天善智能

01-【高清 完结】天善智能 数据分析师八大能力培养

配套课件

章节01： 一个本质的问题：数字、数据、数据分析与数据分析工作

章节02： 一个有趣的现象：为什么叫数据分析部，不叫esp部

章节03： 一个成长的难题：从掌握取数技能，到完成数据分析工作，还需要补充多少能力

章节04： 能力一：收集信息能力

章节05： 能力二：沟通需求能力

章节06： 能力三：定义问题能力

章节07： 能力四：梳理流程能力

章节08： 能力五：定义标准的能力

章节09： 能力六：寻找原因的能力

章节10： 能力七：提出建议的能力

章节11： 能力八：总结汇报的能力

02-【完结】从0起步，走bi业务路线（升级版）

03-【完结】三个月教你从零入门人工智能！！ 深度学习精华实践课程 [1.87G]

三个月入门人工智能-配套课件# [153.72M]

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章节01： 什么是人工智能# [35.62M]

1. 介绍.mp4 [14.98M]

2. 前期环境准备.mp4 [20.63M]

章节02： 深度学习入门基础知识# [242.86M]

03. 深度学习环境准备（#）.mp4 [6.41M]

04. tensorflow快速入门（一）–基本概年和框架（【编程】）.mp4 [49.83M]

05. tensorflow快速入门（二）–实战演练和模型训练（#）.mp4 [47.13M]

06. tensorflow快速入门（三）–技巧总结（#）.mp4 [29.91M]

07. 深度学习数学知识一览表（#）.mp4 [25.48M]

08. 作业：实例：用自己的数据集训练模型（#）.mp4 [2.62M]

09. 作业讲解—如何制作自己的数据集1（#）.mp4 [42.86M]

10. 作业讲解—如何制作自己的数据集2（#）.mp4 [38.62M]

章节03： 传统神经网络与参数理解# [267.97M]

11. 什么是多层感知机（#）.mp4 [5.62M]

12. 激活函数的原理、类别与实现1.mp4 [26.35M]

13. 激活函数的原理、类别与实现2（#）.mp4 [13.74M]

14. 损失函数的原理、类别与实现上（#）.mp4 [25.23M]

15. 损失函数的原理、类别与实现下（#）.mp4 [14.34M]

16. 梯度下降算法一（#）.mp4 [34.17M]

17. 梯度下降算法二（#）.mp4 [47.24M]

18. 学习率的设定（#）.mp4 [8.35M]

19. 正则化的方法（一）（#）.mp4 [38.75M]

20. 正则化的方法(二)（#）.mp4 [10.38M]

21. 实例：识别花的种类（#）.mp4 [15.45M]

22. 作业：改变不同的参数，提高识别花种类的准确率（#）.mp4 [3.35M]

23. 作业讲解：不同参数的改变对于准确率的变化原理（#）.mp4 [24.99M]

章节04： 前向传播与反向传播# [65.28M]

24. 前向传播的原理（#）.mp4 [5.16M]

25. 前向传播的代码实现（#）.mp4 [3.67M]

26. 反向传播的原理（#）.mp4 [17.74M]

27. 反向传播代码实现（#）.mp4 [4.71M]

28. 实例：自己手写一个完整的bp（#）.mp4 [15.32M]

29. 作业：写一个autoencoder（#）.mp4 [1.96M]

30. 作业讲解：如何写一个autoencoder（#）.mp4 [16.72M]

章节05： 自编码autocoder的原理及应用# [73.85M]

31. 什么是autoencoer（#）.mp4 [7.92M]

32. autoencoder的原理与实现（#）.mp4 [10.63M]

33. autoencoder与pca的区别（#）.mp4 [4.82M]

34. autoencoder的变种（一）（#）.mp4 [9.33M]

35. autoencoder的变种（二）（#）.mp4 [10.50M]

36. 实例：autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用（#）.mp4 [19.67M]

37. 作业：运用autoencoder对海量数据进行降维（#）.mp4 [4.04M]

38. 作业讲解：如何高效的运用autoencoder降维（#）.mp4 [6.93M]

章节06： 经典卷积神经网络及图像分类# [311.61M]

39. 卷积神经网络的背景与原理（#）.mp4 [24.33M]

40. 卷积神经网络的代码实现（1）（#）.mp4 [42.02M]

41. 卷积神经网络的代码实现（2）（#）.mp4 [61.97M]

42. le-net5的网络结构与实现（#）.mp4 [28.29M]

43. alexnet的网络结构和实现（#）.mp4 [14.71M]

44. vgg的网络结构及实现（#）.mp4 [11.66M]

45. googlenet的网络结构与实现（#）.mp4 [38.20M]

45. googlenet的网络结构与实现(1)（#）.mp4 [38.27M]

46. resnet的网络结构及实现（#）.mp4 [9.12M]

47. 实例：用经典的卷积神经网络cifar-10数据进行图像分类（#）.mp4 [43.04M]

章节07： 目标检测算法的原理及应用 [223.70M]

48. 目标检测算法的简介与种类（#）.mp4 [19.00M]

49. r-cnn相关算法的原理及实现（一）（#）.mp4 [51.68M]

50. r-cnn相关算法的原理及实现（二）（#）.mp4 [23.04M]

