【尊享】ZX059 – 十周成为数据分析师（系列课） [65.4G]

【尊享】ZX059 – 十周成为数据分析师（系列课） [65.4G]

┣━━01.视频 [65G]
┃ ┣━━课程1-数据分析师Python基础必修 [4.9G]
┃ ┃ ┣━━任务1： 课程介绍.vep.vep [127.8M]
┃ ┃ ┣━━任务2：MAC版Python基础环境安装.vep.vep [250.2M]
┃ ┃ ┣━━任务3：Win版Python基础环境安装.vep [204.3M]
┃ ┃ ┣━━任务4：Mac安装IDE-PyCharm.vep [194.6M]
┃ ┃ ┣━━任务5：Windows安装IDE-PyCharm.vep [227.5M]
┃ ┃ ┣━━任务6：代码应该怎么去学习.vep [235.6M]
┃ ┃ ┣━━任务7：什么是数据类型和python中的数据类型.vep [271.7M]
┃ ┃ ┣━━任务8：布尔型变量.vep [77.1M]
┃ ┃ ┣━━任务9：基本运算符.vep [73.8M]
┃ ┃ ┣━━任务10：算数运算符.vep [59.3M]
┃ ┃ ┣━━任务11：赋值运算符.vep.vep [87.4M]
┃ ┃ ┣━━任务12：进制运算.vep.vep [122.9M]
┃ ┃ ┣━━任务13：位运算.vep.vep [158.5M]
┃ ┃ ┣━━任务14：条件控制.vep.vep [157.1M]
┃ ┃ ┣━━任务15：课程总结.vep.vep [22.3M]
┃ ┃ ┣━━任务16：项目实战与作业计算器后台算法开发.vep.vep [155.8M]
┃ ┃ ┣━━任务17：声明一个字符串.vep.vep [32.2M]
┃ ┃ ┣━━任务18：字符串的操作.vep.vep [25.6M]
┃ ┃ ┣━━任务19：字符串的切片操作.vep.vep [66.9M]
┃ ┃ ┣━━任务20：字符串成员运算.vep.vep [25.9M]
┃ ┃ ┣━━任务21：转义字符.vep.vep [69.7M]
┃ ┃ ┣━━任务22：字符串格式化输出.vep.vep [25.5M]
┃ ┃ ┣━━任务23：字符串的内建函数.vep.vep [130.9M]
┃ ┃ ┣━━任务24：python组类型.vep.vep [44.1M]
┃ ┃ ┣━━任务25：访问列表.vep.vep [63.2M]
┃ ┃ ┣━━任务26：嵌套列表.vep.vep [87.5M]
┃ ┃ ┣━━任务27：list 操作练习.vep.vep [78.9M]
┃ ┃ ┣━━任务28：元组.vep.vep [60.5M]
┃ ┃ ┣━━任务29：集合.vep.vep [51.3M]
┃ ┃ ┣━━任务30：集合间的运算.vep.vep [85.1M]
┃ ┃ ┣━━任务31：字典.vep.vep [82.6M]
┃ ┃ ┣━━任务32：条件语句.vep [48.7M]
┃ ┃ ┣━━任务33：成员运算符.vep [71.7M]
┃ ┃ ┣━━任务34：真假值的判断.vep [63.1M]
┃ ┃ ┣━━任务35：身份运算符.vep [82.2M]
┃ ┃ ┣━━任务36：循环.vep [73M]
┃ ┃ ┣━━任务37：循环中的break.vep [98.5M]
┃ ┃ ┣━━任务38：循环算法练习.vep [130.3M]
┃ ┃ ┣━━任务39：作业.vep [33.1M]
┃ ┃ ┣━━任务40：工程结构.vep [18.2M]
┃ ┃ ┣━━任务41：编码规范.vep [124.2M]
┃ ┃ ┣━━任务42：特殊模块.vep [35.3M]
┃ ┃ ┣━━任务43：特殊模块__init__.py.vep [79M]
┃ ┃ ┣━━任务44：导包路径.vep [83.6M]
┃ ┃ ┣━━任务45：函数.vep [68.2M]
┃ ┃ ┣━━任务46：函数参数.vep [88.5M]
┃ ┃ ┣━━任务47：默认参数.vep [61.1M]
┃ ┃ ┣━━任务48：函数返回值.vep [144.5M]
┃ ┃ ┣━━任务49：递归.vep [121.2M]
┃ ┃ ┣━━任务50：递归查找.vep [55.2M]
┃ ┃ ┣━━任务51：特殊函数.vep [62.6M]
┃ ┃ ┣━━任务52：变量的作用域.vep [68.5M]
┃ ┃ ┣━━任务53：作用域练习.vep [25.8M]

┃ ┣━━课程2-10周成为数据分析师 [27.1G]
┃ ┃ ┣━━1开班典礼-课程整体介绍.vep [61.6M]
┃ ┃ ┣━━1开班典礼-预习课程安排.vep [551.9M]
┃ ┃ ┣━━2数据分析导论-数据分析工具简介.vep [286.1M]
┃ ┃ ┣━━2数据分析导论-数据分析师的基本概要.vep [617.6M]
┃ ┃ ┣━━3使用Python进行Excel数据处理-Jupyter Notebook搭建与使用、Pandas基础.vep [678.5M]
┃ ┃ ┣━━3使用Python进行Excel数据处理-【项目】员工薪水探索性分析.vep [1G]
┃ ┃ ┣━━4如何像数据分析师一样思考-互联网营销活动数据分析的基本模型.vep [274.4M]
┃ ┃ ┣━━4如何像数据分析师一样思考-数据可视化的基本原则.vep [809.1M]
┃ ┃ ┣━━5数据的科学运算-NumPy中的常用运算方法.vep [515.7M]
┃ ┃ ┣━━5数据的科学运算-Pandas数据类型进阶.vep [953.5M]
