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本套视频教程共10讲，含132个视频，并提供配套课件及源码素材下载。
├─第1讲： 数据科学家的武器库
│ 1. 数据科学的概念.mp4
│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
│
├─第2讲：Python基础
7. Python介绍.mp4
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
│ 9. Python原生态数据结构(上).mp4
│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4
│ 11. Python控制流.mp4
│ 12. Python函数.mp4
│ 13. Python模块的使用.mp4
│
│
├─第3讲：Python大数据分析案例1：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
│ 18. 统计制图原理.mp4
│ 19. 数据库基础.mp4
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4
│ 21. 数据整理.mp4
│ 22. 课后答疑.mp4
│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
│
├─第4讲：Python大数据分析案例2：二手房价格分析报告
│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
│ 30. 两样本T检验.mp4
│ 31. 方差分析.mp4
│ 32. 相关分析.mp4
│ 33. 相关知识点答疑.mp4
│ 34. 简单线性回归(上).mp4
│ 35. 简单线性回归(下).mp4
│ 36. 多元线性回归.mp4
│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4
│ 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
│ 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
│
├─第5讲：Python大数据分析案例3：汽车贷款信用评分卡制作
│ 45. 课程答疑1.mp4
│ 46. 线性回归检验（上）.mp4
│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
│ 48. 线性回归检验（下）.mp4
│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
│ 51. 课程答疑2.mp4
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
│ 58. 作业讲解7模型调优.mp4
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
│
└─第6讲：Python大数据分析案例4：电信客户流失预警
61. 课前答疑.mp4
62. 决策树建模思路（上）.mp4
63. 决策树建模思路（下）.mp4
64. 决策树建模基本原理.mp4
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
67. CART决策树建模原理.mp4
68. 模型修剪-以CART为例.mp4
69. 案例讲解1.mp4
70. 神经网络基本概念.mp4
71. 人工神经网络结构.mp4
72. 感知器.mp4
73. 案例讲解2.mp4
74. BP神经网络.mp4
75. 课后答疑.mp4 第7讲：Python大数据分析案例5：个人银行反欺诈模型 第8讲：Python大数据分析案例6：慈善机构精准营销案例 第9讲：Python大数据分析案例7：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 第10讲：Python大数据分析案例8：推荐系统设计与银行产品推荐
├─第1讲： 数据科学家的武器库
│ 1. 数据科学的概念.mp4
│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4
│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
│
├─第2讲：Python基础
7. Python介绍.mp4
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
│ 9. Python原生态数据结构(上).mp4
│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4
│ 11. Python控制流.mp4
│ 12. Python函数.mp4
│ 13. Python模块的使用.mp4
│
│
├─第3讲：Python大数据分析案例1：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
│ 18. 统计制图原理.mp4
│ 19. 数据库基础.mp4
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp4
│ 21. 数据整理.mp4
│ 22. 课后答疑.mp4
│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
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├─第4讲：Python大数据分析案例2：二手房价格分析报告
│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
│ 30. 两样本T检验.mp4
│ 31. 方差分析.mp4
│ 32. 相关分析.mp4
│ 33. 相关知识点答疑.mp4
│ 34. 简单线性回归(上).mp4
│ 35. 简单线性回归(下).mp4
│ 36. 多元线性回归.mp4
│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4
│ 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
│ 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
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├─第5讲：Python大数据分析案例3：汽车贷款信用评分卡制作
│ 45. 课程答疑1.mp4
│ 46. 线性回归检验（上）.mp4
│ 47. 线性回归检验（中）.mp4
│ 48. 线性回归检验（下）.mp4
│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
│ 51. 课程答疑2.mp4
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
│ 58. 作业讲解7模型调优.mp4
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
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└─第6讲：Python大数据分析案例4：电信客户流失预警
61. 课前答疑.mp4
62. 决策树建模思路（上）.mp4
63. 决策树建模思路（下）.mp4
64. 决策树建模基本原理.mp4
65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
67. CART决策树建模原理.mp4
68. 模型修剪-以CART为例.mp4
69. 案例讲解1.mp4
70. 神经网络基本概念.mp4
71. 人工神经网络结构.mp4
72. 感知器.mp4
73. 案例讲解2.mp4
74. BP神经网络.mp4
75. 课后答疑.mp4 第7讲：Python大数据分析案例5：个人银行反欺诈模型 第8讲：Python大数据分析案例6：慈善机构精准营销案例 第9讲：Python大数据分析案例7：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 第10讲：Python大数据分析案例8：推荐系统设计与银行产品推荐