51. yolo相关算法的原理及实现（一）（#）.mp4 [26.42M]

52. yolo相关算法的原理及实现（二）（#）.mp4 [48.56M]

53. ssd相关算法的原理及实现 （一）（#）.mp4 [33.04M]

54. ssd相关算法的原理及实现 （二）（#）.mp4 [21.96M]

章节08： 迁移学习# [40.14M]

55. 迁移学习简介（#）.mp4 [8.29M]

56. 迁移学习的应用（#）.mp4 [9.70M]

57. 迁移学习的方法（#）.mp4 [11.08M]

58. 迁移学习案例分享（#）.mp4 [11.08M]

章节09： 循环神经网络rnn# [61.97M]

59. 循环神经网络rnn的简介与原理详解（#）.mp4 [24.24M]

60. 循环神经网络rnn的代码实现（#）.mp4 [11.54M]

61. 实例：用rnn来做情感分析（#）.mp4 [26.19M]

章节10： 自然语言处理# [89.50M]

62. lstm的简介与原理详解（#）.mp4 [8.63M]

63. lstm的代码实现（#）.mp4 [14.80M]

64. 实例：用lstm实现一个简单的聊天机器人（#）.mp4 [66.07M]

章节11： 无监督学习：对抗网络gan# [116.94M]

65. gan的背景与应用（#）.mp4 [9.33M]

66. gan的数学推导及代码实现（#）.mp4 [41.50M]

67. gan的变种及应用（#）.mp4 [40.19M]

68. 实例：用gan生成二次元萌妹子（#）.mp4 [25.92M]

章节12： 深度学习的高性能计算# [125.13M]

69. 单机单卡的实现过程（#）.mp4 [8.44M]

70. 单机多卡的实现过程（#）.mp4 [27.89M]

71. 多机单卡的实现过程（#）.mp4 [8.93M]

72. 多机多卡的实现过程#.mp4 [41.07M]

73. 实例： 分布式训练实例：基于docker的分布式##.mp4 [38.81M]

章节13： 实战项目演练# [106.26M]

74. 用户分群与偏好预测经典案例##.mp4 [39.27M]

75. 自动创作古诗词##.mp4 [24.48M]

76. 自动创造音乐##.mp4 [42.51M]

04-【完结】自然语言处理之ai深度学习顶级实战课程 [15.60G]

275_aupo_自然语言处理 [12.70G]

第九章 [23.94M]

chunking.zip [8.86M]

dict_now.csv [421.49K]

gen_data(1).py [3.34K]

gen_data.py [3.34K]

neruselocal4.zip [13.87M]

source_data(1).zip [116.10K]

source_data.zip [116.10K]

电子病历实体识别.pdf [579.53K]

3、5人名、地名、机构名等关键命名实体识别.pptx [1.88M]

3、6 textrank算法原理介绍.pptx [1.88M]

code.zip [1.31G]

textrank.docx [31.16K]

第八章.zip [72.42M]

第二章.zip [647.92M]

第六章.zip [246.05M]

第七章.zip [71.65M]

第三章.zip [6.52G]

第四章.zip [2.57G]

第五章.zip [1.26G]

第一章.zip [1.35M]

章节1： nlp和深度学习发展概况和最新动态 [310.87M]

1. nlp历史现在及为什么需要学习nlp技术.mp4 [133.66M]

2. nlp实现机器学习，聊天机器人，情感分析和语义搜索.mp4 [177.21M]

章节2： nlp与python编程 [194.42M]

3. python环境搭建及开发工具安装.mp4 [29.66M]

4. nlp常用python开发包的介绍.mp4 [42.50M]

5. jieba安装、介绍及使用.mp4 [45.18M]

6. stanford nlp 在python环境中安装、介绍及使用.mp4 [38.84M]

7. hanlp 在python环境中安装、介绍及使用.mp4 [38.26M]

章节3： 快速掌握nlp技术之分词、词性标注和关键字提取 [291.25M]

08. 分词、词性标注及命名实体识别介绍及应用.mp4 [28.60M]

09. 准确分词之加载自定义字典分词01.mp4 [39.07M]

10. 准确分词之加载自定义字典分词02.mp4 [42.74M]

11. 准确分词之动态调整词频和字典.mp4 [32.55M]

12. 词性标注代码实现及信息提取.mp4 [22.67M]

13. 人名、地名、机构名等关键命名实体识别.mp4 [44.90M]

14. textrank算法原理介绍.mp4 [50.36M]

15. 基于textrank关键词提取.mp4 [30.36M]

章节4： 句法与文法 [175.62M]

16. 依存句法与语义依存分析.mp4 [26.17M]

17. 依存句法树解析（子树遍历，递归搜索，叶子节点提取等）.mp4 [40.92M]

18. 名词短语块挖掘.mp4 [61.82M]

19. 自定义语法与cfg.mp4 [46.70M]

章节5： n-gram文本挖掘 [129.74M]

20. n-gram算法介绍.mp4 [27.09M]

21. n-gram生成词语对.mp4 [27.79M]

22. tf-idf算法介绍应用.mp4 [24.36M]

23. 基于tf-idf挖掘符合语言规范的n-gram.mp4 [50.50M]

章节6： 表示学习与关系嵌入 [295.19M]

24. 语言模型.mp4 [19.38M]