┃ ┃ ┣━━6不做只懂技术不懂业务的“工具人”-【项目】bilibili站内CPC广告优化（1）.vep [631.3M]
┃ ┃ ┣━━6不做只懂技术不懂业务的“工具人”-为什么数据分析师不能只懂技术？.vep [341.5M]
┃ ┃ ┣━━7数据可视化-Matplotlib基本图形绘制.vep [753.5M]
┃ ┃ ┣━━7数据可视化-【项目】股票数据可视化分析实战（1）.vep [1.2G]
┃ ┃ ┣━━8数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析-订单数据的数据分析思路.vep [1G]
┃ ┃ ┣━━8数据分析项目实战（一）：电商平台订单报表分析-互联网电商平台数据分析思路.vep [463.1M]
┃ ┃ ┣━━9使用正则进行数据的复杂筛选-反义代码与限定符、分组匹配、贪婪与非贪婪.vep [1.2G]
┃ ┃ ┣━━9使用正则进行数据的复杂筛选-正则入门及元字符的应用.vep [571.2M]
┃ ┃ ┣━━10数据分析项目实战（二）：用户画像体系-电商运营的用户画像体系构建.vep [764.3M]
┃ ┃ ┣━━10数据分析项目实战（二）：用户画像体系-互联网电商平台入驻商数据分析思路.vep [542.8M]
┃ ┃ ┣━━11强化自动化办公-【项目】基于用户行为的用户价值分析.vep [889.5M]
┃ ┃ ┣━━11强化自动化办公-多层文件夹、多类型文件处理.vep [528.8M]
┃ ┃ ┣━━12数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建-电商广告业务简介及传统分析链路数据分析（1）.vep [541.1M]
┃ ┃ ┣━━12数据分析项目实战（三）：以数据分析为导向的运营体系搭建-运营体系数据化构建.vep [658.8M]
┃ ┃ ┣━━13数据分析模型应用-【项目】用户价值聚类分析.vep [978.3M]
┃ ┃ ┣━━13数据分析模型应用-聚类分析算法.vep [359.7M]
┃ ┃ ┣━━14数据分析模型应用-【项目】用户价值聚类分析.vep [981.2M]
┃ ┃ ┣━━14数据分析模型应用-聚类分析算法.vep [359.8M]
┃ ┃ ┣━━15初识MySQL数据库-MySQL数据库搭建与客户端使用介绍.vep [491.3M]
┃ ┃ ┣━━15初识MySQL数据库-数据的插入、更新和删除.vep [1.6G]
┃ ┃ ┣━━16数据分析项目实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析-【项目】亚马逊Kindle书籍多渠道商业分析.vep [661M]
┃ ┃ ┣━━16数据分析项目实战（四）：亚马逊Kindle电子书的数据化商业分析-商业分析与传统的行业研究.vep [307.7M]
┃ ┃ ┣━━17数据库技术进阶之复杂查询-MySQL的数据筛选与分组运算.vep [484.4M]
┃ ┃ ┣━━17数据库技术进阶之复杂查询-【项目】会员体系消费行为分析.vep [896.8M]
┃ ┃ ┣━━18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型-RFM模型实战.vep [645.6M]
┃ ┃ ┣━━18常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型-互联网产品的指标体系构建.vep [334.5M]
┃ ┃ ┣━━19数据可视化PyEcharts-PyEcharts教学.vep [686.6M]
┃ ┃ ┣━━19数据可视化PyEcharts-【项目】广告效果聚类分析.vep [1G]
┃ ┃ ┣━━20产品关联分析与商品画像体系实战-产品定位分析波士顿矩阵.vep [661.3M]
┃ ┃ ┣━━20产品关联分析与商品画像体系实战-搭建商品画像体系.vep [374.2M]
┃ ┃ ┣━━21数据分析师面试准备-面试中的技术问题、逻辑问题、业务问题.vep [510.5M]
┃ ┃ ┗━━21数据分析师面试准备-如何撰写一份有吸引力的简历.vep [352.8M]
┃ ┣━━课程3-数据交流圈 [2.8G]
┃ ┃ ┣━━K-Means应用场景及代码实战.vep [1.8G]
┃ ┃ ┗━━Python基础补习-周景阳.vep [1G]
┃ ┣━━课程4-PowerBI数据分可视化 [1.7G]
┃ ┃ ┣━━1初识PowerBI-01-认识PowerBI.vep [37.6M]
┃ ┃ ┣━━1初识PowerBI-02-下载PowerBI.vep [52.7M]
┃ ┃ ┣━━1初识PowerBI-03-注册PowerBI账号.vep [14.5M]
