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01-開篇詞 (1講)
02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)
04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)
05第五模塊：數據分析工作篇 (2講)
06-加餐 (1講)
07-結束語 (1講)
01-開篇詞 (1講)\00丨開篇詞 丨 你為什么需要數據分析能力？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\01丨數據分析全景圖及修煉指南.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\02丨學習數據挖掘的最佳路徑是什么？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\03丨Python基礎語法：開始你的Python之旅.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\04丨Python科學計算：用NumPy快速處理數據.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\05丨Python科學計算：Pandas.html
02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\05丨Python科學計算：Pandas.mp3
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\06丨 學數據分析要掌握哪些基本概念？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\07丨? 用戶畫像：標簽化就是數據的抽象能力.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\08丨 數據采集：如何自動化采集數據？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\09丨數據采集：如何用八爪魚采集微博上的“D&G”評論.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\10丨Python爬蟲：如何自動化分享王祖賢海報？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\11丨 數據科學家80%時間都花費在了這些清洗任務上？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\12丨 數據集成：這些大號一共20億粉絲？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\13丨 數據變換：考試成績要求正態分布合理么？.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\14丨數據可視化：掌握數據領域的萬金油技能.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\15丨一次學會Python數據可視化的10種技能.html
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02-第一模塊：數據分析基礎篇 (16講)\16丨數據分析基礎篇答疑.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\17丨決策樹（上）：要不要去打籃球？決策樹來告訴你.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\18丨決策樹（中）：CART，一棵是回歸樹，另一棵是分類樹.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\19丨決策樹（下）：泰坦尼克乘客生存預測.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\20丨樸素貝葉斯分類（上）：如何讓機器判斷男女？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\21丨樸素貝葉斯分類（下）：如何對文檔進行分類？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\22丨SVM（上）：如何用一根棍子將藍紅兩色球分開？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\23丨SVM（下）：如何進行乳腺癌檢測？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\24丨KNN（上）：如何根據打斗和接吻次數來劃分電影類型？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\25丨KNN（下）：如何對手寫數字進行識別？.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\25丨KNN（下）：如何對手寫數字進行識別？.mp3
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\26丨K-Means（上）：如何給20支亞洲球隊做聚類？.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\26丨K-Means（上）：如何給20支亞洲球隊做聚類？.mp3
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\26丨K-Means（上）：如何給20支亞洲球隊做聚類？.pdf
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\27丨K-Means（下）：如何使用K-Means對圖像進行分割？.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\27丨K-Means（下）：如何使用K-Means對圖像進行分割？.mp3
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\28丨EM聚類（上）：如何將一份菜等分給兩個人？.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\28丨EM聚類（上）：如何將一份菜等分給兩個人？.mp3
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\28丨EM聚類（上）：如何將一份菜等分給兩個人？.pdf
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\29丨EM聚類（下）：用EM算法對王者榮耀英雄進行劃分.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\30丨關聯規則挖掘（上）：如何用Apriori發現用戶購物規則？.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\30丨關聯規則挖掘（上）：如何用Apriori發現用戶購物規則？.mp3
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\31丨關聯規則挖掘（下）：導演如何選擇演員？.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\31丨關聯規則挖掘（下）：導演如何選擇演員？.mp3
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\33丨PageRank（下）：分析希拉里郵件中的人物關系.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\33丨PageRank（下）：分析希拉里郵件中的人物關系.mp3
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分類器性能？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost對房價進行預測？.html
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03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\36丨數據分析算法篇答疑.html
03-第二模塊：數據分析算法篇 (20講)\36丨數據分析算法篇答疑.mp3
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\37丨數據采集實戰：如何自動化運營微博？.html
04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\37丨數據采集實戰：如何自動化運營微博？.mp3
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\38丨數據可視化實戰：如何給毛不易的歌曲做詞云展示？.html
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\39丨數據挖掘實戰（1）：信用卡違約率分析.html
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\40丨數據挖掘實戰（2）：信用卡詐騙分析.html
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\41丨數據挖掘實戰（3）：如何對比特幣走勢進行預測？.html
04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\41丨數據挖掘實戰（3）：如何對比特幣走勢進行預測？.mp3
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\42丨當我們談深度學習的時候，我們都在談什么？.html
04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\42丨當我們談深度學習的時候，我們都在談什么？.mp3
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04-第四模塊：數據分析實戰篇 (7講)\43丨深度學習（下）：如何用Keras搭建深度學習網絡做手寫數字識別？.html
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05第五模塊：數據分析工作篇 (2講)\44丨如何培養你的數據分析思維？.html
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05第五模塊：數據分析工作篇 (2講)\45丨求職簡歷中沒有相關項目經驗，怎么辦？.html
05第五模塊：數據分析工作篇 (2講)\45丨求職簡歷中沒有相關項目經驗，怎么辦？.mp3
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06-加餐 (1講)\加餐丨在社交網絡上刷粉刷量，技術上是如何實現的？.html
06-加餐 (1講)\加餐丨在社交網絡上刷粉刷量，技術上是如何實現的？.mp3
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07-結束語 (1講)\結束語丨當大家都在講知識和工具的時候，我更希望你重視思維和實戰.html
07-結束語 (1講)\結束語丨當大家都在講知識和工具的時候，我更希望你重視思維和實戰.mp3
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數據分析實戰45講