25. 词向量.mp4 [57.03M]

26. 深入理解word2vec算法层次sofmax.mp4 [59.39M]

27. 深入理解word2vec算法负采样.mp4 [51.90M]

28. 6.4 基于word2vec技术的词向量、字向量训练.mp4 [107.49M]

章节7： 深度学习之卷积神经网络 [308.75M]

29. bp神经网络.mp4 [53.17M]

30. 彻底理解深度学习指卷积神经网络.mp4 [63.47M]

31. cnn文本分类.mp4 [45.44M]

32. cnn文本分类算法模块.mp4 [95.66M]

33. cnn文本分类模型详解数据预处理.mp4 [35.25M]

34. cnn文本分类模型测试与部署.mp4 [15.76M]

章节8： 深度学习之递归神经网络 [228.53M]

35. 递归网络.mp4 [54.72M]

36. lstm.mp4 [57.54M]

37. lstm文本分类原理.mp4 [11.75M]

38. lstm文本分类代码架构.mp4 [27.10M]

39. lstm文本分类代码详解.mp4 [49.80M]

40. lstm文本分类模型预测与部署.mp4 [27.61M]

章节9： 特定领域命名实体识别ner技术 [1.01G]

41. 基于深度学习医药保险命名实体识别课题背景介绍.mp4 [91.18M]

42. 医药保险命名实体和实体关系体系建立和命名实体分类规范.mp4 [99.65M]

43. 医药保险命名实体识别相关前沿技术和难点.mp4 [49.71M]

44. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计(上).mp4 [50.00M]

45. 基于深度学习医药保险命名实体识别的算法模块设计（下）.mp4 [64.18M]

46. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 [56.96M]

47. 数据的采集，清洗，数据机器自动标注及转化为深度学习格式.mp4 [68.63M]

48. 模型本地lib库封装（上）.mp4 [55.69M]

49. 模型本地lib库封装（下）.mp4 [36.08M]

50. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（上）.mp4 [44.68M]

51. 部署tensorflow训练好的模型为云服务（下）.mp4 [49.88M]

52. 算法设计及代码实现1.mp4 [110.51M]

53. 算法设计及代码实现2.mp4 [58.80M]

54. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）1.mp4 [95.73M]

55. 代码调试，参数优化及深度剖析（深入理解）2.mp4 [99.09M]

自然语言处理-配套课件链接.docx [2.23K]

05-【完结】kaggle十大案例精讲课程 [1.45G]

240_邬书豪_kaggle案例精讲课程 [26.90M]

kaggle案例课程 [26.90M]

apply [4.65K]

apply.r [4.65K]

数据科学社区调查 [25.09M]

multiplechoiceresponses.csv [23.72M]

schema.csv [41.78K]

数据科学调查.r [14.95K]

数据科学社区调查.pdf [1.31M]

员工离职预测 [1.81M]

hr_comma_sep.csv [553.49K]

员工离职预测.pdf [1.26M]

员工离职预测.r [7.88K]

01.数据变量说明.mp4 [14.40M]

02.描述性分析（一）.mp4 [26.97M]

03.描述性分析（二）.mp4 [11.05M]

04.决策树建模.mp4 [29.98M]

05.朴素贝叶斯(1).mp4 [10.62M]

06.模型评估.mp4 [38.87M]

07.变量说明.mp4 [18.99M]

08.数据预处理.mp4 [10.49M]

09.数据科学从业者用户画像1.mp4 [23.56M]

10.数据科学从业者用户画像2.mp4 [34.63M]

11.数据科学从业者用户画像3.mp4 [26.41M]

12.数据科学从业者用户画像4.mp4 [32.64M]

13.数据科学从业者用户画像5.mp4 [15.45M]

14.python、r、sql推荐程度分析.mp4 [22.35M]

15.案例数据介绍.mp4 [16.98M]

16.数据预处理之缺失值处理.mp4 [14.60M]

17.数据预处理之分层抽样.mp4 [29.96M]

18.数据预处理之标准化.mp4 [13.67M]

19.描述性分析1.mp4 [12.30M]

20.描述性分析2.mp4 [12.46M]

21.简单调参.mp4 [11.29M]

22.定制调参.mp4 [9.37M]

23.随机森林建模.mp4 [11.24M]

24.knn建模.mp4 [25.50M]

25.模型评估.mp4 [12.78M]

26.案例变量说明.mp4 [14.19M]

27.封装绘图函数.mp4 [21.64M]

28.描述性分析1.mp4 [12.03M]

29.描述性分析2.mp4 [15.58M]

30.描述性分析3.mp4 [9.50M]

31.回归树建模.mp4 [14.19M]

32.随机森林建模.mp4 [27.10M]

33.svm建模.mp4 [15.26M]

34.模型融合.mp4 [25.80M]

35.案例数据变量说明.mp4 [10.65M]

36.描述性分析1.mp4 [45.92M]

37.枪手用户画像.mp4 [36.48M]

38.美国枪击案地图可视化.mp4 [26.06M]

39.常用图形外观调节.mp4 [16.01M]

40.数据重塑函数总结1.mp4 [19.90M]

41.数据重塑函数总结2.mp4 [27.28M]

42.案例变量说明.mp4 [15.87M]

43.数据预处理.mp4 [11.07M]

