用 Python 做数据建模，到底值不值得学

很多上班族和转行者想学 Python 数据分析与机器学习，往往是冲着“做数据能涨薪”或者“转行人工智能”去的。但这门课的核心价值并不在于帮你拿到一个算法工程师的职位，而是解决一个非常具体的日常工作痛点：当你面对几十万条业务数据、Excel 卡到死机时，怎么用代码自己建一个预测或分类模型。它解决的是从“手工统计数据”到“自动化建模分析”的效率跨越。如果你目前做的是运营、产品、财务或市场调研，经常需要从历史数据里找规律，或者你想转行做数据分析岗，这门课的技能组合是直接对标实际业务场景的。但如果你指望学完就能去搞底层大模型研发，那这不现实，它的定位就是应用层面的建模与分析。

资料适合什么基础，学完能独立做什么

这套资料对基础的要求并不苛刻。只要你有过任何一门编程语言的基本概念，或者哪怕只是写过简单的 Excel 公式，跟起来都不会太吃力。资料的前半部分是 Python 速通，从变量、列表、循环判断到文件读写，讲得很务实，没有在计算机原理上绕弯子。后半部分则切入机器学习经典算法的推导和案例。学完之后，你能够独立完成一个标准的数据分析项目：比如拿到一份杂乱的 CSV 业务数据，你能自己写脚本清洗、提取特征，然后调用机器学习算法训练出一个预测模型，最后把结果可视化输出。这意味着你以后遇到销量预测、用户流失分类、异常值排查等场景，不用再依赖技术部门，自己就能跑出结论。

建议先看哪几块，资料怎么配合练习

作为编辑，我不建议你从头到尾按顺序死磕。对于非科班出身的读者，建议先看环境配置和 Python 快速入门这两块，把开发环境跑通，能自己敲出基础的字典和文件处理代码就行，不用强求熟练。紧接着，直接跳到机器学习的核心概念和算法推导部分。这两块是整门课的灵魂，先搞懂算法解决什么问题，再回头看 Python 语法会更有针对性。在练习配合上，资料里的案例视频千万别只用眼睛看。每看完一个算法推导，务必暂停视频，自己把代码敲一遍，换一组不同的数据集跑一下结果。编程和建模是手头功夫，只看不练，到了真实工作场景里遇到报错依然抓瞎。把视频当字典查，遇到哪个语法忘了再去翻基础模块，这样学效率最高，也最不容易半途而废。


