作业.vep 10.68M
| ├──任务3:Win版Python基础环境安装.vep 30.64M
| ├──任务40:工程结构.vep 9.34M
| ├──任务41:编码规范.vep 19.73M
| ├──任务42:特殊模块.vep 6.10M
| ├──任务43:特殊模块__init__.py.vep 31.48M
| ├──任务44:导包路径.vep 31.47M
| ├──任务45:函数.vep 10.24M
| ├──任务46:函数参数.vep 33.27M
| ├──任务47:默认参数.vep 22.04M
| ├──任务48:函数返回值.vep 49.76M
| ├──任务49:递归.vep 42.63M
| ├──任务4:Mac安装IDE-PyCharm.vep 31.55M
| ├──任务50:递归查找.vep 21.97M
| ├──任务51:特殊函数.vep 24.42M
| ├──任务52:变量的作用域.vep 28.18M
| ├──任务53:作用域练习.vep 10.44M
| ├──任务5:Windows安装IDE-PyCharm.vep 35.93M
| ├──任务6:代码应该怎么去学习.vep 31.68M
| ├──任务7:什么是数据类型和python中的数据类型.vep 37.40M
| ├──任务8:布尔型变量.vep 29.85M
| └──任务9:基本运算符.vep 27.00M
├──数据交流圈(v)
| ├──材料
| | └──【加餐补课】Python基础补习-周景阳
| └──Python基础补习-周景阳.vep 208.09M
└──数据库技术进阶(v)
| ├──1数据库技术进阶01-QA.vep 70.92M
| ├──1数据库技术进阶01-表的基本操作.vep 74.44M
| ├──1数据库技术进阶01-表的约束.vep 118.90M
| ├──1数据库技术进阶01-查询语句01.vep 146.91M
| ├──1数据库技术进阶01-查询语句02.vep 101.16M
| ├──1数据库技术进阶01-库操作.vep 95.00M
| ├──1数据库技术进阶01-实时非实时.vep 20.33M
| ├──1数据库技术进阶01-数据库分类.vep 33.49M
| ├──2数据库技术进阶02-binlog.vep 60.27M
| ├──2数据库技术进阶02-git文件过滤.vep 53.97M
| ├──2数据库技术进阶02-慢查询.vep 70.16M
| ├──2数据库技术进阶02-数据库的关联查询.vep 104.14M
| └──2数据库技术进阶02-索引.vep 179.94M

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