44.随机森林建模.mp4 [27.45M]

45.回归树建模+可视化决策规则.mp4 [19.71M]

46.朴素贝叶斯建模.mp4 [9.25M]

47.特征选择+朴素贝叶斯建模.mp4 [13.76M]

48.模型评估.mp4 [7.92M]

49.朴素贝叶斯简介.mp4 [18.67M]

50.案例变量说明.mp4 [13.27M]

51.绘制密度曲线图查看自变量重要性.mp4 [21.20M]

52.回归树建模方法.mp4 [19.58M]

53.支持向量机建模.mp4 [13.37M]

54.特征选择+随机森林建模.mp4 [17.17M]

55.多模型roc曲线对比.mp4 [14.22M]

56.特征选择介绍.mp4 [11.79M]

57.数据变量说明.mp4 [16.66M]

58.重塑数据.mp4 [26.25M]

59.定义文本处理函数.mp4 [20.05M]

60.绘制词云图.mp4 [19.43M]

61.稀疏矩阵计算词频.mp4 [25.20M]

62.随机森林建模.mp4 [31.48M]

63.数据变量说明.mp4 [19.07M]

64.探索哪些爱好及职业更受彼此欢迎.mp4 [37.71M]

65.探索彼此在寻找哪种类型的另一半1.mp4 [26.11M]

66.探索彼此在寻找哪种类型的另一半2.mp4 [20.19M]

67.探索相亲者认为同性在寻找哪种类型的另一方.mp4 [17.84M]

68.探索相亲者认为对方在寻找哪种类型的另一方.mp4 [14.04M]

69.图形输出+条形图+箱线图总结.mp4 [19.92M]

70.变量说明.mp4 [11.00M]

71.相关性分析.mp4 [16.43M]

72.描述性分析1.mp4 [21.89M]

73.描述性分析2.mp4 [24.33M]

74.聚类建模.mp4 [32.02M]

06-【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） [4.91G]

章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库 [899.88M]

1. 数据科学的概念.mp4 [113.69M]

2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 [127.61M]

3. 数据科学的统计基础.mp4 [195.82M]

4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 [145.39M]

5. 各类算法的适用场景讲解.mp4 [185.72M]

6. 面向应用的分类模型评估.mp4 [131.65M]

章节02： 第二讲：python基础 [165.23M]

10. python原生态数据结构(下).mp4 [19.30M]

11. python控制流.mp4 [27.27M]

12. python函数.mp4 [14.51M]

13. python模块的使用.mp4 [11.35M]

7. python介绍.mp4 [13.18M]

8. python基础数据类型和表达式.mp4 [52.64M]

9. python原生态数据结构(上).mp4 [26.99M]

章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步 [513.32M]

14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4 [56.85M]

15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4 [55.93M]

16. 描述性方法大全与python绘图（上）.mp4 [98.51M]

17. 描述性方法大全与python绘图（下）.mp4 [53.82M]

18. 统计制图原理.mp4 [20.50M]

19. 数据库基础.mp4 [9.51M]

20. 数据整合和数据清洗.mp4 [97.29M]

21. 数据整理.mp4 [24.03M]

22. 课后答疑.mp4 [32.39M]

23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4 [31.62M]

24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4 [32.87M]

章节04： 第四讲：二手房价格分析报告 [511.60M]

25. 两变量关系检验方法综述.mp4 [32.99M]

26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4 [42.96M]

27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4 [18.38M]

28. 假设检验与单样本t检验(上).mp4 [29.58M]

29. 假设检验与单样本t检验(下).mp4 [13.48M]

30. 两样本t检验.mp4 [45.02M]

31. 方差分析.mp4 [23.32M]

32. 相关分析.mp4 [16.10M]

33. 相关知识点答疑.mp4 [16.47M]

34. 简单线性回归(上).mp4 [44.31M]

35. 简单线性回归(下).mp4 [11.66M]

36. 多元线性回归.mp4 [33.74M]

37. 课后作业与课程答疑.mp4 [23.56M]

38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4 [3.85M]

39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 [28.43M]

40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 [23.37M]

41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 [21.52M]

42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 [30.71M]

43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 [30.16M]

44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 [21.99M]

章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作 [802.18M]

45. 课程答疑1.mp4 [6.09M]

46. 线性回归检验（上）.mp4 [68.96M]

47. 线性回归检验（中）.mp4 [98.43M]

48. 线性回归检验（下）.mp4 [83.15M]

49. 逻辑回归基础（上）.mp4 [74.23M]

50. 逻辑回归基础（下）.mp4 [124.77M]

51. 课程答疑2.mp4 [124.77M]

52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4 [6.21M]

53. 作业讲解2矩估计1.mp4 [24.34M]

54. 作业讲解3矩估计2.mp4 [16.78M]

55. 作业讲解4极大似然估计.mp4 [23.63M]

56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 [24.62M]

57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 [15.47M]

58. 作业讲解7模型调优.mp4 [41.15M]

59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 [46.93M]

60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 [22.65M]

章节06： 第六讲：电信客户流失预警 [347.59M]

61. 课前答疑.mp4 [4.89M]

62. 决策树建模思路（上）.mp4 [19.98M]

63. 决策树建模思路（下）.mp4 [60.22M]