┃ ┃ ┣━━1初识PowerBI-04-本地工程发布到服务端.vep [147.3M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-05-堆积条形图.vep [120.8M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-06-堆积柱状图.vep [46.8M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-07-簇状图、百分比堆积图.vep [80.1M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-08-折线图.vep [76.8M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-09-分区图和堆积面积图.vep [44M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-10-折线和堆积柱形图以及折线和簇状柱形图.vep [69.1M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-11-功能区图表绘制.vep [30.5M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-12-瀑布图.vep [45.4M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-13-漏斗图.vep [25.7M]
┃ ┃ ┣━━2PowerBI各种图形表示-14-散点图.vep [55.6M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-15-饼图和环形图.vep [25.4M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-16-树状图.vep [28.7M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-17-地图和着色地图.vep [72.7M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-18-仪表盘.vep [19.5M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-19-卡片图和多行卡片图.vep [23.2M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-20-KPI图.vep [29.6M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-21-表和矩阵图.vep [62.5M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-22-关键影响者和分解树.vep [51.3M]
┃ ┃ ┣━━3PowerBI各种图形表示-23-问答.vep [40.4M]
┃ ┃ ┣━━4案例练习：旅游网站数据处理-24-旅游网站数据处理.vep [359.4M]
┃ ┃ ┗━━4案例练习：旅游网站数据处理-25-旅游网站数据可视化.vep [138.2M]
┃ ┣━━课程5-数据库技术进阶 [2.7G]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-QA.vep [176.1M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-表的基本操作.vep [179.3M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-表的约束.vep [234.9M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-查询语句01.vep [283.4M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-查询语句02.vep [198.2M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-库操作.vep [268.2M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-实时非实时.vep [66.1M]
┃ ┃ ┣━━1数据库技术进阶01-数据库分类.vep [128.6M]
┃ ┃ ┣━━2数据库技术进阶02-binlog.vep [196M]
┃ ┃ ┣━━2数据库技术进阶02-git文件过滤.vep [160.8M]
┃ ┃ ┣━━2数据库技术进阶02-慢查询.vep [277.6M]
┃ ┃ ┣━━2数据库技术进阶02-数据库的关联查询.vep [231.6M]
┃ ┃ ┗━━2数据库技术进阶02-索引.vep [394.6M]
┃ ┣━━课程6-Git的高阶使用 [1.1G]
┃ ┃ ┣━━1Git的高阶使用-git的高级使用-1.vep [183.7M]
┃ ┃ ┣━━1Git的高阶使用-git的高级使用-2.vep [306.2M]
┃ ┃ ┣━━1Git的高阶使用-git的高级使用-3.vep [290.5M]
┃ ┃ ┗━━1Git的高阶使用-git的高级使用-4.vep [369.4M]
┃ ┣━━课程7-Python爬虫入门到项目实战 [8.6G]
┃ ┃ ┣━━1Python爬虫入门到项目实战01-selenium环境.vep [156.1M]
┃ ┃ ┣━━1Python爬虫入门到项目实战01-常见安全攻击手法.vep [430.4M]
┃ ┃ ┣━━1Python爬虫入门到项目实战01-基本定位方法.vep [473.9M]
┃ ┃ ┣━━1Python爬虫入门到项目实战01-鼠标事件与截图方法.vep [360.1M]
┃ ┃ ┣━━1Python爬虫入门到项目实战01-虚拟环境.vep [376.9M]
