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2023千峰商业数据分析BI 人工智能AI|完结高清

  1. ├──01-python基础
  2. | ├──1.开班典礼和环境安装
  3. | ├──10.数据类型之元组字典集合的使用
  4. | ├──11.数据类型之字符串的使用（录播）
  5. | ├──12.函数基本使用
  6. | ├──13.函数进阶使用
  7. | ├──14.高阶函数、装饰器和递归
  8. | ├──15.包和模块
  9. | ├──16.面向对象、类和对象及构造函数
  10. | ├──17.面向对象三大特征之封装和继承
  11. | ├──18.函数重写和运算符重载及常用方法和属性
  12. | ├──19.多态和单例设计模式
  13. | ├──2.计算机基本介绍和Python语言介绍及基本使用
  14. | ├──20.常见异常及异常处理
  15. | ├──3.变量与常用数据类型以及输入输出
  16. | ├──4.常用运算符
  17. | ├──5.流程控制语句之分支语句
  18. | ├──6.流程控制语句之循环语句
  19. | ├──7.数据类型之数字的使用
  20. | ├──8.数据类型之列表的使用
  21. | └──9.常用简单算法
  22. ├──02-办公自动化
  23. | ├──1.数据持久化及常用文件读写操作
  24. | ├──2.Python自动化操作Excel
  25. | ├──3.购物车管理系统
  26. | ├──4.发送邮件和第三方接入发送短信
  27. | ├──5.pillow库实现图像处理
  28. | └──6.正则表达式
  29. ├──03-运筹帷幄Web前端(录播）
  30. | ├──1.HTML+CSS系列教程
  31. | ├──2.JavaScript基础
  32. | ├──3.jQuery基础及实战
  33. | ├──4.风靡全球的Vue框架
  34. | ├──5.那些年你必须掌握的微信小程序
  35. | ├──6.项目实战之拉勾网
  36. | └──7.小程序项目实战之喵喵交友
  37. ├──04-关系型数据库MySQL8从入门到实战
  38. | ├──1.数据库概述和MySQL的使用
  39. | ├──2.MySQL定义语言增删改查(一）
  40. | ├──3.MySQL定义语言增删改查(二）
  41. | ├──4.MySQL进阶(1)
  42. | ├──5.mysql进阶（2）(录播）
  43. | ├──6.使用Python连接操作数据MySQL
  44. | └──7.作业
  45. ├──05-分布式数据采集基础到实战
  46. | ├──1.爬虫基础和requests模块
  47. | ├──10.scrapy-redis爬取百科-mysql存储
  48. | ├──11.selenium介绍和使用和验证码破解平台介绍
  49. | ├──2.反爬措施之代理和网页构成介绍
  50. | ├──3.使用正则提取网页数据和cookie使用和bs4基础用法
  51. | ├──4.bs4爬取猫眼电影和xpath语法
  52. | ├──5.分页爬取网站和多线程爬取网站
  53. | ├──6.redis介绍和使用
  54. | ├──7scrapy框架介绍和使用
  55. | ├──8.scrapy框架原理分析与实战
  56. | └──9.scrapy-redis分布式爬虫
  57. ├──06-商业数据分析工具之Excel
  58. | ├──1.Excel-1
  59. | ├──2.Excel-2
  60. | ├──3.Excel-3公式和函数 -1
  61. | ├──4.Excel-4 公式和函数 -2
  62. | ├──5.Excel-5 数组
  63. | ├──6.Excel-6 查找和引用函数
  64. | ├──7Excel-7 图表
  65. | ├──7Excel-7图表（录播）
  66. | └──8.Excel-8 透视表
  67. ├──07-商业数据分析工具之PowerBI
  68. | ├──1.PowerBI-1
  69. | ├──2.PowerBI-2
  70. | ├──3.PowerBI-3
  71. | ├──4.PowerBI-4
  72. | └──5.Power BI-5
  73. ├──08-商业数据分析工具之Tableau
  74. | ├──1.Tableau-1
  75. | ├──2Tableau-2
  76. | └──3Tableau-3
  77. ├──09-数据分析利器之Numpy和Pandas
  78. | ├──1.numpy-1
  79. | ├──2.numpy-2
  80. | ├──3.pandas-1
  81. | ├──4pandas-2
  82. | ├──5pandas-3
  83. | ├──6pandas-4
  84. | └──7pandas-5
  85. ├──10-数据可视化利器Matplotlib,PyEcharts
  86. | ├──1.Matplotlib可视化
  87. | ├──2.Matplotlib可视化
  88. | ├──3.PyEcharts可视化
  89. | └──4.Seaborn可视化
  90. ├──11-数据分析必备内容统计学基础
  91. | ├──1.基础概念、线性代数
  92. | ├──2.数据的概况性度量1
  93. | ├──3.数据的概况性度量2
  94. | ├──4.统计学极限、导数、微分
  95. | ├──5.统计学定积分
  96. | ├──6.统计量及抽样分布、参数估计
  97. | ├──7.统计学之假设检验
  98. | └──8.统计学相关分析、分类数据分析
  99. ├──12-人工智能之机器学习
  100. | ├──01.机器学习入门和KNN分类算法
  101. | ├──02.KNN回归算法和统计学基础
  102. | ├──03.线性代数和线性回归算法原理
  103. | ├──04-机器学习答疑1
  104. | ├──04.线性回归应用和岭回归和Lasso回归
  105. | ├──05.逻辑斯蒂回归
  106. | ├──06.梯度下降算法和贝叶斯算法
  107. | ├──07-机器学习答疑2
  108. | ├──07.决策树和随机森林
  109. | ├──08.SVM算法原理和SVC分类算法
  110. | ├──09.SVR回归算法和聚类算法
  111. | ├──10-机器学习答疑3
  112. | ├──10.轮廓系数和PCA降维和交叉验证和自动调参
  113. | ├──11.特征工程和评价指标
  114. | ├──12.EDA探索性数据分析
  115. | ├──13.金融信用卡反欺诈项目
  116. | ├──14.Apriori关联规则算法
  117. | ├──15.TensorFlow入门和基本模型
  118. | ├──16.多层神经网络和keras入门
  119. | ├──17.CNN卷积神经网络
  120. | ├──18.集成算法
  121. | ├──19-深度学习答疑4
  122. | └──19.推荐算法
  123. ├──13-项目实战
  124. | ├──1.电商文本挖掘项目
  125. | └──2.金融风险评估项目
  126. ├──14-面试技巧、就业指导
  127. | ├──1.项目指导和面试技巧
  128. | ├──2.简历制作和就业指导
  129. | └──3.简历制作职业素质课程（就业）

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