64. 决策树建模基本原理.mp4 [7.12M]

65. quinlan系列决策树建模原理-id3.mp4 [45.75M]

66. 06quinlan系列决策树建模原理-c4.5.mp4 [12.05M]

67. cart决策树建模原理.mp4 [4.77M]

68. 模型修剪-以cart为例.mp4 [8.93M]

69. 案例讲解1.mp4 [55.86M]

70. 神经网络基本概念.mp4 [9.77M]

71. 人工神经网络结构.mp4 [5.65M]

72. 感知器.mp4 [35.28M]

73. 案例讲解2.mp4 [25.30M]

74. bp神经网络.mp4 [31.24M]

75. 课后答疑.mp4 [20.77M]

章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型 [322.57M]

76. 不平衡分类概述.mp4 [75.74M]

77. 欠采样.mp4 [5.90M]

78. 过采样.mp4 [8.05M]

79. 综合采样.mp4 [6.00M]

80. 案例讲解.mp4 [35.92M]

81. 集成学习概述.mp4 [66.97M]

82. 随机森林.mp4 [55.39M]

83. adaboost算法.mp4 [30.15M]

84. 提升树、gbdt和xgboost.mp4 [38.44M]

章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例 [506.47M]

085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 [21.74M]

086. 主成分分析理论基础1.mp4 [21.01M]

087. 主成分分析理论基础2.mp4 [39.55M]

088. 主成分分析理论基础3.mp4 [21.18M]

089. 主成分分析案例1.mp4 [42.31M]

090. 主成分分析案例2.mp4 [21.59M]

091. 因子分析1.mp4 [46.66M]

092. 因子分析2.mp4 [9.59M]

093. 稀疏主成分分析.mp4 [14.37M]

094. 变量聚类原理.mp4 [15.08M]

095. 变量聚类操作.mp4 [23.58M]

096. 答疑1.mp4 [16.59M]

097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 [50.57M]

098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 [50.66M]

099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 [43.09M]

100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 [58.77M]

101. 答疑2.mp4 [10.12M]

章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 [620.67M]

102. 凸优化基本概念.mp4 [28.57M]

103. 凸集的概念.mp4 [7.80M]

104. 凸函数.mp4 [13.97M]

105. 无约束凸优化计算.mp4 [18.77M]

106. 有约束凸优化计算.mp4 [44.08M]

107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 [33.94M]

108. 支持向量机引论.mp4 [15.64M]

109. 线性可分的支持向量机.mp4 [43.50M]

110. 线性不可分的支持向量机.mp4 [15.59M]

111. 支持向量机使用案例.mp4 [14.60M]

112. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [35.57M]

113. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [32.78M]

114. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [36.37M]

115. gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [33.02M]

116. 客户画像与标签体系.mp4 [25.49M]

117. 客户细分.mp4 [27.97M]

118. 聚类的基本逻辑.mp4 [9.99M]

119. 系统聚类(上).mp4 [51.52M]

120. 系统聚类(下).mp4 [38.44M]

121. k-means聚类.mp4 [51.01M]

122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 [24.24M]

123. 课后答疑.mp4 [17.82M]

章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐 [337.35M]

124. 智能推荐（上）.mp4 [39.67M]

125. 智能推荐（下）.mp4 [82.30M]

126. 购物篮分析与运用.mp4 [19.52M]

127. 关联规则（上）.mp4 [31.76M]

128. 关联规则（中）.mp4 [48.46M]

129. 关联规则（下）.mp4 [15.00M]

130. 序贯模型.mp4 [20.00M]

131. 相关性在推荐中的运用.mp4 [27.19M]

132. 答疑.mp4 [53.45M]

python数据科学-配套课件及作业链接.docx [12.67K]

07- 磨剑之作，七周成“师”！秦路主讲，七周成为数据分析师 视频教程 价值899元

七周成为数据分析师_课件

七周成为数据分析师_课件

第二周

第六周

第七周

第三周

第四周

第五周

第一周

08- 如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型

课件代码

第六章

第七章

第五章

09- 天善智能 求职宝典–面试实战指导 + 职业发展咨询服务 [1.21G]

01.当职业发展遇到问题，你可以这样咨询陈老师.mp4 [18.83M]

02.我在岗，想提升自己，请问应该如何学习.mp4 [7.92M]

03.我在岗，想换坑，请问应该如何准备？.mp4 [17.43M]

04.我有一份意向工作，不知道该不该去，请问如何下决心.mp4 [6.69M]

05.我有n份意向工作，不知道该选哪一个，请问如何下决心.mp4 [5.41M]

06.我已离职，还没找到工作，请问如何提升求职概率？.mp4 [8.81M]

07.我是个在校学生，我在思考该怎么学习、找什么工作，请问建议是.mp4 [12.14M]

08.如果还有其他问题，可以这么咨询陈老师.mp4 [3.07M]

09.面试包装的重要性.mp4 [18.56M]

10.面试难点与成功要领.mp4 [15.31M]

11.简历名称.mp4 [10.13M]

12.简历基本模板.mp4 [10.34M]

13.有经验的同学常犯的简历错误.mp4 [16.89M]

14.转行的同学常犯的简历问题.mp4 [12.49M]

15.表哥表姐（专员）常犯的简历错误.mp4 [15.24M]

