『课程目录』:
├─章节1： 机器学习方法论; n* s. Q v$ F8 r8 m
│ 1. 数据分析与数据挖掘
│ 2. 机器学习、深度学习与人工智能+ C' @) z! o! q% }3 B" y7 m
│ 3. 机器学习的核心任务
│ 4. 机器学习的核心要义
│ 5. 机器学习项目实战全流程& R M) X2 T8 |
│ 6. Python编程工具
│ 7. Jupyter Notebook与PyCharm
│ 8. 机器学习具体学习方法指导
│
├─章节2： 机器学习需求分析
│ 09. 需求分析' W4 J' D- G) d
│ 10. 项目技术、产品和应用调研
│ 11. 实例：数据科学岗位需求分析
│
├─章节3： 数据采集与爬虫
│ 12. 数据采集概述
│ 13. Python爬虫技术9 t6 `* s/ X" @5 ]
│ 14. 请求库：urllib
│ 15. 请求库：requests
│ 16. 解析库：BeautifulSoup+ |4 I" o+ J" P5 t
│ 17. 解析库：lxml1 X: u4 ?; {6 L( Z _
│ 18. 信息提取：css选择器和xpath表达 w y& K: t8 g6 `
│ 19. 实例1：招聘网站静态数据采集$ {! D n9 {% ^! u6 e
│ 20. 实例2：招聘网站动态数据采集- k# p4 _+ t/ H* E
│ 3 X5 C. q- n5 R& D4 c! }
├─章节4： 数据清洗; L, ~% R9 B0 o; _
│ 21. 脏数据6 s6 P: n& d5 P5 x: z# ]
│ 22. 数据预处理的基本方向1 m' W+ n# v# L1 Y1 m* F' c
│ 23. 缺失值处理, s k6 ?6 o: d. {! W. B' u' R
│ 24. 小文本和字符串处理4 k1 Y) Q% w" N) W
│ 25. 实例：招聘数据预处理（一）
│ 26. 实例：招聘数据预处理（二）- `1 ^/ U3 {- s( ~" L8 _% K. c9 F
│ * H/ [- j6 I. V: J) D* ?
├─章节5： 数据分析与可视化
│ 27. 探索性数据分析（EDA）
│ 28. 统计绘图与数据可视化( S- y; k9 a. p' K. a
│ 29. Python绘图之matplotlib# O" R7 a9 k+ ]/ _1 T
│ 30. Python绘图之seaborn
│ 31. 实例：招聘数据的EDA与可视化
│ 32. 实例：招聘数据的EDA与可视化
│ ' d6 w4 d, e0 W# {3 G8 M6 P
├─章节6： 特征工程6 o" Z) h ~/ F9 @
│ 33. 特征工程概述( F7 m: | _: H; ?3 `
│ 34. 特征选择
│ 35. 特征变换与特征提取, G- L1 y9 ^/ ]! Q% A
│ 36. 特征组合与降维
│ 37. 招聘数据的特征工程探索% e3 @' f8 ]7 q
│ ) }1 F9 n# A* B# Y6 @7 f' I
├─章节7： 机器学习建模与调优
│ 38. 机器学习模型概述
│ 39. 传统机器学习模型（单模型）* \# ~0 r& i! M/ p2 B; [6 V
│ 40. 集成与提升模型 J* ~3 Y% o! L
│ 41. sklearn
│ 42. 机器学习调参方法简介
│ 43. GBDT XGBoost lightGBM用法8 R0 F3 A* Y( S( C% [0 E
│ 44. 招聘数据的建模：GBDT5 L/ \4 S7 X$ T- ]& O
│ 45. 招聘数据的建模：XGBoost- f* J* J' L& [) p* f5 `
│ 46. 招聘数据的建模：lightGBM) a1 _$ `9 M7 h+ r# d* g: d2 N
│ * E. G; M+ M5 W0 ?
├─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2 J2 e% v: `; U+ {/ Y! G
│ 48. Rmarkdown的安装与基本用法2 D, i9 A/ V& m9 r: ?$ g
│ 49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比
│ 50. 机器学习分析报告的写作方法
│ 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）- z( j: ?9 Y# ^# Z
│ ! X. ~( l. C s7 p) B# V* g: L; P- U! n
└─配套课件
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