声明：本网站所有内容均为资源介绍学习参考，如有侵权请联系后删除
1、课程：熟悉Jupyter notebook
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础
3、课程：Python基本数据类型
4、课程：函数与Python基本数据结构
5、课程：Numpy的基本操作
2、课程：文献与代码管理工具及统计基础
3、课程：Python基本数据类型
4、课程：函数与Python基本数据结构
5、课程：Numpy的基本操作
6、课程：Pandas的基本操作
7、课程：Matplotlib的基本操作
8、课程：什么是好的模型结果-cost function
9、课程：线性回归
10、课程：逻辑回归及应用
11、课程：拟合与过拟合的定义
12、课程：决策树模型
13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法
14、课程：Airbnb数据分析
15、课程：支持向量机（SVM）
16、课程：自然语言处理与NLP-代码实战
17、课程：文字处理与Amazon评论NLP分析案例
18、课程：网络基础概述
19、课程：网络爬由入门
20、课程：爬虫进阶
21、课程：正则表达式
22、课程：贝叶斯统计
23、课程：搜集用户信息与数据整合
24、课程：贝叶斯思维
25、课程：Bilieii火爆剧集与观众分析
26、课程：聚类与代码实战
27、课程：商业社交媒体奥情分析
28、课程：近期推荐系统概述
29、课程：人工智能的江湖
30、课程：机器学习在图像识别中的应用
31、课程：Pygame
32、课程：Python控制系统
33、课程：图像识别处理基础-OpenCV
34、课程：从游戏数据中提取feature
35、课程：GTA5自动驾驶项目
36、课程：TensorFlow的基本操作
37、课程：神经网络
38、课程：卷积神经网络
39、课程：卷积神经网络的应用
40、课程：深度学习框架剖析
41、课程：递归神经网络
42、课程：长短记忆网络和递归神经网络代码操作
43、课程：线性代数与数值分析
44、课程：词嵌入表示
45、课程：递归神经网络的应用
46、课程：强化学习系列课程基本概念与方法总览
47、课程：马尔可夫决策过程
48、课程：强化学习
49、课程：简单的蒙待卡洛
50、课程：云，计算，数据
51、课程：机器学习（上）
52、课程：机器学习（下）
53、课程：软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍
54、课程：金融科技-数据科学在金融业的应用和前景
55、课程：深度学习经典网络分析基础
课件