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2.数据分析师中级进阶篇等

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#2.数据分析师中级进阶篇等简介

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资源内容:

2.数据分析师中级进阶篇
1.数据分析师初级入门篇
3.数据分析师高级实战篇
|____01.R语言实战与金融大数据处理10课
|____01.R语言第1周_R简介,变量,向量,数组,矩阵,数据框,读写文件,控制流
|____01.大数据的矩阵基础14课
|____01.大数据的统计学基础15课
|____01.数据库开发概述
|____01.第1周shiny包概述,各种基础函数介绍
|____01.第1周基本制图函数综述
|____01.第1周金融数据分析概述,量化投资,统计套利,算法交易,quantmod包概述
|____01.第1周面向小白的统计学:描述性统计(均值,中位数,众数,方差,标准差,与常见的统计图表)
|____01.第1章GGplot2包概述
|____01.第1课R语言基础:R简介、数据类型介绍、R的数据可视化、常用R包介绍。R集成开发环境
|____01.第1课SAS体系介绍:逻辑库,变量、函数、操作符与SAS表达式,数据步基本语句
|____01.第1课机器学习概论
|____01.第1课面向小白的线性代数:矩阵基本知识,加减乘法,转置,行列式,秩,逆矩阵
|____01.第1课:金融计量学概念:股票、期权、收益率
|____01.第一周HTTP协议,RCurl包概述,主要函数初识
|____01.第一课:SPSS入门介绍
|____01MATLAB系统环境与设置.avi
|____01数据挖掘概念,课程简介,数据库技术发展史,数据挖掘应用.avi
|____01第一课时:ETL的概念,Kettle的概念、功能、操作
|____02.R七种武器之交互化展示包shiny3课
|____02.R语言第2周_R的数据可视化,各种图表,常用统计量计算
|____02.R语言进阶数据展现14课
|____02.SQL入门
|____02.深入玩转EXCEL10课
|____02.第2周quantmod的ETL功能,抓获和处理行情数据
|____02.第2周理解关键制图参数
|____02.第2周简单的应用:生成动态图形,生成回归模型,动态人口分析
|____02.第2周赌博设计:概率的基本概念,古典概型
|____02.第2章图形对象与GGplot函数
|____02.第2课ETL技术之一:复杂的数据步控制,读取外部文件和数据库连接
|____02.第2课数据整理:数据的读入输出、控制流、各种图表,常用统计量计算
|____02.第2课线性回归与Logistic。案例:电子商务业绩预测
|____02.第2课计算机派上用场:常用矩阵计算工具,Excel,R,Matlab,怎样使用软件书写矩阵公式
|____02.第2课:金融计量学概念:资产组合复制与套利
|____02.第二周RCurl包深入讲解,查看服务器端信息,认证,表单提交等,各函数用途及有关参数设置
|____02.第二课:好的开始是成功的一半——数据录入与数据整理
|____02MATLAB的数据操作及语法.avi
|____02数据挖掘和商业智能,分类,聚类,数据特征化处理,关联规则.avi
|____02第二课时:Kettle资源库、日志、运行方式
|____03.R七种武器之金融数据分析quantmod3课
|____03.R语言数据分析、展现与实例15课
|____03.R语言第3周_随机变量,密度函数,一元线性回归模型
|____03.基础数据分析与R语言12课
|____03.最常用的SELECT
|____03.第3周散点图
|____03.第3周案例分析,从案例中掌握shiny包的应用
|____03.第3周每人脑袋里有个贝叶斯:条件概率与贝叶斯公式,独立性
|____03.第3周股市数据分析,条形图,蜡烛图,线图,技术指标分析
|____03.第3章基本作图
|____03.第3课ETL技术之二:数据集整理。跳转、循环、数组等,数据集合并,OUTPUT语句
|____03.第3课了解直观背景是最好的学习方法:矩阵的代数意义,线性方程组,线性相关性
|____03.第3课岭回归,Lasso,变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧
|____03.第3课数据展现1:基本制图函数综述、理解关键制图参数
|____03.第3课:数学是描述量化关系的语言——统计学相关基础
|____03.第三周正则表达式,实例演练,利用RCurl包写一个小爬虫抓取数据
|____03.第三课:化繁为简——描述性统计分析
|____03MATLAB的矩阵操作.avi
|____03数据仓库,面向主题,整合,OLTP,OLAP,DMQ.avi
|____03第三课时:输入步骤(表输入、文本文件输入、XML文件输入...)