快速学习机器学习经典算法以及如何使用Python进行建模与分析的工作

课程目录

*   01 人工智能入学指南/

  *   01 AI时代**Python.mp4 09:20

  *   02 Python我该怎么学？.mp4 04:21

  *   03 人工智能的核心-机器学习.mp4 10:34

  *   04 机器学习怎么学？.mp4 08:36

  *   05 算法推导与案例.mp4 08:18

  *   06 系列课程环境配置.mp4 10:06

*   02 Python快速入门/

  *   01 快速入门，边用边学.mp4 01:03

  *   02 变量类型.mp4 07:31

  *   03 List基础模块.mp4 10:00

  *   04 List索引.mp4 10:02

  *   05 循环结构.mp4 11:53

  *   06 判断结构.mp4 05:41

  *   07 字典模块.mp4 14:22

  *   08 文件处理.mp4 12:27

  *   09 函数基础.mp4 04:26

*   03 科学计算库Numpy/

  *   01 Numpy数据结构.mp4 11:48

  *   02 Numpy基本操作.mp4 07:05

  *   03 Numpy矩阵属性.mp4 09:17

  *   04 Numpy矩阵操作.mp4 12:10

  *   05 Numpy常用函数.mp4 16:54

*   04 数据分析处理库Pandas/

  *   01 Pandas数据读取.mp4 11:50

  *   02 Pandas索引与计算.mp4 10:26

  *   03 Pandas数据预处理实例.mp4 13:01

  *   04 Pandas常用预处理方法.mp4 11:11

  *   05 Pandas自定义函数.mp4 07:44

  *   06 Series结构.mp4 12:29

*   05 可视化库Matplotlib/

  *   01 折线图的绘制.mp4 08:24

  *   02 子图操作.mp4 14:04

  *   03 条形图与散点图.mp4 10:11

  *   04 柱形图与盒图.mp4 10:16

  *   05 绘图细节设置.mp4 06:12

*   06 Python可视化库Seaborn/

  *   01 布局整体风格设置.mp4 07:47

  *   02 风格细节设置.mp4 06:49

  *   03 调色板.mp4 10:39

  *   04 调色板颜色设置.mp4 08:17

  *   05 单变量分析绘制.mp4 09:37

  *   06 回归分析绘图.mp4 08:53

  *   07 多变量分析绘图.mp4 10:36

  *   08 分类属性绘图.mp4 09:40

  *   09 热度图绘制.mp4 14:19

*   07 线性回归算法/

  *   01 线性回归算法概述.mp4 14:23

  *   02 误差项分析.mp4 11:32

  *   03 似然函数求解.mp4 09:35

  *   04 目标函数推导.mp4 09:21

  *   05 线性回归求解.mp4 10:57

*   08 梯度下降算法/

  *   01 梯度下降原理.mp4 11:42

  *   02 梯度下降方法对比.mp4 07:20

  *   03 学习率对结果的影响.mp4 06:08

*   09 逻辑回归算法/

  *   01 逻辑回归算法原理推导.mp4 10:52

  *   02 逻辑回归求解.mp4 14:58

*   10 案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略/

  *   01 Python实现逻辑回归任务概述.mp4 07:33

  *   02 完成梯度下降模块.mp4 12:51

  *   03 停止策略与梯度下降策略对比.mp4 10:55

  *   04 实验对比效果.mp4 10:25

*   11 项目实战：案例实战信用卡欺诈检测/

  *   01 案例背景和目标.mp4 08:31

  *   02 样本不平衡解决方案.mp4 10:17

  *   03 下采样策略.mp4 06:35

  *   04 交叉验证.mp4 13:02

  *   05 模型评估方法.mp4 13:05

  *   06 正则化惩罚项.mp4 08:09

  *   07 逻辑回归模型.mp4 07:37

  *   08 混淆矩阵.mp4 08:52

  *   09 逻辑回归阈值对结果的影响.mp4 10:00

  *   10 SMOTE样本生成策略.mp4 15:50

*   12 决策树算法/

  *   01 决策树原理概述.mp4 12:25

  *   02 衡量标准-熵.mp4 11:03

  *   03 决策树构造实例.mp4 10:08

  *   04 信息增益率.mp4 05:48

  *   05 决策树剪枝策略.mp4 15:31

*   13 案例实战：决策树Sklearn实例/

  *   01 决策树复习.mp4 08:55

  *   02 决策树涉及参数.mp4 11:08

  *   03 树可视化与Sklearn实例.mp4 18:14

