从技术、业务、商业实战3个维度为有志成为数据科学家的朋友提供了系统化的学习路径。作者是数据科学和金融领域的资深专家，不仅技术精湛、经验丰富，首先，将数学和算法等复杂的技术用图形化的方式来展现，尽可能降低读者的理解难度；

其次，本课程不是一本教科书或案例集，而是针对数据学家的能力模型提供系统化的解决方案。

课程目录：

第一讲： 数据科学家的武器库（对应图书第1章）   —免费试听
1、数据科学的基本概念
2、数理统计技术
3、数据挖掘的技术与方法
4、分类模型的评估方法

第二讲：python基础（对应图书第2、3章）   —免费试听
1、Python简介与安装Anaconda
2、Python基础数据类型与表达式
3、Python原生态数据结构
4、Python控制流、函数与模块

第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步（对应图书第4、5章）
1、使用描述性统计进行数据探索
2、制作报表与统计制图
3、数据可视化原则与报告PPT制作
4、讨论题目-化妆品销售数据的可视化分析：内容涉及业务报告的故事构思、对比分析、趋势分析、产品画像、客户画像与可视化

第四讲：二手房价格分析报告（对应图书第6、7章）
1、统计推论——大胆假设与小心求证
2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索
3、线性回归——影响房价因素的系统性分析
4、业务分析报告的标准模板
5、讨论题目-建立上市公司绩效预测模型：基于企业的历史经营信息预测未来的营收状况。

第五讲：汽车贷款信用评分卡制作（对应图书第6、8章）
2、卡方检验——影响违约的单因素探索
3、逻辑回归——建立违约预测模型
4、数据挖掘报告的标准模板
5、讨论题目-信用评分卡模型：内容涉及变量筛选、WOE转换、建立模型、模型检验(ROC与KS)与评分卡制作

第六讲：电信客户流失预警（对应图书第9、10章）
1、建立决策树——判别流失类型
2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型
3、讨论题目-量化选股模型：基本面与动量选股策略、制作因子指标、建立神经网络预测模型

第七讲：信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
1、集成学习在反欺诈模型的适用性
2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理
3、甜点：使用抽样调整、组合算法提升宽带营销预测模型的预测能力
4、讨论题目-信用卡行为反欺诈模型：稀疏数据问题、神经网络反欺诈模型的难点、深度随机森林的优势

第八讲：慈善机构精准营销案例(对应图书第13章) 
1、特征工程需要解决的问题
2、连续变量压缩技术
3、分类变量压缩技术
4、讨论题目-信用卡客户流失预警模型：CRISP_DM建模流程、数据清洗、变量压缩、模型开发与评估

第九讲：银行客户渠道使用偏好洞察案例(对应图书第14章)   
1、客户智能与客户画像
2、客户360视图与标签体系
3、聚类模型与客户细分
4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展
5、分类模型算法进阶-凸优化、朴素贝叶斯、SVM、GBDT推导与分类模型评估
6、讨论题目-电信客户消费行为聚类：变量主题相关性分析、信息压缩、分布形式转换与客户分群描述

第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章)  
1、推荐系统设计
2、推荐算法适用性分析
3、购物篮分析与关联规则
4、讨论题目-电信公司产品捆绑销售策略制定：产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操

精选50个Python各领域开发及面试常见问题作为训练任务，每个任务先提出问题，然后分析问题、并给出高效的解决办法，最后手把手带你解决问题，全面提升用Python快速解决问题与高效编程的能力。

课程目录

第1章 课程简介1 节 | 3分钟

第2章 数据结构与算法案例进阶训练7 节 | 61分钟

第3章 对象迭代与反迭代案例进阶训练6 节 | 46分钟

第4章 字符串处理案例进阶训练6 节 | 55分钟

第5章 文件I/O高效处理案例进阶训练6 节 | 56分钟

第6章 csv，json，xml,excel高效解析与构建案例进阶训练5 节 | 61分钟

第7章 类与对象深度技术案例进阶训练8 节 | 67分钟

第8章 多线程编程核心技术案例进阶训练6 节 | 82分钟

第9章 装饰器使用技巧案例进阶训练5 节 | 62分钟

学习编程是一项长期战斗的过程，尤其自学，希望你不要脑子一热，买教程，看视频，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。

让我们来看看python是什么，百度百科上是这样说的：python是编程语言，属于高级语言，python之所以流行，主要是爬虫的应用，也就是你可以来做自己的大数据，用python来进行搜索数据！第二python应用在人工智能上，效果较好！第三:它属于胶水语言！可以将不同的编程语言粘和在一起，不用担心浪费！

在此小编为大家收集了一些关于python编程的最新教程，希望能帮到正需要学习的你！