┃ ┃ ┣━━2Python爬虫入门到项目实战02-cookies操作.vep [404.9M]
┃ ┃ ┣━━2Python爬虫入门到项目实战02-cssselector requirements.vep [270.6M]
┃ ┃ ┣━━2Python爬虫入门到项目实战02-js操作.vep [355.2M]
┃ ┃ ┣━━2Python爬虫入门到项目实战02-xpath操作.vep [719.5M]
┃ ┃ ┣━━3Python爬虫入门到项目实战03-pymysql.vep [217.1M]
┃ ┃ ┣━━3Python爬虫入门到项目实战03-等待.vep [82.9M]
┃ ┃ ┣━━3Python爬虫入门到项目实战03-京东商品信息保存01.vep [435.6M]
┃ ┃ ┣━━3Python爬虫入门到项目实战03-京东商品信息保存02.vep [677.6M]
┃ ┃ ┣━━3Python爬虫入门到项目实战03-远程启动.vep [502.2M]
┃ ┃ ┣━━4Python爬虫入门到项目实战04-orm.vep [573.9M]
┃ ┃ ┣━━4Python爬虫入门到项目实战04-PageObject.vep [263.7M]
┃ ┃ ┣━━4Python爬虫入门到项目实战04-元类.vep [329.3M]
┃ ┃ ┣━━5Python爬虫入门到项目实战05-shell使用.vep [203.3M]
┃ ┃ ┣━━5Python爬虫入门到项目实战05-百度贴吧爬虫实战01.vep [700.9M]
┃ ┃ ┣━━5Python爬虫入门到项目实战05-百度贴吧爬虫实战02.vep [824.1M]
┃ ┃ ┗━━5Python爬虫入门到项目实战05-反爬技术讲解.vep [431.5M]
┃ ┣━━课程8-概率论统计、线性代数、微积分 [1.9G]
┃ ┃ ┣━━1概率论统计-常用的离散随机变量和连续随机变量的介绍.vep [213.7M]
┃ ┃ ┣━━1概率论统计-离散随机变量, 连续随机变量的定义和性质.vep [152.2M]
┃ ┃ ┣━━1概率论统计-随机变量的期望, 方差, 协方差.vep [155.7M]
┃ ┃ ┣━━1概率论统计-条件概率, 联合概率, 贝叶斯公式.vep [94.3M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-非奇异方阵, 正定矩阵, 对称矩阵.vep [71.3M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-矩阵的奇异值分解.vep [46.3M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-矩阵的特征向量特征值.vep [59.7M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-矩阵的伪逆极其应用.vep [51.4M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-矩阵的秩, 对角矩阵.vep [80.4M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-矩阵向量, 矩阵的运算, 矩阵的转置, 逆矩阵.vep [107.7M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-矩阵行列式的意义和计算.vep [130M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-数据的白化.vep [48M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-向量的求导.vep [53.7M]
┃ ┃ ┣━━2线性代数-向量外积, 单位矩阵, 正交矩阵.vep [51.7M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-导数的定义, 使用极限求导.vep [164.7M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-导数的四则运算法则.vep [34.2M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-函数单调性的判断, 渐近线，凹凸性.vep [70.5M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-牛顿法, 拟牛顿法.vep [145.7M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-泰勒公式.vep [40.7M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-梯度下降法.vep [30.9M]
┃ ┃ ┣━━3微积分最优化-微分中值定理, 洛必达法则.vep [81.2M]
┃ ┃ ┗━━3微积分最优化-最优化理论, 凸集, 超平面, 凸函数.vep [91.8M]
┃ ┗━━课程9-机器学习算法模型推导及项目实战 [12G]
┃ ┣━━1机器学习介绍-案例：通过广告投放预测产品销量.vep [254.1M]
┃ ┣━━1机器学习介绍-分类、回归和聚类的理论.vep [65.9M]
