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[Python] 清华学霸尹成Python数据分析海量数据营销视频教程

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发表于 2019-2-21 19:42:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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课程名称: 清华学霸尹成Python数据分析海量数据营销 [mp4] (15.8G)

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课程简介:   

清华学霸尹成Python数据分析海量数据营销 [MP4] (15.8G)

课程目录:  

├─Python数据分析海量数据营销day1
│  │  10CSDN数据一步提取.mp4
│  │  11数据提取.mp4
│  │  12wxpython提取工具界面设计.mp4
│  │  14QT作业简介.mp4
│  │  15作业.wmv
│  │  1目标生成密码字典.mp4
│  │  2排列与组合的计算.mp4
│  │  3密码字典生成.mp4
│  │  4密码生成器.mp4
│  │  5密码提取.mp4
│  │  6密码排序.mp4
│  │  7密码统计次数逻辑.mp4
│  │  8密码次数统计.mp4
│  │  9密码提取成功.mp4
│  │  作业.png
│  │  数据提取.png
│  │  记录.txt
│                  
├─Python数据分析海量数据营销day2
│  │  10二分查找提高速度.mp4
│  │  11拉格狼日查找.mp4
│  │  12文件排序.mp4
│  │  13内存索引随机访问.mp4
│  │  14内存索引二分查找数据.mp4
│  │  1时间装饰器.mp4
│  │  2类装饰器.mp4
│  │  3硬盘检索时间装饰器.mp4
│  │  4内存检索装饰器.mp4
│  │  5装饰器.mp4
│  │  6装饰器的调用版.mp4
│  │  7装饰器的参数.mp4
│  │  8搜索计时装饰器.mp4
│  │  9常规搜索以及二分查找法原理.mp4
│  │  二分查找.png
│  │  拉格狼日.png
│  │  索引.png
│         
├─Python数据分析海量数据营销day3
│  │  10数据网页查看服务.mp4
│  │  11作业.mp4
│  │  1索引保存到硬盘.mp4
│  │  2硬盘索引的随机访问.mp4
│  │  3硬盘索引的二分查找法.mp4
│  │  4倒排索引的概念.mp4
│  │  5倒排索引随机查找.mp4
│  │  6倒排索引保存.mp4
│  │  7倒排索引的内存二分查找.mp4
│  │  8倒排索引的硬盘二分查找.mp4
│  │  9数据类的封装与测试.mp4
│  │  UI.png
│  │  作业.txt
│  │  硬盘索引二分查找.png
│  │  索引在硬盘.png
│  │  索引排序.png
│         
├─Python数据分析海量数据营销day4
│  │  10验证文件归并-数据切割.mp4
│  │  11验证文件归并每个文件单独排序.mp4
│  │  12文件归并排序法.mp4
│  │  13作业.mp4
│  │  14递归归并算法.mp4
│  │  1读取数据的行数.mp4
│  │  2读取数据的内存极限测试.mp4
│  │  3索引排序测试.mp4
│  │  4数据切割算法.mp4
│  │  5数据切割实现.mp4
│  │  6数据的归并.mp4
│  │  7数据归并排序根据头索引.mp4
│  │  8数据归并排序下标.mp4
│  │  9验证文件归并-文件单独排序.mp4
│  │  作业.txt
│  │  归并排序法.png
│  │  文件.png
│         
├─Python数据分析海量数据营销day5
│  │  10合并QQ数据.mp4
│  │  11QQ数据索引.mp4
│  │  12QQ群数据的随机访问.mp4
│  │  13根据QQ群查找QQ号.mp4
│  │  14根据QQ找QQ群.mp4
│  │  15作业.wmv
│  │  1QQ数据简介.mp4
│  │  2分词处理.mp4
│  │  3分词搜索.mp4
│  │  4QQ群数据合并.mp4
│  │  5QQ群数据抽取.mp4
│  │  6QQ群数据归并.mp4
│  │  7QQ群数据的模糊检索.mp4
│  │  8制作索引的三种模式.mp4
│  │  9QQ群数据随机访问以及硬盘二分查找.mp4
│  │  TenCentQQqun.zip
│  │  未来展望.txt
│  │  目标.txt
│  │  硬盘索引.png
