B站CPC广告业务优化-大厂数据分析师极限挑战 Python机器学习算法模型推导与项目实战

摘要： B站CPC广告业务优化-大厂数据分析师极限挑战 Python机器学习算法模型推导与项目实战===============课程介绍===============340多集互联网大厂极...

　　B站CPC广告业务优化-大厂数据分析师极限挑战 Python机器学习算法模型推导与项目实战

　　===============课程介绍===============

　　340多集互联网大厂极限数据分析师课程实战，课程内容将带领同学们逐步的进阶成为高级数据分析师，通过多种思维和角度深入理解教学，让同学们掌握多种数据分析的实战技能，快速预约数据分析的技术鸿沟。

　　===============课程目录===============

　　(1)\01、10周成为数据分析师

　　(2)\02、机器学习算法模型推导及项目实战

　　(3)\03、数据分析师Python基础必修

　　(4)\01、10周成为数据分析师\第10节 叶老师第二阶段（1）

　　├─(1) 3.1 课后思考解答.mp4

　　├─(2) 3.2 为什么数据分析师不能只懂技术.mp4

　　├─(3) 3.3 不是越高级、越复杂的技术就是好技术.mp4

　　├─(4) 3.4 数据分析师与一线业务运营者的区别(1).mp4

　　├─(5) 3.5 数据分析师与一线业务运营者的区别(2).mp4

　　├─(6) 3.6 bilibili广告系统相关背景及数据介绍.mp4

　　├─(7) 3.7 CPC广告投放系统的要素介绍（1）.mp4

　　├─(8) 3.8 CPC广告投放系统的要素介绍（2）.mp4

　　├─(9) 3.9 CPC广告投放系统的要素介绍（3.mp4

　　├─(10) 第10节 叶老师第二阶段（1）.rar

　　(5)\01、10周成为数据分析师\第11节 叶老师第二阶段（2）

　　├─(11) 3.10 b站内CPC广告业务场景与优化问题介绍.mp4

　　├─(12) 3.11 b站内CPC广告业务优化思路及分析过程1.mp4

　　├─(13) 3.12 b站内CPC广告业务优化思路及分析过程2.mp4

　　├─(14) 3.13 CPC广告优化在复杂业务环境下考虑要素.mp4

　　├─(15) 3.14 推荐书籍及相关岗位.mp4

　　├─(16) 3.15 课后思考.mp4

　　├─(17) 4.1 课后思考解答.mp4

　　├─(18) 4.2 互联网电商平台数据分析的思路（1）.mp4

　　├─(19) 4.3 互联网电商平台数据分析的思路（2）.mp4

　　├─(20) 4.4 bilibili会员购平台业务背景介绍.mp4

　　(6)\01、10周成为数据分析师\第12节 叶老师第二阶段（3）

　　├─(21) 4.10 Python知识点讲解——数据分析.mp4

　　├─(22) 4.11 订单数据的宏观分类与分析思路.mp4

　　├─(23) 4.12 订单时间分布分析.mp4

　　├─(24) 4.13 订单价格分布分析.mp4

　　├─(25) 4.14 订单数据的微观分类与分析思路.mp4

　　├─(26) 4.5 bilibili会员购平台相关数据介绍.mp4

　　├─(27) 4.6 订单数据的数据分析基本思路.mp4

　　├─(28) 4.7 Python知识点讲解——单表格读取.mp4

　　├─(29) 4.8 Python知识点讲解——多表格读取.mp4

　　├─(30) 4.9 Python知识点讲解——数据清洗.mp4

　　(7)\01、10周成为数据分析师\第13节 叶老师第二阶段（4）

　　├─(31) 4.15 订单数据的微观分类与分析思路.mp4

　　├─(32) 4.16 商品单维度分析.mp4

　　├─(33) 4.17 商品多维度分析.mp4

　　├─(34) 4.18 不同地区客单价分析.mp4

　　├─(35) 4.19 订单数据多表格数据的汇总与分析.mp4

　　├─(36) 4.20 针对用户属性判别的分析.mp4

　　├─(37) 4.21 针对地区品牌渗透度判别的分析.mp4

　　├─(38) 4.22 书籍用户画像与订单数据可视化的比较.mp4

　　├─(39) 4.23 相关岗位及课后思考.mp4

　　(8)\01、10周成为数据分析师\第14节 大周老师第二阶段（1）

　　├─(40) 3-01认识Series数据类型及大文件的处理方法.mp4

　　├─(41) 3-02初识NumPy操作.mp4

