职场新人定义

课程介绍课程出自【三课】数据分析进阶教程，用数据指导业务，有效提升运营商 职场 竞争力随着大数据和人工智能的发展，数据科学作为一门新兴学科正在迅速发展。数据科学也可以赋能商业。通过深挖数据的价值，一方面可以提高运营效率，降低成本。另一方面，也能发现商机，发展业务，带来更多利润。但是数据科学门槛高，系统复杂，让初学者望而却步。为此，我们专门开发了本系统课程，涵盖了基于数据挖掘过程的核心能力要求，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和发布的全过程。你会收获全面了解数据科学使用数据分析工具 Pytho 机器学习的初步建模、调试和估计适合人群适用于有意学习数据分析知识，系统巩固技术知识，掌握系统项目方法论的 2 - 5 年 BI 工程师希望通过此次培训，能够系统地巩固 2 - 5 年数据分析师的技术知识，掌握系统的项目方法论讲师介绍张宇辉三级数据分析课程讲师博士国家强磁场实验室理论物理学士曾就职于文思海辉（美国）、微软（美国）、滴滴（中国），历任数据科学家、高级数据与应用科学家、战略运营专家。在滴滴快捷出行事业群平台车主团队，负责各类数据运营项目的对接和具体实施，构建完善的司机标签体系，制定司机衰退干预策略。该策略的 ROI 约为 3.5，市场 GMV 提升约 1.%。作为微软负责中小企业预售和留存的约 500 人团队的主要数据科学家，从事各种数据科学分析任务和相关项目管理，并参与建立和优化相关业务的数据仓库和数据仪表盘。文件目录 01、《零》课程介绍 01、讲师介绍.df02、课程介绍.df02、什么是“第一周”数据科学 01、什么是数据科学 2.m401、什么是数据科学 1.m401、什么是数据科学.df02. 数据科学职位介绍 2.m402.DataSciece 职位介绍.df02、数据科学职位介绍 3.m402. 数据科学职位介绍 4.m402. 数据科学职位介绍 1.m403、CRISP-DM 简介.df03、CRISP-DM1.m4 简介 03、CRISP-DM2.m4 简介 03、《第二周》数据分析工具 Pytho（上）01、安装 Pytho.df02、《案例》用 Pytho 分析员工离职原因.df02、样本数据：员工数据.zi02、《案例》用 Pytho 分析员工离职原因.m402、示例代码：用 Pytho 分析员工离职原因.zi03.Pytho 语言简介.df03.Pytho 语言简介.m404、Pytho.df 中的错误和异常 05.Pytho 基础语法知识.df06、基本数据类型和数据结构.m406、附件：强制类型转换函数.df06、基本数据类型与数据结构.df06、附件：基本数据结构_4 种数据结构对比图.df07. 基本运算符.df08、控制流程.m408. 控制流.df09。自定义函数和 Pytho 脚本.m409。自定义函数和 Pytho 脚本.df10。cla.m4 的概念 10。类的概念.df11、手把手教你制作 HR 智能信息表.df11. 手把手教你制作 HR 智能信息表.m412.Pytho 自学资源.df04、《第三周》数据分析工具 Pytho（下）01、课前阅读.df02、开始安装 JuyterNoteook！.df02、开始安装 JuyterNoteook！.m403. 完成数据整理任务.df04、数据处理常用库：NumyamPada.df05、附：7 种数据结构对比图_竖版.df05.NumyamPada.df 中的数据结构 05.NumyamPada.m4 中的数据结构 06、带你携手完成数据整理任务.df06、数据整理 examle_iy.zi06.HagzhouHoue_Liajia_cv.zi06、带你携手完成数据整理任务.m407、数据组织思路 am 基本操作.df08、完成数据可视化任务.df09。数据可视化库：MatlotliamSeaor.df09。数据可视化库：MatlotliamSeaor.m410.HagzhouHoue_Liajia_V2_cv.zi10。数据可视化示例_iy.zi10。带你携手完成数据可视化任务.m410。带你携手完成数据可视化任务.df11、用 Pytho 分析员工离职原因.zi11.HR_data_cv.zi11、用 Pytho 分析离职原因完整代码.df11、用 Pytho 分析离职原因完整代码.m405、第四周的数据理解和准备 01、相关系数.df01、相关系数.m402、卡方检验.m402、卡方检验.df03. 方差分析.m403. 方差分析.df04、特征选择介绍.m404、特征选择介绍.df05. 过滤方法.m405、过滤方法.df06、打包方法.m406、包装法.df07、嵌入方法.df07、嵌入方法.m408、特征选择总结.df08、特征选择总结.m409.emloyee_retetio_data_cv.zi09。