数据分析实战45讲
陈旸
清华大学计算机博士
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你为什么需要数据分析能力?
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第一模块:数据分析基础篇 (16讲)
01丨数据分析全景图及修炼指南
02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么?
03丨Python基础语法:开始你的Python之旅
04丨Python科学计算:用NumPy快速处理数据
05丨Python科学计算:Pandas
06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?
07 | 用户画像:标签化就是数据的抽象能力
08 | 数据采集:如何自动化采集数据?
09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论
10丨Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?
11 | 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上?
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12 | 数据集成:这些大号一共20亿粉丝?
13 | 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?
14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能
15丨一次学会Python数据可视化的10种技能
16丨数据分析基础篇答疑
第二模块:数据分析算法篇 (20讲)
17 丨决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你
18丨决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树
19丨决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测
20丨朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女?
21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
22丨SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?
23丨SVM(下):如何进行乳腺癌检测?
24丨KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?
25丨KNN(下):如何对手写数字进行识别?
26丨K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?
27丨K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?
28丨EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?
29丨EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
30丨关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?
31丨关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?
32丨PageRank(上):搞懂Google的PageRank算法
33丨PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系
34丨AdaBoost(上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?
35丨AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?
36丨数据分析算法篇答疑
第三模块:数据分析实战篇 (7讲)
37丨数据采集实战:如何自动化运营微博?
38丨数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示?
39丨数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析
40丨数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析
41丨数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?
42丨当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?
43丨深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别?
第四模块:数据分析工作篇 (2讲)
44丨如何培养你的数据分析思维?
45丨求职简历中没有相关项目经验,怎么办?
加餐 (1讲)
加餐丨在社交网络上刷粉刷量,技术上是如何实现的?
结束语 (1讲)
结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战
数据分析实战45讲
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结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战

陈旸 2019-03-29
你好,我是陈旸。
我从去年十一前开始准备专栏,到今年 3 月底樱花飞舞的季节,转眼之间,专栏的内容已经全部更新完毕了。这期间将近有 200 天的时间,而专栏的更新也有 100 多天。非常开心能与大家度过这 100 多天的时间,这段时间里我看到了你们学习的热情,有很多同学认真做总结笔记,并分享出来,还有同学认真手绘专栏的思维导图,实践每一段代码……所有这些都让我看到了你们学习的热情。
我也要感谢洆洆的妈妈(我的老婆),当我准备专栏的时候,洆洆是一个不到 6 个月的宝宝,只有在夜晚洆洆睡着的时候,我才能开始录音工作。最应该感谢的就是我的老婆,她一个人带孩子。本来晚上回家我可以分担一些,不过为了让我安心地准备专栏,她晚上都是一个人哄宝宝睡觉。
同时,也要感谢我们的编辑和运营的同事。为了保证文章语义的准确和通俗易懂,编辑对每一篇文章都进行认真地修改,插图部分更是自己手绘出来的。多亏了运营,才有了大家互相交流的平台。
回想起来,这些经历依然历历在目。我很庆幸能与你们共同度过这段学习时间。从我最开始准备专栏的时候,我就在想,我希望通过专栏交付什么。我希望你通过专栏,不仅仅可以获得知识,掌握工具的使用,更希望你能得到思维和实战经验的提升。
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精选留言(16)

  • 一语中的
    目前为止报过的网课有:selenium相关课程和陈老师的数据分析。真的很幸运,遇到的老师不只是讲语法,讲工具,更多的是告诉你多思考。比如,selenium的老师常说,web/app自动化测试你掌握了测试思维,不管什么测试工具,稍加练习都能运用自如。而在数据分析的这些课程里,除了语法、工具、技能外,有很多有温度的文字,比如开篇的MAS学习方法,贯穿始终的数据思维。在练习中我发现基本上每篇实战的文章里面,都有一段字:我们先把整个项目的流程梳理下,然后就是一个图片写着准备阶段和分类阶段要完成的内容。所以,现在闭着眼,我都可以写出整个流程,多谢老师。其实敲到41课感觉有点进行不下去了(不知为啥,敲的有点迷茫==),继而看到44,45两节的内容,内心重新振作一番,回顾了下之前课程的笔记内容,好像又有点感觉了,多谢老师。结尾篇的文字同样很有温度,要是感觉在数据分析的路上走偏了就回顾看看这篇文章审视一下自己,感谢老师。
    2019-03-29
    17
  • KayKay
    越来越怀疑数据分析的发展前景,有点儿迷茫了,想知道怎么规划......
    2019-04-01
    7
  • 李沛欣
    辛苦大佬,受益良多
    2019-03-29
    6
  • 戴景波
    我从零基础跟着老师的节奏一点一点做,从爬虫到数据分析,再到后评估模型,做了自己的预测项目,有兴趣的朋友可以一起交流!github.com/acredjb/FBP谢谢老师的课程!这样系统化的课程我已经推荐给我的朋友。另外,学以致用才是学习课程收获最多的东西!
    2019-04-10
    5
  • third
    之前看过吴恩达老师的课,然后开始学python,但是人工智能还是不懂,以一种的方式算是入门了人工智能,很开心。