|____04.R七种武器之数据加工厂plyr3课
|____04.R语言第4周_多元线性回归模型
|____04.SAS教程初级篇14课
|____04.SQL之普通函数篇
|____04.数据分析与SAS15课
|____04.第4周啊!微积分:随机变量及其分布(二项分布,均匀分布,正态分布)
|____04.第4周线图与时间序列谱图
|____04.第4章Scales和Theme
|____04.第4课ETL技术之三:过程步常用语句,几个常用过程,SQL过程
|____04.第4课从初中生的二元一次到高精专的n元一次:线性方程组详解,克莱姆法则
|____04.第4课数据展现2:散点图、线图与时间序列谱图,案例:股价走势可视化展现
|____04.第4课降维技术。案例:业绩综合指标设计
|____04.第4课:金融数据与时间强相关——时间序列模型
|____04.第四课:看图说话——统计图表分析
|____04MATLAB矩阵处理基础.avi
|____04数据仓库设计过程,OLAP服务器体系结构,Cube.avi
|____04第四课时:输出步骤(表输出、更新、删除、文本文件输出、XML文件输出...)
|____05.R七种武器之数据展现包GGplot25课
|____05.R语言第5周_logistic回归,广义线性回归,非线性回归
|____05.SQL之分析函数篇
|____05.数据分析与SPSS12课
|____05.第5周万事皆由分布掌握:多维随机变量及其分布
|____05.第5周柱形图,点图,饼图,直方图
|____05.第5章复杂技巧作图
|____05.第5课任何东西只要画出图就解决了一大半:矩阵的几何意义,向量空间,基和维数,基变换
|____05.第5课初识SAS分析之一:描述性统计量计算过程
|____05.第5课数据展现3:柱形图,点图,饼图,直方图,案例:销售数据可视化展现
|____05.第5课线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘,案例:智能判断垃圾短信,通过文本挖掘给用户加标签,评论自动分析,用户流失预警
|____05.第5课:R软件,金融数据分析利器
|____05.第五课:真假博弈1——假设检验概述与t检验
|____05.详解SQL与PLSQL14课
|____05MATLAB程序控制结构.avi
|____05top-kaverage,H-tree,多粒度复杂聚合.avi
|____05第五课时:转换步骤(过滤、字符串处理、拆分字段、计算器...)
|____06.Matlab基础视频教程附源码10课
|____06.R七种武器之网络爬虫RCurl3课
|____06.R语言第6周_MINE方法,apriori购物篮分析
|____06.正则表达式
|____06.深入BI之Kettle篇ETL技术15课
|____06.第6周砖家的统计学:随机变量的期望,方差与协方差
|____06.第6周箱线图,热力图
|____06.第6课决策树,组合提升算法,bagging和adaboost,随机森林。案例:运营商用户分析
|____06.第6课初识SAS分析之二:制表与画图
|____06.第6课向高维空间进发:向量空间进阶,线性变换
|____06.第6课数据展现4:箱线图,热力图,等高线,地图,案例:Facebook好友联系图
|____06.第6课:定性投资与量化投资概述
|____06.第六课:真假博弈2——非参数检验与卡方检验
|____06MATLAB的编辑器和程序调试.avi
|____06数据预处理,数据整合和离散化,数据规约化,数据清理.avi
|____06第六课时:转换步骤(字段选择、排序、增加校验列、去除重复记录...)
|____07.R语言第7周_分类算法,线性判别法,贝叶斯分类器,决策树
|____07.SQL之统计
|____07.数据分析之推荐系统9课
|____07.数据挖掘教学视频22课
|____07.第7周上帝之手,统计学的哲学基础:大数定律、中心极限定理与抽样分布
|____07.第7周等高线,地图,转换为图形文件
|____07.第7课抓住不变量是数学方法的本质所在:内积,正交矩阵,特征值和特征向量
|____07.第7课支持向量机,为什么能理解SVM的人凤毛麟角?
|____07.第7课真理还是谬误?拉出来遛遛:假设检验
|____07.第7课预知未来的回归模型1:线性回归模型,案例:网页流量预测
|____07.第7课:量化投资的主要问题与方法介绍
|____07.第七课:万物皆有联系——相关分析与回归案例
|____07MATLAB绘图功能(1)二维高层绘图操作.avi
|____07第七课时:应用步骤、流程步骤(处理文件、执行程序、发送邮件、空操作、阻塞步骤、中止等...)
|____07聚类,聚类定义,聚类算法.avi
|____08.R语言第8周_分类算法,神经网络,最近邻算法
|____08.SQL之层次查询(树状查询)
|____08.数据分析之量化投资13课
|____08.第8周ggplot2概述与入门
|____08.第8周点数成金,从抽样推测规律之一:点估计与区间估计
|____08.第8课人工神经网络,单层感知器,线性神经网络,BP神经网络,基于梯度下降的学习算法,图像压缩和银行用户信用评估
|____08.第8课告别拍脑袋式的肉眼判断:方差分析
|____08.第8课给曲面分类:二次型,正定对称矩阵,二次型的对角化
|____08.第8课预知未来的回归模型2:logistic回归,广义线性回归,非线性回归,案例:婚外情频率预测
|____08.第8课:高收益意味着高风险——风险评估与管控
|____08.第八课:影响因素判断——方差分析
|____08MATLAB绘图功能(2)二维底层绘图修饰.avi
|____08数据挖掘查询语言,DMQL,DMQL语法.avi
|____08第八课时:查询步骤、连接步骤(数据库查询、流查询、合并记录、记录集连接、笛卡尔...)
