在人工智能与大数据时代，掌握Python数据分析与机器学习已成为技术从业者的核心竞争力。为帮助广大开发者高效提升数据处理与建模能力，本站整理并分享来自51CTO【微职位】系列的《Python数据分析与机器学习实战》完整视频课程，内容系统全面，理论与实践结合紧密，是学习数据科学的理想资料。
本课程专为希望从零基础进阶到实战应用的学员设计，覆盖数据预处理、可视化分析、经典算法实现、深度学习框架应用及实际项目落地等多个维度，助力你构建完整的数据科学知识体系。
🎯 课程核心优势：
- ✅ 由浅入深，循序渐进：从Python基础语法到高级算法模型，层层递进，易于理解。
- ✅ 实战驱动，案例丰富：包含信用欺诈检测、泰坦尼克幸存者预测、商品推荐系统、时间序列预测等真实业务场景。
- ✅ 涵盖主流工具与库：系统讲解Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn、TensorFlow等关键技术栈。
- ✅ 算法原理 + 代码实现双结合：不仅讲“怎么做”，更强调“为什么这么做”，提升算法理解深度。
- ✅ 附带课件与源码：提供完整代码和数据集，方便复现与二次开发。
📚 课程结构概览：
第一阶段：基础篇 — 数据准备与可视化
- 第1章：人工智能入学指南
- 第2章：Python快速入门
- 第3章：科学计算库Numpy
- 第4章：数据分析处理库Pandas
- 第5章：可视化库Matplotlib
- 第6章：Python可视化库Seaborn
第二阶段：经典算法篇 — 建模与优化
- 第7章：线性回归算法
- 第8章：梯度下降算法
- 第9章：逻辑回归算法
- 第10章：案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略
- 第11章：项目实战：信用卡欺诈检测
- 第12章：决策树算法
- 第13章：案例实战：决策树Sklearn实例
- 第14章：集成算法与随机森林
- 第15章：泰坦尼克船员获救预测
- 第16章：贝叶斯算法
- 第17章：Python文本数据分析
- 第18章：支持向量机算法
- 第19章：SVM调参实例
- 第20章：机器学习处理实际问题常规套路
- 第21章：降维算法：线性判别分析
- 第22章：案例实战：Python实现线性判别分析
- 第23章：降维算法：PCA主成分分析
- 第24章：聚类算法-KMeans
- 第25章：聚类算法-DBSCAN
- 第26章：聚类实践
- 第27章：EM算法
- 第28章：GMM聚类实践
第三阶段：进阶篇 — 深度学习与复杂系统
- 第29章：神经网络
- 第30章：Tensorflow实战
- 第31章：Mnist手写体与验证码识别
- 第32章：Xgboost集成算法
- 第33章：推荐系统
- 第34章：推荐系统实战
- 第35章：词向量模型Word2Vec
- 第36章：使用Gensim库构造词向量模型
- 第37章：时间序列-ARIMA模型
- 第38章：Python时间序列案例实战
- 第39章：探索性数据分析：赛事数据集
- 第40章：探索性数据分析：农粮组织数据集
✅ 每一章节均配备详细讲解视频与代码示例，适合自学、教学或项目参考使用。
📌 温馨提示：
本课程资源已整理上传至夸克网盘，支持高清视频在线播放与离线下载，便于反复学习。建议配合Jupyter Notebook或PyCharm环境进行实操练习，效果更佳。
教程下载
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