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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[百度网盘]

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  • 2022-09-22
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===============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
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1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。


1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。


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