构建数据分析工程师能力模型视频课程
构建数据分析工程师能力模型，实战八大企业级项目，本课重点剖析了构建数据分析思维，基于真实企业场景，系统讲解了数据工程师核心技术，带你构建数据工程师通用能力模型，深度讲解数据分析算法应用，并基于真实企业项目实战，强化数据分析技能，在实战中快速提升企业级项目经验。
课程目录：
{1}--第1章数据分析实战-前奏
[1.1]--1-1数据分析课程导学.mp4
[1.2]--1-2数据分析工程师的进阶指南.mp4
[1.3]--1-3课程的核心目标.mp4
{2}--第2章数据分析必备技能-开始
[2.1]--2-1数据分析报告的关键组成部分.mp4
[2.2]--2-2如何构建企业级数据分析报告？.mp4
[2.3]--2-3Python还可以这样用（中高级）.mp4
[2.4]--2-4快速处理数据不二选择-NumPy.mp4
[2.5]--2-5数据探索工具-Pandas.mp4
[2.6]--2-6高效处理带有时间序列数据（一）.mp4
[2.7]--2-7高效处理带有时间序列数据（二）.mp4
[2.8]--2-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4
[2.10]--2-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4
[2.11]--2-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4
[2.12]--2-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4
[2.13]--2-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4
{3}--第3章数据分析思维拓展-间奏一
[3.1]--3-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4
[3.2]--3-2时间序列分析思路与应用场景.mp4
[3.3]--3-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4
[3.4]--3-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4
[3.5]--3-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4
[3.7]--3-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4
[3.9]--3-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4
[3.10]--3-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4
[3.11]--3-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4
[3.12]--3-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4
[3.13]--3-13推荐系统中的用户画像.mp4
{4}--第4章数据分析算法应用-间奏二
[4.1]--4-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4
[4.2]--4-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4
[4.4]--4-4信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树（二）.mp4
[4.5]--4-5kmeans无监督聚类的强大.mp4
[4.6]--4-6红楼梦文本聚类实战--使用kmeans.mp4
[4.7]--4-7关联规则分析应用.mp4
[4.8]--4-8经典模型支持向量积.mp4
[4.9]--4-9超强拟合能力的神经网络.mp4
[4.10]--4-10预测服装厂员工生产效率--神经网络（一）.mp4
[4.11]--4-11预测服装厂员工生产效率--神经网络（二）.mp4
{5}--第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌
[5.1]--5-1如何提出分析问题？.mp4
[5.2]--5-2数据获取和数据预处理.mp4
[5.3]--5-3掌握流量和转化指标.mp4
[5.4]--5-4用户行为路径分析应用.mp4
[5.5]--5-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4
[5.6]--5-6用户消费习惯分析及应对方式.mp4
[5.7]--5-7从商品相关性中挖掘可用信息.mp4
[5.8]--5-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4
[5.9]--5-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4
{6}--第6章数据挖掘模型应用-主歌一
[6.1]--6-1问题理解与评估指标.mp4
[6.2]--6-2数据探索性分析（EDA）.mp4
[6.3]--6-3特征工程的重要性.mp4
[6.4]--6-4如何选择合适的模型？.mp4
[6.5]--6-5进行模型高阶实践.mp4
{7}--第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二
[7.1]--7-1实战案例准备工作.mp4