    很感谢能学到老师的课,第一遍已经完整过完,下面是第二遍写笔记、思考和践行。

    希望能够从事数据分析这份工作。

    目前已经学完了《python数据分析基础》,正在看《利用python进行数据分析》,目前给自己定下的路径是pandas、numpy的学习-掌握基本的数据库-可视化工具mat和sns-多做项目

    有一个问题是很多数据分析的岗位都需要熟练掌握excel,SPSS等、熟悉Linux系统,我需要在这些方面花一些时间吗?还是只用专注于python的数据分析呢?

    除此之外,老师还有一些别的建议吗?

    心得
    强烈认同思维和实战是自己,比起改变的东西,我们更应该专注那些不变的事情上

    自己给自己提问题,努力分享出去,本质是逼着自己去思考,用输出倒逼输入。
    2019-03-29
    5
  • 王彬成
    很认同老师所说的:方法比努力更重要;投入越多,收获越多。
    上一周花了一整周的时间重新学习python,自认为对 python基础不熟悉。就在mooc找《Python语言程序设计》这课程进行学习。但学完后发现,其实我对python的基础都已经掌握,目前缺少的是实践。而最高效的方法应该去“力扣”刷题。很后悔浪费时间。
    还有一个懊悔的事情。自认为对数据分析掌握通透,但经过一个师兄的预面试,发现最基本的数据分析分类算法有几种,这类问题也不清晰,更何况分辨随机森林和svm算法的区别。
    启示是:要想清楚方法,再去行动,要不然就是做无效的努力
    2019-03-31
    3
  • 50包邮解君愁
    谢谢陈老师,在这里真的受益匪浅,可能是老师讲课准备的很用心,听起课来总有一种亲切感,不过还有好多章节没有学好,要开始再来一遍啦
    2019-03-30
    3
  • 竹猫
    感谢付出,江湖再见
    2019-03-29
    2
  • 老师能谈下数据分析未来的职业规划吗?看到宣传的目录上有一讲内容是讲这个,但是学完了没发现是有关于职业规划的章节。我之前从事编程,大学专业原因有统计学基础,因为兴趣爱好,刚转行过来9个月的时间,如果想往数据总监上走的话,或者成为一名资深数据分析师该朝着哪些地方用功?老师可以解答下我的疑惑吗?
    2019-04-26
    1
    1
  • mickey
    全部学完了,谢谢陈博士。
    2019-04-12
    1
  • [读树笔记]
    Python就像一个朋友,我不但跟他打交道,还把它的前前后后都看了一遍,对它的认知又更进一步
    2019-04-02
    1
  • 周萝卜
    感谢老师的辛苦付出
    2019-03-29
    1
  • 历尽千帆
    收获颇丰,老师再见ヾ( ̄▽ ̄)Bye~Bye~
    2019-03-29
    1
  • 吴乃圩
    提问:好问题胜过好老师。好的问题是思考的开始,思考是成长的开始。
    输出:以教为学,换个角度理解知识。多维度和多角度的观察,才能更全面的认知世界。
    练习:只有锻炼,肌肉才能长出来,神经元也是。避免学了那么多,还是过不好这一生。
    2019-10-09
  • 羊不吃青草
    感同身受。

    作者回复: 感谢认可,希望能有所收获

    2019-08-23
  • liuyyy
    谢谢老师!
    2019-04-11
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