实践员工保留分析.df06、“第 5 周”机器学习初步建模 01、为什么需要机器学习.df01、为什么需要机器学习.m402、什么是机器学习.df02、什么是机器学习.m403、三种主要的机器学习算法.df03、三种主要的机器学习算法.m404、Scikit-lear 算法库介绍.m405、机器学习模型的评估与选择 2.m405、机器学习模型的评估与选择 1.m405、机器学习模型的评估与选择.df06、机器学习模型的三个组成部分.m406、机器学习模型三要素.df07、直观理解逻辑回归.m407、直观理解逻辑回归.df08、逻辑回归的三个组成部分 1.m408、逻辑回归的三要素.df08、逻辑回归的三个组成部分 2.m409。逻辑回归应用 2.m409。逻辑回归应用 1.m409。逻辑回归应用.df10。直观理解 SVM.df10。SVM 直观理解 1.m410。SVM 直观理解 2.m411、SVM 的三个组成部分 2.m411、SVM 的三个组成部分 1.m411、SVM 的三个组成部分 4.m411、SVM 的三个组成部分 3.m411、SVM 的三个组成部分.df12.SVM 核方法.df12.SVM 核方法 2.m412.SVM 核方法 1.m412.SVM 核方法 3.m413、SVM 与逻辑回归的比较.df13.SVM 与逻辑回归的比较.m414、练习购买转化率预测.df14.coverio_data_cv.zi07、“第 6 周”模型调试与评估 01、模型调试与评估 1.m401、模型调试与评估 2.m401、模型调试与评估.df02、交叉验证机制 2.m402、交叉验证机制 5.m402、交叉验证机制 4.m402、交叉验证机制 3.m402、交叉验证机制.df02、交叉验证机制 1.m403、模型的过拟合和欠拟合 1.m403、模型的过拟合和欠拟合 3.m403、模型的过拟合和欠拟合.df03、模型过拟合与欠拟合 2.m404、正则化方法提升模型性能.df04、正则化方法提升模型性能 2.m404、正则化方法提升模型性能 1.m405、模型效果评价指标.df05、模型效果评价指标 1.m405、模型效果评价指标 2.m405、模型效果评价指标 3.m406、练习 PimaIdia 糖尿病分类问题.df06.diaete_cv.zi08、“第 7 周”机器学习建模高级 I01、课程介绍.df01. 课程介绍.m402、整合方法 2.m402、积分方法.df02、整合方法 1.m403、随机森林.df03、随机森林.m404、自适应改进.df04、自适应提升.m405、梯度提升.m405、梯度提升.df06、神经网络.df06、神经网络 3.m406、神经网络 2.m406、神经网络 1.m407、反向传播.m407、反向传播.df08、时间序列 2.m408. 时间序列.df08、时间序列 1.m409.ARIMA2.m409.ARIMA1.m409.ARIMA.df10.coverio_data_cv.zi10。练习购买转化率预测（高级）.df09。“第 8 周”高级机器学习建模 II01. 课程介绍.m401、课程介绍.df02、层次聚类 1.m402、层次聚类.df02、层次聚类 3.m402、层次聚类 2.m403、密度聚类 2.m403、密度聚类.df03、密度聚类 1.m404. 主成分分析 2.m404. 主成分分析 3.m404. 主成分分析.df04. 主成分分析 4.m404. 主成分分析 1.m405.video_cout_cv.zi05、实践流行视频分析.df05.video_feature_cv.zi10。《第九周》AB 测试 01、AB 测试可以解决的问题.m401、AB 测试可以解决的问题.df02、严谨的 AB 测试流程.df02、严谨的 AB 测试流程.m403.AB 测试：建立目标.df03.AB 测试：建立 Goal.m404.AB 测试：实验设计 1.m404.AB 测试：实验设计.df04.AB 测试：实验设计 2.m405.ABTet:Rutheexerimettothecocluio.df05.AB 测试：运行实验得出结论.m406.AB 测试实验设计案例.m406.AB 测试实验设计案例.df07.AB 测试数据分析.m407.AB 测试数据分析.df08.AB 测试失败时的分析方法.m408.AB 测试失败时的分析方法.df09.AB 测试分析方法.df09.AB 测试分析方法.m411、“第 10 周”毕业设计 01、CRISP-DM 详解（上）2.m401、CRISP-DM 详解（上）3.m401、CRISP-DM 详解（上）1.m401、CRISP-DM 详解（上）.df02、CRISP-DM 详解（中）4.m402、CRISP-DM 详解（中）2.m402、CRISP-DM 详解（中）1.m402、CRISP-DM 详解（中）3.m403、CRISP-DM 详解（下）3.m403、CRISP-DM 详解（二）1.m403、CRISP-DM 详解（下）2.m404、必社 OTA 平台酒店预订预测.df04. 数据集.zi04、必社 OTA 平台酒店预订预测.m405、毕设 OTA 平台客户流失预测.m405. 数据集.zi05、必社 OTA 平台客户流失预测.df…

2023-02-17 测 abi 机器 ab 测试工具