┃ ┣━━1机器学习介绍-机器学习、大数据、数据挖掘的区别和联系.vep [98.2M]
┃ ┣━━1机器学习介绍-机器学习的流程 数据预处理.vep [102.3M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-KNN的决策边界.vep [252.4M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-KNN的延伸内容（Optional）.vep [175.4M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-KNN介绍.vep [299M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-二手车估价案例.vep [325.8M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-欧式距离以及KNN实现.vep [294.9M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-特征缩放.vep [41M]
┃ ┣━━2K-NN 最近邻-通过交叉验证选择K.vep [55.8M]
┃ ┣━━3线性回归与逻辑回归-QA.vep [209.5M]
┃ ┣━━3线性回归与逻辑回归-逻辑回归1.vep [120.2M]
┃ ┣━━3线性回归与逻辑回归-逻辑回归2.vep [349.3M]
┃ ┣━━3线性回归与逻辑回归-线性回归1.vep [145.3M]
┃ ┣━━3线性回归与逻辑回归-线性回归2.vep [287.4M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-Extensions.vep [77.2M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-垃圾邮件分类-1.vep [123.2M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-垃圾邮件分类-2.vep [243.8M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-朴素贝叶斯的核心思想.vep [64.3M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-手推一个完整的例子.vep [443.3M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-文本表示-1.vep [151.6M]
┃ ┣━━4朴素贝叶斯-文本表示-2.vep [351.4M]
┃ ┣━━5SVM支持向量机-SVM-1.vep [259.5M]
┃ ┣━━5SVM支持向量机-SVM-2.vep [101.7M]
┃ ┣━━5SVM支持向量机-SVM-3.vep [196.4M]
┃ ┣━━5SVM支持向量机-SVM-4.vep [351.3M]
┃ ┣━━6决策树与随机森林-决策树01.vep [228.9M]
┃ ┣━━6决策树与随机森林-决策树02.vep [304.8M]
┃ ┣━━6决策树与随机森林-随机森林01.vep [455.9M]
┃ ┣━━6决策树与随机森林-随机森林02.vep [394.2M]
┃ ┣━━6决策树与随机森林-随机森林03.vep [145.6M]
┃ ┣━━7K-means-kmeans案例.vep [449.2M]
┃ ┣━━7K-means-kmeans的目标函数.vep [170.3M]
┃ ┣━━7K-means-kmeans的实现.vep [421.6M]
┃ ┣━━7K-means-kmeans算法.vep [119.5M]
┃ ┣━━7K-means-kmeans算法过程及特性.vep [110.9M]
┃ ┣━━7K-means-K值如何选择.vep [98.1M]
┃ ┣━━7K-means-聚类分析.vep [83M]
┃ ┣━━7K-means-其他聚类算法及问答.vep [172.9M]
┃ ┣━━8矩阵分解-Recommender.vep [242.4M]
┃ ┣━━8矩阵分解-矩阵分解推荐系统.代码演示.1.vep [31.9M]
┃ ┣━━8矩阵分解-矩阵分解推荐系统.代码演示.2.vep [527.3M]
┃ ┣━━9Boosting-XGBoost.vep [221.6M]
┃ ┣━━9Boosting-使用泰勒级数近似目标函数.vep [319.8M]
┃ ┣━━9Boosting-新的目标函数.vep [294.1M]
┃ ┣━━9Boosting-寻找最好的Split.vep [548.8M]
┃ ┣━━9Boosting-训练模型.vep [254.8M]
┃ ┣━━10主题模型-MLEvsMAPvsBayesian.vep [169M]
┃ ┣━━10主题模型-从生成的角度来看LDA.vep [195.2M]
┃ ┣━━10主题模型-计算模型的参数.vep [632.3M]
┃ ┗━━10主题模型-主题模型.vep [260.9M]

┣━━00.资料.zip [431.3M]
┗━━vep加密播放说明.txt [204B]

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