16.自我介绍的重要性.mp4 [9.39M]

17.如何做一个好的自我介绍.mp4 [14.50M]

18.自我介绍特殊用法.mp4 [11.11M]

19.自我介绍的常见问题.mp4 [7.84M]

20.项目经验的重要性.mp4 [6.34M]

21.项目经验如何来.mp4 [18.56M]

22.项目经验的呈现方式.mp4 [10.23M]

23.项目经验的注意事项.mp4 [10.86M]

24.案例的注意事项.mp4 [11.32M]

25.案例实战操作.mp4 [7.46M]

26.面试全流程.mp4 [24.35M]

27.疑难问题.mp4 [17.25M]

28.面试前准备-现公司介绍.mp4 [11.76M]

29.面试前准备-现工作情况.mp4 [6.52M]

30.面试前准备-目标岗位研究.mp4 [12.88M]

31.面试前准备-目标公司了解.mp4 [14.07M]

32.收尾.mp4 [12.87M]

33.前言：为什么会有这门新人指导课程.mp4 [5.65M]

34.数据之路三大难题之一：上手难.mp4 [35.72M]

35.数据之路三大难题之二：起步难.mp4 [19.59M]

36.数据之路三大难题之三：找工难.mp4 [18.70M]

37.数据发展史之一：原始时代.mp4 [9.08M]

38.数据发展史之二：pos机时代.mp4 [46.95M]

39.数据发展史之三：crm时代.mp4 [30.55M]

40.数据发展史之四：pc时代.mp4 [17.55M]

41.数据发展史之五：移动互联网时代.mp4 [18.07M]

42.时代启示录：现在就是数据分析最好的时代.mp4 [8.22M]

43.讲工作之前，先了解甲方和乙方的区别.mp4 [24.95M]

44.甲方企业数据工作（原始时代，pos机时代）.mp4 [13.74M]

45.甲方企业数据工作（crm时代，pc时代）.mp4 [12.70M]

46.甲方企业数据工作（移动互联时代）.mp4 [13.61M]

47.乙方企业数据工作.mp4 [11.71M]

48.“好”工作的定义.mp4 [24.21M]

49.哪些工作是好工作.mp4 [18.97M]

50.关于工作岗位，必须提示的要点.mp4 [9.30M]

51.拿到好工作，能力起多大作用.mp4 [19.14M]

52.业务能力培养路径.mp4 [17.69M]

53.分析能力培养路径.mp4 [12.40M]

54.数据计算，建模&仓库能力提升路径.mp4 [28.18M]

55.数据采集能力.mp4 [13.70M]

56.关于能力，经常被误解的问题.mp4 [16.70M]

57.数据能力与工作的关系.mp4 [14.86M]

58.数据能力与数据项目的关系.mp4 [24.13M]

59.数据能力与领导岗位的关系.mp4 [27.21M]

60.入门以后，进一步晋升的方向.mp4 [7.06M]

61.晋升六大路径——理论篇.mp4 [42.88M]

62.晋升六大路径——实战篇.mp4 [34.00M]

63.关于晋升，常见的误解.mp4 [13.86M]

64.正确认识个人能力，能力vs爱好.mp4 [9.85M]

65.正确认识个人能力，能力vs学习.mp4 [24.98M]

66.正确认识个人能力，能力vs岗位.mp4 [20.77M]

67.大一，大二学生，如何打好基础.mp4 [41.66M]

68.大三，大四学生，求职竞争力问题.mp4 [38.24M]

69.研三学生，如何发挥独特优势.mp4 [17.14M]

70.刚工作第一年，工作不顺心.mp4 [14.17M]

71.转行业，转岗位靠谱路线.mp4 [12.85M]

72.自我提升数据能力的方法.mp4 [32.11M]

73.书单与前辈.mp4 [32.12M]

10- 天善智能 datastage视频教程

01.data stage视频教程 6课

datastage 第1课

datastage 第2课

datastage 第3课

datastage 第4课

datastage 第5课

day5资料

datastage 第6课

02.天善智能datastage工具实战讲解

11- 天善智能业务知识一站通

业务知识一站通配套资料

业务知识一站通视频

章节10.案例分析一：某银行经营分析体系

章节11.案例分析二：某银行高价值潜在用户识别体系

章节12.案例分析三：某商业银行精准营销模型

章节13：案例分析四：某地产公式产品规划

章节14：案例分析五：某零售公司经营报表体系

章节15.案例分析六：某零售公司促销分析

章节16.案例分析七：某服务企业会员体系优化

章节17.面试特训，常见的面试案例分析

章节18

章节2.业务知识基础入门

章节3.如何梳理业务逻辑-七步成诗法

章节4.认识目标客户：6个角度与2补阶梯

章节5.理解产品属性：3个常见分析问题

章节6.认识销售渠道：销售分析5步方法

章节7.理解营销策略：数据助力营销3大场景

章节8.认识组织架构：数据分析师地位与价值

章节9.了解营收情况：站在老板视角看数据分析应用

章节前言：为什么要做了解业务知识

12- 用户画像解决方案 [3.39G]

00.课件代码 [42.07M]

课件集合 [23.09M]

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readkafka$$anonfun$main$1.class [2.73K]

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paramsutils.class [0.94K]