  *   04 Sklearn参数选择模块.mp4 11:46

*   14 集成算法与随机森林/

  *   01 集成算法-随机森林.mp4 12:02

  *   02 特征重要性衡量.mp4 13:51

  *   03 提升模型.mp4 11:14

  *   04 堆叠模型.mp4 07:09

*   15 泰坦尼克船员获救/

  *   01 数据介绍.mp4 06:09

  *   02 数据预处理.mp4 13:36

  *   03 回归模型进行预测.mp4 14:30

  *   04 随机森林模型.mp4 12:56

  *   05 特征选择.mp4 10:39

*   16 贝叶斯算法/

  *   01 贝叶斯算法概述.mp4 06:58

  *   02 贝叶斯推导实例.mp4 07:37

  *   03 贝叶斯拼写纠错实例.mp4 11:46

  *   04 垃圾邮件过滤实例.mp4 14:09

  *   05 贝叶斯实现拼写检查器.mp4 12:20

*   17 Python文本数据分析/

  *   01 文本分析与关键词提取.mp4 12:11

  *   02 相似度计算.mp4 11:43

  *   03 新闻数据与任务简介.mp4 10:19

  *   04 TF-IDF关键词提取.mp4 13:28

  *   05 LDA建模.mp4 09:10

  *   06 基于贝叶斯算法的新闻分类.mp4 14:53

*   18 支持向量机算法/

  *   01 支持向量机要解决的问题.mp4 10:05

  *   02 距离与数据的定义.mp4 10:33

  *   03 目标函数.mp4 09:41

  *   04 目标函数求解.mp4 11:27

  *   05 SVM求解实例.mp4 13:45

  *   06 支持向量的作用.mp4 11:53

  *   07 软间隔问题.mp4 06:46

  *   08 SVM核变换.mp4 16:51

*   19 SVM调参实例/

  *   01 Sklearn求解支持向量机.mp4 11:24

  *   02 SVM参数调节.mp4 14:00

*   20 机器学习处理实际问题常规套路/

  *   01 HTTP检测任务与数据挖掘的核心.mp4 11:13

  *   02 论文的重要程度.mp4 10:00

  *   03 BenchMark概述.mp4 06:23

  *   04 BenchMark的作用.mp4 13:31

*   21 降维算法：线性判别分析/

  *   01 线性判别分析要解决的问题.mp4 12:20

  *   02 线性判别分析要优化的目标.mp4 12:03

  *   03 线性判别分析求解.mp4 12:08

*   22 案例实战：Python实现线性判别分析/

  *   01 Python实现线性判别分析.mp4 10:19

  *   02 求解得出降维结果.mp4 08:55

*   23 降维算法：PCA主成分分析/

  *   01 PCA降维概述.mp4 08:39

  *   02 PCA要优化的目标.mp4 12:21

  *   03 PCA求解.mp4 10:17

  *   04 PCA降维实例.mp4 19:17

*   24 聚类算法-Kmeans/

  *   01 Kmeans算法概述.mp4 11:33

  *   02 Kmeans工作流程.mp4 09:42

  *   03 迭代效果可视化展示.mp4 08:19

*   25 聚类算法-DBSCAN/

  *   01 DBSCAN聚类算法.mp4 11:03

  *   02 DBSCAN工作流程.mp4 15:03

  *   03 DBSCAN迭代可视化展示.mp4 08:52

*   26 聚类实践/

  *   01 多种聚类算法概述.mp4 04:34

  *   02 聚类案例实战.mp4 17:19

*   27 EM算法/

  *   01 EM算法要解决的问题.mp4 10:38

  *   02 隐变量问题.mp4 06:16

  *   03 EM算法求解实例.mp4 14:31

  *   04 Jensen不等式.mp4 10:46

  *   05 GMM模型.mp4 09:19

*   28 GMM聚类实践/

  *   01 GMM实例.mp4 11:50

  *   02 GMM聚类.mp4 09:44

*   29 神经网络/

  *   01 计算机视觉常规挑战.mp4 15:11

  *   02 得分函数.mp4 06:59

  *   03 损失函数.mp4 07:01

  *   04 softmax分类器.mp4 09:48

  *   05 反向传播.mp4 11:56

  *   06 神经网络整体架构.mp4 06:41

  *   07 神经网络实例.mp4 07:05

  *   08 激活函数.mp4 11:16

*   30 第十章：Tensorflow实战/

  *   01 Tensorflow基础操作.mp4 07:14

  *   02 Tensorflow常用函数.mp4 08:13

  *   03 Tensorflow回归实例.mp4 09:06

  *   04 Tensorflow神经网络实例.mp4 15:43