│         
├─Python数据分析海量数据营销day6
│  │  10numpy根据已有序列创建数组.mp4
│  │  1部署tushare环境.mp4
│  │  2Tushare简单使用.mp4
│  │  3tushare保存数据..mp4
│  │  4为啥使用Numpy.mp4
│  │  5numpy创建数组.mp4
│  │  6numpy数据类型.mp4
│  │  7numpy数组常见属性.mp4
│  │  8创建数组并对数组初始化.mp4
│  │  9numpy根据已有数组创建数组.mp4
│  │  tables-3.4.2-cp36-cp36m-win_amd64.whl
│  │  tushare.txt
│              
├─Python数据分析海量数据营销day7
│  │  10numpy数组轴操作.mp4
│  │  11numpy数组维度操作.mp4
│  │  12numpy数组组合与切割.mp4
│  │  13数组元素内部操作.mp4
│  │  14numpy位操作与补码.mp4
│  │  15numpy字符串.mp4
│  │  1一维数组切片.mp4
│  │  2多维数组的切片.mp4
│  │  3数据的高级索引.mp4
│  │  4bool表达式索引.mp4
│  │  5numPy广播.mp4
│  │  6numpy迭代器.mp4
│  │  7numpy迭代器的循环顺序.mp4
│  │  8numy高级迭代.mp4
│  │  9numpy数组变形折叠.mp4
│  │  坐标轴.png
│  │  数学丛书.-.[概率论].[概率论和数理统计].pdf
│  │  数学丛书.-.[概率论].[概率论基础和随机过程].pdf
│  │  补码.png
│                  
├─Python数据分析海量数据营销day8
│  │  1内容回顾简介.mp4
│  │  2图论与环境搭建.mp4
│  │  3python3.5配置igraph.mp4
│  │  4编程实现最简单的图.mp4
│  │  5编程实现边长图.mp4
│  │  6读取文件数据创建一个图对象显示度数.mp4
│  │  7图论紧密中心程度计算.mp4
│  │  8图论每个节点紧密中心成都.mp4
│  │  9介数中心性.mp4
│  │  snownlp-0.11.1.tar.gz
│  │  图数据绘图.png
│  │  图论.png
│  │  图论的常见问题.png
│  │  数据类型.png
│  │  紧密中心程度.png
│  │  紧密中心程度算术.png
│  │  边长.png
│         
└─Python数据分析海量数据营销day9
    │  1numpy全局预览.mp4
    │  2numpy常见数据函数.mp4
    │  3numy常见数组计算.mp4
    │  4numpy统计计算.mp4
    │  5numpy数组排序计数搜索.mp4
    │  6大端与小端.mp4
    │  7视图与副本.mp4
    │  大端小端.png
    │  排序算法.png
    │  正态分布.png
    │  视图与副本.png
│        
├─Python数据分析海量数据营销day10
│  │  1numpy矩阵.mp4
│  │  2numpy线性代数.mp4
│  │  3numpy绘制函数曲线.mp4
│  │  4numpy高级绘图.mp4
│  │  5numpy序列化.mp4
│  │  6未来岗位.mp4
│  │  7numPy小结.mp4
│  │  就业.txt
│              
├─Python数据分析海量数据营销day11
│  │  1pandas用于分析数据.mp4
│  │  2pandas操作数据行与列.mp4
│  │  3pandas结合tushare选择行与列.mp4
│  │  4pandas选择多列与计次.mp4
│  │  5pandas对比数据框架索引.mp4
│  │  6panda类型Series.mp4
│  │  7pandas实战dataframe.mp4
│  │  8pandasDataFrame与Series计算.mp4
│  │  9上午小结.mp4
│  │  nasa.txt
│  │  state-abbrevs.csv
│     
├─Python数据分析海量数据营销day12
│  │  10pandas多层索引.索引与切片.mp4
│  │  11pandas多层索引的聚合与统计.mp4
│  │  12作业.mp4
│  │  1pandas.DataFrame实战复习.mp4
│  │  2pandas.Series实战复习.mp4
│  │  3pandas处理txt.csv.xls.json数据.mp4
│  │  4pandas处理mysql数据库.mp4
│  │  5.None与np.nan用于数据缺失.mp4