|____09.PLSQL入门
|____09.R语言第9周_聚类算法_层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法
|____09.数据分析之机器学习11课
|____09.第9周万能的qplot——基础
|____09.第9周点数成金,从抽样推测规律之二:参数估计
|____09.第9课从繁入简:矩阵分解,标准型
|____09.第9课我也是个预言家之一:相关分析与线性回归模型
|____09.第9课通用逼近器径向基函数神经网络,在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例:字符识别,人脸识别
|____09.第9课预知未来的回归模型3:回归检验与方差分析,案例:上两周周案例的进一步分析优化
|____09.第9课:择股问题:如何选择一只正确的股票?
|____09.第九课:与时俱进——时间序列分析
|____09MATLABNotebook使用简介.avi
|____09第九课时:脚本步骤(Javascript,JavaClass、正则表达式...)
|____09面向属性的归纳,基本算法.avi
|____10.函数和过程
|____10.真实电商数据仓库全流程开发详解15课
|____10.第10周万能的qplot——更精致的展现
|____10.第10课对或错?告别拍脑袋决策:基于正态总体的假设检验
|____10.第10课我也是个预言家之二:Logistic回归模型与非线性回归
|____10.第10课挖掘关联和推荐技术:MINE方法,apriori购物篮分析,案例:超市购物篮分析
|____10.第10课概率神经网络和信念贝叶斯分类器
|____10.第10课走向机器学习:SVD分解及其应用
|____10.第10课:鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定
|____10.第十课:泾渭分明——分类算法
|____10MATLAB符号运算.avi
|____10对象数据概括化.avi
|____10第十课时:作业项(拷贝、移动、ftp、sftp…)
|____11.R语言第11周_主成分分析
|____11.嵌套子程序和包
|____11.第11周图层
|____11.第11课万事皆选择1:分类算法(线性判别法,贝叶斯分类器,决策树,最近邻算法),案例:汽车销量
|____11.第11课人生大部分问题是抉择问题:分类器
|____11.第11课回归分析的实质:广义逆矩阵及其应用
|____11.第11课扔掉正态分布:秩和检验
|____11.第11课聚类,孤立点判别。案例:推荐系统,自动品酒器,作弊识别,社会系统团体识别
|____11.第11课:计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略
|____11.第十一课:物以类聚——聚类算法
|____11对象数据概括化.avi
|____11第十一课时:Kettle的参数和变量、Kettle集群
|____12.R语言第10周_聚类算法_基于密度的方法
|____12.R语言第12周_因子分析
|____12.第12周工具箱,润色,发布为图形文件
|____12.第12课万事皆选择2:聚类算法(层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法),案例:推荐系统
|____12.第12课人以群分,物以类聚:聚类分析
|____12.第12课矩阵技术在机器学习中的应用
|____12.第12课预测未来的技术:回归分析
|____12.第12课:让机器人帮忙赚钱——统计套利策略
|____12.第十二课:大道至简——降维方法研究
|____12.触发器
|____12关联规则挖掘算法,DHP,频繁模式挖掘算法.avi
|____12第十二课时:Ketle代码编译、代码结构、应用集成、各种配置文件
|____13.第13周综合应用案例
|____13.第13课大道至简:降维技术,主成分分析和因子分析,案例:业绩综合指标设计
|____13.第13课抓住背后看不见那只手:主成分分析与因子分析
|____13.第13课抓住表象背后那只手:方差分析
|____13.第13课有100亿亿个元素的矩阵怎样存储:稀疏矩阵
|____13.第13课:实践出真知——量化投资R实例展示
|____13.静态SQL与动态SQL
|____13多层次关联规则,置信度,支持度.avi
|____13第十三课时:插件开发-步骤、作业项
|____14.第14周怎样制作R扩展包
|____14.第14课不是算命先生:生存分析,COX回归模型
|____14.第14课挑战Google的核心秘密Pagerank计算:大型矩阵计算的并行化
|____14.第14课沿着时间轴前进,预测电子商务业绩:时间序列分析简介
|____14.第14课沿着时间轴前进:时间序列分析,案例:未来股价预测
|____14.记录与集合
|____14大型数据库中的关联规则挖掘,序列模式挖掘,频繁模式挖掘应用.avi
|____14第十四课时:作业设计技巧、错误处理、调试转换、循环和分支
|____15.第15课PageRank的背后:随机过程与马尔科夫链简介
