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CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)视频济_共:30.68GB
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CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)视频济_共:30.68GB
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文件创建时间:
2021-3-30 03:30:09
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)】
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)】
地址.txt[75B]
zfdev_tree.txt[44.75KB]
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)/10、推荐系统】
10-推荐系统.mp4[149.30MB]
09-推荐系统.mp4[114.64MB]
08-推荐系统_.mp4[110.58MB]
07-推荐系统_.mp4[158.15MB]
06-推荐系统.mp4[116.44MB]
05-推荐系统实战.mp4[108.28MB]
04-推荐系统.mp4[118.06MB]
03-推荐系统.mp4[121.94MB]
02-推荐系统.mp4[134.81MB]
01-推荐系统.mp4[107.60MB]
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)/09、课件】
Python爬虫.pdf[706.72KB]
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)/08、就业指导】
04-就业指导-面试技巧.mp4[175.44MB]
03-就业指导_.mp4[75.80MB]
02-就业指导-简历制作.mp4[94.51MB]
01-就业指导-SQL集训.mp4[113.41MB]
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)/07、Python】
246-情感分析及CNN.mp4[99.02MB]
245-文本聚类和主题模型.mp4[128.41MB]
244-Python实现文本分类.mp4[120.49MB]
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242-文本分析引言和Logistic回归及KNN.mp4[105.56MB]
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220-数组运算.mp4[100.33MB]
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211-递归函数.mp4[96.89MB]
210-回顾练习.mp4[101.81MB]
209-自建函数_.mp4[113.64MB]
208-循环和分支结构练习_.mp4[98.59MB]
207-for循环_.mp4[96.14MB]
206-_字_典_和分支结构.mp4[99.84MB]
205-列表和元组.mp4[69.46MB]
204-字符串和列表.mp4[152.82MB]
203-Python基础语法.mp4[141.47MB]
202-Python引言.mp4[113.99MB]
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)/06、中期交流】
232-数据分析知识点概述.mp4[81.23MB]
231-主成分分析和因子分析.mp4[27.46MB]
230-逻辑回归.mp4[12.34MB]
229-信用分析-逻辑回归.mp4[24.75MB]
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227-决策树.mp4[23.83MB]
226-聚类分析_.mp4[184.14MB]
目录:【CDA数据分析师:CDA数据分析就业班视频_29期(价值15800元)/05、R语言】
201-随机森林_.mp4[100.58MB]
200-决策树进阶应用.mp4[103.31MB]
199-R语言实现决策树.mp4[156.42MB]
198-决策树原理介绍.mp4[146.76MB]
197-决策树基本介绍.mp4[127.61MB]
196-建模流程和补充.mp4[176.37MB]
195-模型预测_预测评估_建模流程_.mp4[101.22MB]
194-平稳时间时序模型R实现_非平稳时序模型.mp4[102.25MB]
193-平稳时间序列模型.mp4[121.54MB]
192-时间序列简介_白噪声.mp4[97.77MB]
191-R实现协同过滤算法.mp4[144.25MB]
190-协同过滤算法_.mp4[178.42MB]
189-R语言实现关联规则.mp4[131.40MB]
188-Apriori和FpGrowth.mp4[215.77MB]
187-关联规则_.mp4[138.52MB]
186-模型评估及可视化.mp4[109.99MB]
185-缺失值、异常值处理及变量筛选_.mp4[216.18MB]
184-数值型变量的处理.flv[0B]
183-案例分析流程.mp4[198.47MB]
182-R语言进行模型评估_.mp4[117.12MB]
181-R语言进行变量筛选.mp4[231.90MB]
180-R语言进行数据预分析.mp4[108.22MB]
179-线性回归建模流程.mp4[168.48MB]
178-R代码实现客户分群.mp4[116.13MB]
177-聚类分析案例应用.mp4[179.42MB]
176-聚类分析建模流程_.mp4[140.58MB]
175-层次聚类和K-means聚类.mp4[131.51MB]
174-客户分群_.mp4[135.39MB]
173-评分卡代码讲解.mp4[129.19MB]
172-信用评分公式细节.mp4[83.59MB]
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166-人工神经网络模型.mp4[112.92MB]
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