│  │  6pandas处理缺失数据.mp4
│  │  7pandas_nasa数据实战1.mp4
│  │  8pandas_nasa数据实战2.mp4
│  │  9pandas处理数据的多层索引.mp4
│  │  baidu.csv
│  │  baidu.xls
│  │  nasa.txt
│  │  nasa1.txt
│  │  state-abbrevs.csv
│  │  作业.txt
│  │  嵌套索引.png
│  │  数学极限.png
│              
├─Python数据分析海量数据营销day13
│  │  10美国数据计算分析密度.mp4
│  │  11pandas与NumPy计算对比.mp4
│  │  1pandas数据的拼接.mp4
│  │  2pandas股票数据拼接.mp4
│  │  3pandas不匹配数据的拼接.mp4
│  │  4pandas数据归并.mp4
│  │  5pandas股票数据归并.mp4
│  │  6pandas左右归并.mp4
│  │  7pandas内归并与外归并.mp4
│  │  8pandas列冲突.mp4
│  │  9美国数据预处理清洗缺失.mp4
│  │  state-abbrevs.csv
│  │  state-areas.csv
│  │  state-population.csv
│              
├─Python数据分析海量数据营销day14
│  │  10作业.mp4
│  │  1pandas处理数据归并关系一对一一对多多对多.mp4
│  │  2pandas替换index新建序列删除重复数据替换.mp4
│  │  3pandas与numpy协同处理数据.mp4
│  │  4pandas_take随机抽样排序.mp4
│  │  5pandas聚合操作.mp4
│  │  6pandas自定义聚合计算.mp4
│  │  7处理股票数据绘制股价走势图.mp4
│  │  8金融数据简单绘图.mp4
│  │  9统计方法.mp4
│  │  EM算法.png
│  │  numpy攻略:python科学计算与数据分析NumPy Cookbook.pdf
│  │  Python数据分析与挖掘实战.pdf
│  │  Python科学计算(scipy).pdf
│  │  stock2015-2016.csv
│  │  作业.txt
│  │  决策树.png
│  │  向量机.png
│  │  常用数据挖掘算法总结及Python实现.pdf
│  │  感知机.png
│  │  提升算法.png
│  │  无向图.png
│  │  贝叶斯.png
│  │  近邻.png
│  │  量化投资--程序化交易及高频交易.pdf
│  │  量化投资.pptx
│  │  隐马尔科夫算法.png
│  │  高频交易、算法交易、量化交易的服务器硬件完美配置方案.pdf
│         
├─Python数据分析海量数据营销day15
│  │  10matplotlib子图.mp4
│  │  11matplotlib收尾.mp4
│  │  12作业.mp4
│  │  1pandas回顾.mp4
│  │  2matplotlib简单绘图.mp4
│  │  3numpy整合matplotlib绘图.mp4
│  │  4.dangdang.ipynb
│  │  4numy.pandas.matplotlib绘图.mp4
│  │  5数据工程师必备DataView.mp4
│  │  6解决中文乱码.mp4
│  │  7pandasSeries与DataFrame绘图详解.mp4
│  │  8matplotlib简单绘图载入数据.mp4
│  │  9matplot样式简介.mp4
│  │  作业.txt
│  │  股票.ipynb




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发表于 2019-2-22 07:47:00 | 显示全部楼层
真是难得给力的帖子啊。
发表于 2019-2-22 10:03:39 | 显示全部楼层
666666666666666666
发表于 2019-2-28 10:59:36 | 显示全部楼层
感谢楼主分享哇!
发表于 2020-1-31 17:47:57 | 显示全部楼层
支持
发表于 2020-2-10 09:43:56 | 显示全部楼层
感谢宏胜资源网提供这么好的教程!
发表于 2020-2-21 21:37:27 | 显示全部楼层
真是难得给力的帖子啊。
发表于 2021-5-13 18:10:34 | 显示全部楼层
感谢宏胜资源网提供这么好的教程!
发表于 2021-5-26 07:35:01 | 显示全部楼层
感谢宏胜资源网提供这么好的教程!
发表于 2023-3-26 16:45:02 | 显示全部楼层
感谢宏胜资源网提供这么好的教程!
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