|____15.第15课R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲
|____15.第15课股神是怎样炼成的:时间序列与ARIMA模型
|____15分类,预测,支持向量机算法,贝叶斯算法,神经网络算法.avi
|____15第十五课时:大数据插件(Hadoop文件输入输出,HBase输入输出,MapReduce输入输出,MongoDB输入输出)
|____17其他分类算法,预测,分类精确度.avi
|____18数值离散化,枚举值,序列值.avi
|____19划分算法,基本概念,K平均值算法,PAM算法.avi
|____20COBWEB聚类方法.avi
|____21时空数据挖掘,序列数据挖掘,时空和序列数据挖掘应用.avi
|____22网络数据挖掘,数据挖掘系统,数据挖掘的理论基础.avi
|____Hadoop大数据视频教程-第一季-题纲.txt
|____Kettle文档
|____MATLAB基础视频教程系列代码及课件
|____R_Graphics_Cookbook代码和数据.zip
|____R_Graph_Cookbook.pdf
|____R语言文档资料PDF精品
|____R语言文档资料PDF精品
|____R语言文档资料PDF精品
|____video_P1-数据仓库基础理论与技术圈
|____video_P2-Hadoop&Hive数据仓库技术
|____video_P3-电商核心业务知识详解
|____[漫画统计学之回归分析].(日)高桥 信 著.扫描版.pdf
|____[漫画统计学之因子分析].(日)高桥 信 著.扫描版.pdf
|____【带完整书签】统计建模与R软件-薛毅、陈立萍-2006.pdf
|____主讲人介绍(20140423).jpg
|____作业
|____作业.rar
|____作业.rar
|____恢复matlab文件关联及图标.docx
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____教程目录及说明.txt
|____文档资料
|____文档资料
|____第1周推荐系统概述
|____第1讲:SAS基本介绍.avi
|____第1课Split-Apply-Combine思想,plyr包概述,数据加工主函数介绍和应用
|____第1课带你重新认识Excel
|____第2周最流行的推荐系统:itemCF和userCF
|____第2讲续:SAS运行环境的界面介绍、第1个例子_P.avi
|____第2讲:SAS的安装_P.avi
|____第2课化零为整—Excel的数据录入与数据整理技
|____第2课神奇的数据加工辅助函数、函数加工器介绍和应用
|____第3周大数据环境下的itemCF实现
|____第3讲:Insight模块_P.avi
|____第3课可视化的威力1——销售数据的图表分析
|____第3课实战操练,从案例分析看如何巧用plyr包来提高处理效率
|____第4周基于频繁模式的推荐系统,套餐设计
|____第4讲:SAS编程基本语法_P.avi
|____第4课可视化的威力2——Excel中你所不知道的图表
|____第5周基于内容的推荐,隐语义模型
|____第5讲数据的导入与导出(续).avi
|____第5讲数据的导入与导出.avi
|____第5课调查问卷数据分析——Excel常规计算分析
|____第6周SVD,基于标签的推荐系统
|____第6讲Analyst模块(续).avi
|____第6讲Analyst模块.avi
|____第6课营销方案决策——Excel高级分析之规划求解问题
|____第7周网络好友
|____第7讲SAS运算符及函数(续1).avi
|____第7讲SAS运算符及函数(续2).avi
|____第7讲SAS运算符及函数(续3).avi
|____第7讲SAS运算符及函数.avi
|____第7讲续4:DATA步信息语句_P.avi
|____第7课VBA,Excel中的编程语言——宏与VBA简介
|____第8周用Cypher语言实现好友推荐
|____第8讲:Assist模块_P.avi
|____第8课语法,编程的基础——VBA语法基础介绍
|____第9周实时推荐系统
|____第9讲:proc步语法详解_P.avi
|____第9课一起来认识Excel的对象吧—Excel常用对象与事件介绍
|____第10讲:使用SAS制作统计分析报表_P.avi
|____第10课论外观的重要性—用户界面交互式设计
|____第11讲:使用STAT模块进行统计分析介绍_P.avi
|____第11课高级进阶—Excel与数据库协同应用技巧与VBA高级编程
|____第12讲:SAS中的宏语言_P.avi
|____第12课实践是关键—ExcelVBA综合案例分析
|____第13讲:EnterpriseMiner数据挖掘模块_P.avi
|____第14讲:使用ETS模块对面板数据进行计量分析_P.avi
|____讲义、作业与练习
|____讲座视频
|____讲座课件代码
|____课件
|____课件PDF
|____课件、随堂练习与参考文档
|____课程参考书.rar
|____课程资料
|____资料.rar
|____资料.rar

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