[7.2]--7-2数据获取和数据预处理.mp4.mp4
[7.3]--7-3用户行为数据分析和可视化.mp4
[7.4]--7-4滑窗法扩充训练集数据.mp4
[7.5]--7-5构建描述用户的特征.mp4
[7.6]--7-6构建描述拍客的特征.mp4
[7.7]--7-7选择有价值的特征.mp4
[7.8]--7-8使用树模型三剑客.mp4
[7.9]--7-9构建模型差异性进行融合.mp4
{8}--第8章总结与展望-尾曲
[8.1]--8-1整章课程回顾.mp4
[8.2]--8-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4
[8.3]--8-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4
[8.4]--8-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4
课程目录：
{1}--第1章数据分析实战-前奏
[1.1]--1-1数据分析课程导学.mp4
[1.2]--1-2数据分析工程师的进阶指南.mp4
[1.3]--1-3课程的核心目标.mp4
{2}--第2章数据分析必备技能-开始
[2.1]--2-1数据分析报告的关键组成部分.mp4
[2.2]--2-2如何构建企业级数据分析报告？.mp4
[2.3]--2-3Python还可以这样用（中高级）.mp4
[2.4]--2-4快速处理数据不二选择-NumPy.mp4
[2.5]--2-5数据探索工具-Pandas.mp4
[2.6]--2-6高效处理带有时间序列数据（一）.mp4
[2.7]--2-7高效处理带有时间序列数据（二）.mp4
[2.8]--2-8实战：杭州市地铁流量时间序列数据处理（一）.mp4
[2.10]--2-10实战：kaggle数据分析可视化实战（一）.mp4
[2.11]--2-11实战：kaggle数据分析可视化实战（二）.mp4
[2.12]--2-12实战：kaggle数据分析可视化实战（三）.mp4
[2.13]--2-13实战：kaggle数据分析可视化实战（四）.mp4
{3}--第3章数据分析思维拓展-间奏一
[3.1]--3-1对比分析和分类分析思路与应用场景.mp4
[3.2]--3-2时间序列分析思路与应用场景.mp4
[3.3]--3-3实战：淘宝电商商品销量数据分析.mp4
[3.4]--3-4逻辑树分析思路与应用场景.mp4
[3.5]--3-5多维度拆解分析思路与应用场景.mp4
[3.7]--3-7多个变量间的相关性分析与应用场景.mp4
[3.9]--3-9如何使用AARRR模型对用户进行分层？.mp4
[3.10]--3-10RFM模型实现精细化用户运营.mp4
[3.11]--3-11用户画像：如何真正了解用户需求？.mp4
[3.12]--3-12抖音、QQ浏览器、百度APP的用户画像差异.mp4
[3.13]--3-13推荐系统中的用户画像.mp4
{4}--第4章数据分析算法应用-间奏二
[4.1]--4-1从决策树到GBDT的优化（一）.mp4
[4.2]--4-2从决策树到GBDT的优化（二）.mp4
[4.4]--4-4信用卡客户贷款违约预测实战--使用决策树（二）.mp4
[4.5]--4-5kmeans无监督聚类的强大.mp4
[4.6]--4-6红楼梦文本聚类实战--使用kmeans.mp4
[4.7]--4-7关联规则分析应用.mp4
[4.8]--4-8经典模型支持向量积.mp4
[4.9]--4-9超强拟合能力的神经网络.mp4
[4.10]--4-10预测服装厂员工生产效率--神经网络（一）.mp4
[4.11]--4-11预测服装厂员工生产效率--神经网络（二）.mp4
{5}--第5章京东电商用户行为分析（非模型）项目实战-副歌
[5.1]--5-1如何提出分析问题？.mp4
[5.2]--5-2数据获取和数据预处理.mp4
[5.3]--5-3掌握流量和转化指标.mp4
[5.4]--5-4用户行为路径分析应用.mp4
[5.5]--5-5使用AARRR漏斗模型拆解用户行为.mp4
[5.6]--5-6用户消费习惯分析及应对方式.mp4
[5.7]--5-7从商品相关性中挖掘可用信息.mp4
[5.8]--5-8使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（一）.mp4
[5.9]--5-9使用RFM模型进行用户价值分析及应对方式（二）.mp4
{6}--第6章数据挖掘模型应用-主歌一
[6.1]--6-1问题理解与评估指标.mp4
[6.2]--6-2数据探索性分析（EDA）.mp4
[6.3]--6-3特征工程的重要性.mp4
[6.4]--6-4如何选择合适的模型？.mp4
[6.5]--6-5进行模型高阶实践.mp4
{7}--第7章APP活跃用户预测（模型）项目实战-主歌二
[7.1]--7-1实战案例准备工作.mp4
[7.2]--7-2数据获取和数据预处理.mp4.mp4
[7.3]--7-3用户行为数据分析和可视化.mp4
[7.4]--7-4滑窗法扩充训练集数据.mp4
[7.5]--7-5构建描述用户的特征.mp4
[7.6]--7-6构建描述拍客的特征.mp4
[7.7]--7-7选择有价值的特征.mp4
[7.8]--7-8使用树模型三剑客.mp4
[7.9]--7-9构建模型差异性进行融合.mp4
{8}--第8章总结与展望-尾曲
[8.1]--8-1整章课程回顾.mp4
[8.2]--8-2数据分析工程师面试问题方向讲解.mp4
[8.3]--8-3选择合适的意向领域及成长路线.mp4
[8.4]--8-4学习完这个课程以后怎样继续深入数据分析的学习？.mp4
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