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性别分类算法 [317.99K]

code [303.62K]

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userprofile_workflow.py [4.00K]

标签口径及数据调研分析.xlsx [73.34K]

第八章-用户画像产品化.pptx [1.97M]

第二章-用户标签指标体系.pptx [1.00M]

第九章-用户画像应用.pptx [3.15M]

第六章-开发性能调优.pptx [1.93M]

第七章-作业流程调度.pptx [4.94M]

第三章-搭建开发环境.docx [18.96K]

第三章-搭建开发环境.pptx [1.85M]

第四章-标签数据存储.pptx [1.72M]

第五章-标签数据开发.pptx [2.61M]

第一章-用户画像基础知识.pptx [1.38M]

开发环境搭建.sh [11.07K]

用户标签应用实施方案说明书.docx [280.95K]

用户风控维度指标体系.xlsx [12.58K]

用户画像及其应用项目规划说明书.docx [637.52K]

用户属性维度指标体系.xlsx [23.75K]

用户消费维度指标体系.xlsx [11.20K]

用户行为维度指标体系.xlsx [21.47K]

用户画像第八章 [1.31M]

用户画像第八章.pdf [1.31M]

用户画像第二章 [694.67K]

标签口径及数据调研分析.xlsx [73.34K]

第二章-用户标签指标体系.pdf [576.09K]

用户属性维度指标体系.xlsx [23.76K]

用户行为维度指标体系.xlsx [21.48K]

用户画像第九章 [1.02M]

用户画像第九章.pdf [1.02M]

用户画像第六章 [796.82K]

第六章-开发性能调优.pdf [796.82K]

用户画像第七章 [3.30M]

第七章-作业流程调度.pdf [3.30M]

用户画像第三章 [1.01M]

第三章-搭建开发环境.pdf [1.01M]

用户画像第四章 [964.59K]

第四章-标签数据存储.pdf [964.59K]

用户画像第五章 [9.21M]

spark-streaming [45.51K]

.idea [39.83K]

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sparkstreamingkafka [37.70K]

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configutils.scala [0.52K]

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classes [25.81K]

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com [12.35K]

readkafka$$anonfun$2.class [2.44K]

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readkafka$$anonfun$4.class [1.13K]

readkafka$$anonfun$main$1$$anonfun$apply$2$$anonfun$1.class [2.84K]

readkafka$$anonfun$main$2$$anonfun$5.class [1.51K]

readkafka$.class [3.43K]

until [13.46K]

configutils$$anonfun$1.class [1.17K]

configutils$$anonfun$2.class [1.23K]

configutils$.class [1.89K]

dataschema.class [4.59K]

paramsutils$.class [0.55K]

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sparkutils$$anonfun$1.class [1.53K]

sparkutils$.class [1.65K]

用户男女性别分类算法 [7.51M]

input [234.31K]

rawdatamore.xlsx [234.31K]

output [7.28M]

clf.pkl [7.28M]

第五章-标签数据开发.pdf [1.62M]

用户画像第一章 [748.98K]

天善用户画像—第一章-20180902.pdf [748.98K]

公开课 [183.93M]

标签开发和存储.mp4 [35.33M]

画像产品形态.mp4 [2.52M]

画像规划和数据架构.mp4 [12.14M]

课后答疑.mp4 [22.49M]

数据指标体系.mp4 [17.28M]

用户画像是什么.mp4 [66.52M]

用户画像应用.mp4 [6.74M]

作业流程调度.mp4 [18.51M]

作业性能调优.mp4 [2.40M]

用户画像70 [108.80M]

“掘金“第一步-大数据用户画像.doc [868.00K]

《奔跑吧兄弟2》电视直播观看人群用户画像报告.pdf [1.67M]

《用户画像分析》.pdf [4.77M]

《用户画像分析》.ppt [3.01M]

《用户画像分析》.pptx [6.76M]

《用户画像分析》专题分享.pptx [2.88M]

【数据分析技术系列】之用户画像数据建模方法.pdf [368.37K]

1号店架构师王富平：一号店用户画像系统实践.doc [2.14M]

sdcc2015-机器学习在美团用户画像中的应用-付晴川-v2.pptx [3.12M]

seo用户画像分析.docx [15.30K]

soso用户画像分析报告.docx [202.00K]

xx老用户画像分析报告20150425.pdf [1.40M]

产品经理必备技能之用户画像.docx [500.50K]

从0到1｜手把手教你建立用户画像.pdf [293.66K]

大数据后的用户画像.pdf [1.35M]

大数据用户画像的方法及营销实践.pdf [4.11M]

大数据用户画像实践.pdf [2.42M]

大学毕业生用户画像.docx [302.51K]

电商平台下用户画像的设计与分析.docx [1.18M]

互联网产品之用户画像.docx [746.60K]

互联网大数据分析之《用户画像分析》.ppt [3.01M]

互联网大数据分析之《用户画像分析》.pptx [13.59M]

基于spark的实时用户画像分析系统-汪飞-1027.pdf [2.96M]

基于大数据分析的用户画像助力精准营销研究.pdf [1.56M]

基于文本挖掘的用户画像研究.pdf [1.97M]

基于用户画像大数据的电商防刷架构.docx [367.70K]

建立用户画像的标签体系.docx [1.57M]