　　中间目录太长，没有全部列出

　　├─(300) 线性回归2.mp4

　　├─(301) 逻辑回归1.mp4

　　├─(302) 逻辑回归2.mp4

　　(43)\02、机器学习算法模型推导及项目实战\第4节 朴素贝叶斯

　　├─(303) 4.1朴素贝叶斯的核心思想.mp4

　　├─(304) 4.2垃圾邮件分类-01.mp4

　　├─(305) 4.3垃圾邮件分类-02.mp4

　　├─(306) 4.4手推一个完整的例子.mp4

　　├─(307) 4.5文本表示-01.mp4

　　├─(308) 4.6文本表示-02.mp4

　　├─(309) 4.7Extensions.mp4

　　(44)\02、机器学习算法模型推导及项目实战\第5节 SVM支持向量机

　　├─(310) 5.1SVM-01.mp4

　　├─(311) 5.2SVM-02.mp4

　　├─(312) 5.3SVM-03.mp4

　　├─(313) 5.4SVM-04.mp4

　　(45)\02、机器学习算法模型推导及项目实战\第6节 决策树与随机森林

　　├─(314) 6.1决策树01.mp4

　　├─(315) 6.2决策树02.mp4

　　├─(316) 6.3随机森林01.mp4

　　├─(317) 6.4随机森林02.mp4

　　├─(318) 6.5随机森林03.mp4

　　(46)\02、机器学习算法模型推导及项目实战\第7节 K-means

　　├─(319) 7.1聚类分析.mp4

　　├─(320) 7.2kmeans算法.mp4

　　├─(321) 7.3kmeans算法过程及特性.mp4

　　├─(322) 7.4kmeans的实现.mp4

　　├─(323) 7.5kmeans案例.mp4

　　├─(324) 7.6kmeans的目标函数.mp4

　　├─(325) 7.7K值如何选择.mp4

　　├─(326) 7.8其他聚类算法及问答.mp4

　　(47)\02、机器学习算法模型推导及项目实战\第8节 矩阵分解

　　├─(327) 8.1Recommender.mp4

　　├─(328) 8.2矩阵分解推荐系统.代码演示.1.mp4

　　├─(329) 8.3矩阵分解推荐系统.代码演示.2.mp4

　　(48)\02、机器学习算法模型推导及项目实战\第9节 Boosting

　　├─(330) 9.1XGBoost.mp4

　　├─(331) 9.2训练模型.mp4

　　├─(332) 9.3使用泰勒级数近似目标函数.mp4

　　├─(333) 9.4新的目标函数.mp4

　　├─(334) 9.5寻找最好的Split.mp4

　　(49)\03、数据分析师Python基础必修\第1节 Python爬虫入门到项目实战01

　　├─(335) 1.1虚拟环境.mp4

　　├─(336) 1.2selenium环境.mp4

　　├─(337) 1.3基本定位方法.mp4

　　├─(338) 1.4鼠标事件与截图方法.mp4

　　├─(339) 1.5常见安全攻击手法.mp4

　　(50)\03、数据分析师Python基础必修\第2节 Python爬虫入门到项目实战02

　　├─(340) 2.1cookies操作.mp4

　　├─(341) 2.2js操作.mp4

　　├─(342) 2.3xpath操作.mp4

　　├─(343) 2.4cssselector requirements.mp4

　　(51)\03、数据分析师Python基础必修\第3节 Python爬虫入门到项目实战03

　　├─(344) 3.1京东商品信息保存01.mp4

　　├─(345) 3.2京东商品信息保存02.mp4

　　├─(346) 3.3等待.mp4

　　├─(347) 3.4pymysql.mp4

　　├─(348) 3.5远程启动.mp4

　　(52)\03、数据分析师Python基础必修\第4节 Python爬虫入门到项目实战04；目录中文件数:3个

　　├─(349) 4.1元类.mp4

　　├─(350) 4.2orm.mp4

　　├─(351) 4.3PageObject.mp4

　　(53)\03、数据分析师Python基础必修\第5节 Python爬虫入门到项目实战05；目录中文件数:4个

　　├─(352) 5.1shell使用.mp4

　　├─(353) 5.2百度贴吧爬虫实战01.mp4

　　├─(354) 5.3百度贴吧爬虫实战02.mp4

　　├─(355) 5.4反爬技术讲解.mp4