  *   05 Tensorflow神经网络迭代.mp4 13:44

  *   06 神经网络dropout.mp4 10:29

  *   07 卷积神经网络基本结构.mp4 10:44

*   31 Mnist手写字体与验证码识别/

  *   01 Tensorflow构造卷积神经网络参数.mp4 11:19

  *   02 Pooling层原理与参数.mp4 11:08

  *   03 卷积网络参数配置.mp4 08:57

  *   04 卷积神经网络计算流程.mp4 09:45

  *   05 CNN在mnist数据集上的效果.mp4 11:56

  *   06 验证码识别任务概述.mp4 10:46

  *   07 完成验证码识别任务.mp4 12:30

*   32 Xgboost集成算法/

  *   01 集成算法思想.mp4 05:35

  *   02 Xgboost基本原理.mp4 11:07

  *   03 Xgboost目标函数推导.mp4 12:17

  *   04 Xgboost求解实例.mp4 11:29

  *   05 Xgboost安装.mp4 03:31

  *   06 Xgboost实例演示.mp4 14:43

  *   07 Adaboost算法概述.mp4 13:00

*   33 推荐系统/

  *   01 推荐系统应用.mp4 10:34

  *   02 推荐系统要完成的任务.mp4 06:39

  *   03 相似度计算.mp4 10:46

  *   04 基于用户的协同过滤.mp4 10:02

  *   05 基于物品的协同过滤.mp4 14:45

  *   06 隐语义模型.mp4 07:31

  *   07 隐语义模型求解.mp4 09:45

  *   08 模型评估标准.mp4 07:43

*   34 推荐系统实战/

  *   01 Surprise库与数据简介.mp4 06:40

  *   02 Surprise库使用方法.mp4 09:46

  *   03 得出商品推荐结果.mp4 09:06

  *   04 使用Tensorflow构建隐语义模型.mp4 09:08

  *   05 模型架构.mp4 10:06

  *   06 损失函数定义.mp4 08:25

  *   07 训练网络模型.mp4 08:37

*   35 词向量模型Word2Vec/

  *   01 自然语言处理与深度学习.mp4 11:58

  *   02 语言模型.mp4 06:15

  *   03 N-gram模型.mp4 08:32

  *   04 词向量.mp4 09:27

  *   05 神经网络模型.mp4 10:02

  *   06 Hierarchical Softmax.mp4 10:01

  *   07 CBOW模型实例.mp4 11:20

  *   08 CBOW求解目标.mp4 05:39

  *   09 梯度上升求解.mp4 10:10

  *   10 负采样模型.mp4 07:15

*   36 使用Gensim库构造词向量模型/

  *   01 使用Gensim库构造词向量.mp4 06:21

  *   02 维基百科中文数据处理.mp4 10:26

  *   03 Gensim构造word2vec.mp4 08:51

  *   04 测试相似度结果.mp4 07:42

*   37 时间序列-ARIMA模型/

  *   01 数据平稳性与差分法.mp4 11:09

  *   02 ARIMA模型.mp4 10:33

  *   03 相关函数评估方法.mp4 10:46

  *   04 建立AIRMA模型.mp4 07:48

  *   05 参数选择.mp4 12:40

*   38 Python时间序列案例实战/

  *   01 股票预测案例.mp4 09:57

  *   02 使用tsfresh库进行分类任务.mp4 12:03

  *   03 维基百科词条EDA.mp4 14:29

  *   04 Pandas生成时间序列.mp4 11:27

  *   05 Pandas数据重采样.mp4 09:22

  *   06 Pandas滑动窗口.mp4 07:47

*   39 探索性数据分析：赛事数据集/

  *   01 数据背景介绍.mp4 10:30

  *   02 数据读取与预处理.mp4 13:08

  *   03 数据切分模块.mp4 14:42

  *   04 缺失值可视化分析.mp4 13:27

  *   05 特征可视化展示.mp4 12:23

  *   06 多特征之间关系分析.mp4 11:21

  *   07 报表可视化分析.mp4 10:37

  *   08 红牌和肤色的关系.mp4 17:15

*   40 探索性数据分析：农粮组织数据集/

  *   01 数据背景简介.mp4 11:05

  *   02 数据切片分析.mp4 17:26

  *   03 单变量分析.mp4 15:21

  *   04 峰度与偏度.mp4 11:37

  *   05 数据对数变换.mp4 09:43

  *   06 数据分析维度.mp4 06:55

  *   07 变量关系可视化展示.mp4 12:22

  *   08 第一阶段课后考核作业

*   41 结课测试/

  *   01 结课测试