职业成长

章节

商务数据分析、挖掘与可视化实战

Pandas数据分析案例

1.1-Pandas基本介绍

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1.2-基本环境的使用

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1.3-案例实战-租房数据分析上

00:26:27
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1.4-案例实战-租房数据分析下

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1.5-案例实战-AppStore数据分析上

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1.6-案例实战-AppStore数据分析下

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Python爬虫案例实战

2.1-HTML基础

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2.2-XPath元素定位

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2.3-HTTP的请求和响应

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2.4-Resquest发送请求的基本操作

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2.5-案例实战-爬取icourse163课程数据

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2.6-案例实战-二手房数据爬取

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2.7-案例实战-二手房数据清洗

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2.8-案例实战-懂车帝榜单数据

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QuickBI数据可视化

3.1-QuickBI工具的基本介绍

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3.2-销售地图报表的开发设计

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3.3-饼图的联动和钻取功能

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3.4-商业图表的其他功能补充

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机器学习

4.1-机器学习的基本步骤

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4.2-逻辑回归和线性回归

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4.3-案例分析-打车过程理论分析

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4.4-案例分析-打车案例的完整分析

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4.5-机器学习核心流程分析

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4.6-波士顿房价预测代码实现

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4.7-鸢尾花分类任务的代码实现

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深度学习基础

5.1-playground神经网络的基本处理

00:24:39
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5.2-神经元的处理逻辑

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5.3-使用百度飞桨完成神经网络的设置优化

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5.4-使用百度飞桨完成打车模型的优化

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5.5-神经网络的正向传播和反向传播上

00:17:22
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5.6-神经网络的正向传播和反向传播下

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5.7-概率模型的基本任务说明

00:18:16
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5.8-案例实战-手写数字识别

00:17:23
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5.9-案例实战-手写数字识别的优化

00:11:17
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5.10-CNN卷积网络的基本说明

00:08:47
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5.11-CNN卷积网络的核心概念

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5.12-卷积网络的基本处理

00:13:57
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5.13-卷积网络的流程示意图

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5.14-卷积网络和全连接网络的基本说明

00:24:46
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深度学习进阶

6.1-paddlepaddle目标检测环境搭建

00:15:25
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6.2-路标检测任务的训练和预测

00:10:42
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6.3-加载数据集的文件说明及参数配置

00:13:25
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6.4-数据标注工具EASYData

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6.5-使用FastDeploy完成模型的部署

00:31:12
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6.6-红绿灯检测模型的本地和AIStudio部署及优化

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6.7-AlexNet网络架构

00:11:03
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6.8-AlexNet网络分析

00:11:30
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6.9-VGG网络结构模型分析

00:08:12
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6.10-ResNet网络模型的定义

00:09:42
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6.11-读取数据的方法设置

00:22:09
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6.12-读取数据的基本测试

00:07:02
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6.13-案例实战-眼疾识别的具体操作处理

00:10:00
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6.14-梯度下降的相关概念的介绍

00:12:49
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6.15-激活函数与损失函数的基本介绍

00:13:27
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6.16-课程总结

00:12:02
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课堂资料

课程资源包（商务数据分析与可视化）

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