教程前言
视频教程@Python数据分析与可视化，建模与调优教程，Python机器学习全流程项目实战教程，大小1.15G，83个文件。本套教程存放在百度网盘，可以转存以后在线播放，或者下载到本地离线学习，同时支持PC端与手机端。
教程目录
章节1：机器学习方法论
1.数据分析与数据挖掘.mp4
2.机器学习、深度学习与人工智能.mp4
3.机器学习的核心任务.mp4
4.机器学习的核心要义.mp4
5.机器学习项目实战全流程.mp4
6.Python编程工具.mp4
7.Jupyter Notebook与PyCharm.mp4
8.机器学习具体学习方法指导.mp4
章节2：机器学习需求分析
09.需求分析.mp4
10.项目技术、产品和应用调研.mp4
11.实例：数据科学岗位需求分析.mp4
章节3：数据采集与爬虫
12.数据采集概述.mp4
13.Python爬虫技术.mp4
14.请求库：urllib.mp4
15.请求库：requests.mp4
16.解析库：BeautifulSoup.mp4
17.Shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4
18.信息提取：css选择器和xpath表达.mp4
19.实例1：招聘网站静态数据采集.mp4
20.实例2：招聘网站动态数据采集.mp4
章节4：数据清洗
21.脏数据.mp4
22.数据预处理的基本方向.mp4
23.缺失值处理.mp4
24.小文本和字符串处理.mp4
25.实例：招聘数据预处理（一）.mp4
26.实例：招聘数据预处理（二）.mp4
章节5：数据分析与可视化
27.探索性数据分析（EDA）.mp4
28.统计绘图与数据可视化.mp4
29.Python绘图之matplotlib.mp4
30.Python绘图之seaborn.mp4
31.实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4
32.实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4
章节6：特征工程
33.特征工程概述.mp4
34.特征选择.mp4
35.特征变换与特征提取.mp4
36.特征组合与降维.mp4
37.招聘数据的特征工程探索.mp4
章节7：机器学习建模与调优
38.机器学习模型概述.mp4
39.传统机器学习模型（单模型）.mp4
40.集成与提升模型.mp4
41.sklearn.mp4
42.机器学习调参方法简介.mp4
43.GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4
44.招聘数据的建模：GBDT.mp4
45.招聘数据的建模：XGBoost.mp4
46.招聘数据的建模：lightGBM.mp4
章节8：机器学习模型结果与报告输出
47.R语言与RStudio安装与简介.mp4
48.Rmarkdown的安装与基本用法.mp4
49.技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4
50.机器学习分析报告的写作方法.mp4
51.实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4
课件资料