客户视图与客户画像.pptx [284.26K]

跨境用户画像.ppt [2.26M]

你确定你真的懂用户画像？.pdf [708.50K]

前腾讯资深运营经理：如何做好用户画像？.pdf [245.32K]

浅谈所谓的产品「用户画像」.pdf [162.82K]

浅谈用户画像.pdf [3.69M]

任超-大数据下的用户画像v2.pdfx.pdf [1.73M]

如何进行用户画像.doc [247.50K]

什么是用户画像？金融行业大数据用户画像实践.pdf [1.25M]

时尚杂志全媒体用户画像.pdf [151.95K]

手机用户画像在大数据平台的实现方案.pdf [712.80K]

手机用户画像在大数据平台的实现方案-张慷.pdf [484.62K]

谈论用户画像的价值.doc [1.89M]

肖仰华：基于知识图谱的用户画像关键技术.pdf [5.94M]

移动新科技：用户画像变现不再空谈.doc [176.70K]

移动业务客户画像.txt [4.55K]

用户画像.doc [39.50K]

用户画像.docx [14.02K]

用户画像.ppt [773.00K]

用户画像persona.docx [108.40K]

用户画像标签建模.docx [333.83K]

用户画像产品设计及规划v0.1.pdf [990.59K]

用户画像–大数据时代下的用户洞察.pdf [958.32K]

用户画像的方法、实践与行业应用.docx [4.54M]

用户画像的构建及应用.pdf [2.69M]

用户画像构建.docx [157.15K]

用户画像和精准化平台系统实践案例.pdf [2.47M]

用户画像很重要-那你知道是怎么画出来的吗？.pdf [403.53K]

用户画像举例.pdf [735.32K]

用户画像实战应用.pdf [150.71K]

用户画像数据建模方法.docx [377.11K]

用户画像数据建模方法.pdfx.pdf [620.09K]

用户画像体系：银行版.pptx [411.63K]

用户画像系统的技术架构和整体实现.docx [163.42K]

用户画像业务讨论.ppt [2.09M]

用户画像摘要.ppt [381.00K]

用户画像专题分享.docx [2.30M]

用户研究：创建定性用户画像.ppt [108.50K]

用敏捷可视化分析搞定用户画像.docx [292.55K]

在线教育用户画像分析.docx [240.30K]

怎样进行用户画像？寻找目标用户？—刘官华.docx [298.55K]

中国互联网餐饮外卖市场白领用户画像分析研究报告2016.pdf [1.89M]

中国汽车后市场电商行业用户画像报告2016.pdf [2.54M]

课时1：开发用户画像需要掌握的能力.mp4 [34.30M]

课时10：标签口径及数据调研分析.mp4 [112.42M]

课时11：标签命名方式小结.mp4 [71.11M]

课时12：搭建虚拟机开发环境及节点间互信.mp4 [43.80M]

课时13：hdfs的安装及应用场景.mp4 [60.11M]

课时14：zookeeper的安装及应用场景.mp4 [36.71M]

课时15：mysql的安装及应用场景.mp4 [28.65M]

课时16：hive的安装及应用场景.mp4 [44.26M]

课时17：hbase的安装及应用场景.mp4 [56.07M]

课时18：sqoop的安装及应用场景.mp4 [20.38M]

课时19：kafka的安装及应用场景.mp4 [50.52M]

课时2：用户画像及其应用规划说明.mp4 [79.45M]

课时20：spark的安装及应用场景.mp4 [22.24M]

课时21：hive存储及应用特点.mp4 [66.39M]

课时22：mysql存储及应用特点.mp4 [37.07M]

课时23：hbase存储数据及应用特点.mp4 [40.87M]

课时24：为什么用不同数据库存储标签数据.mp4 [6.74M]

课时25：数据仓库基础知识.mp4 [32.86M]

课时26：统计类标签开发案例.mp4 [46.69M]

课时27：规则类标签开发案例.mp4 [47.89M]

课时28：挖掘类标签开发案例.mp4 [74.58M]

课时29：流式计算标签开发—kafka介绍.mp4 [28.22M]

课时3：用户标签应用实施方案说明.mp4 [409.50M]

课时30：流式计算标签开发-streaming的receiver模式与direct模式.mp4 [59.72M]

课时31：流式计算标签开发-记录消费的offset.mp4 [37.51M]

课时32：流式计算标签开发-spark streaming上线工程化.mp4 [43.53M]

课时33：数据倾斜调优.mp4 [23.18M]

课时34：hive合并小文件.mp4 [10.08M]

课时35：使用spark缓存.mp4 [22.02M]

课时36：开发中间表.mp4 [43.91M]

课时37：crontab命令调度.mp4 [20.25M]

课时38：airflow基础概念.mp4 [54.38M]

课时39：airflow安装.mp4 [8.17M]

课时4：工程开发代码.mp4 [55.68M]

课时40：airflow主要功能模块.mp4 [68.15M]

课时41：airflow工作流调度.mp4 [53.88M]

课时42：airflow工程案例.mp4 [45.02M]

课时43：标签数据监控预警.mp4 [381.40M]

课时44：etl异常问题排查及解决方案.mp4 [33.65M]

课时45：标签视图与标签查询.mp4 [41.90M]

课时46：标签编辑管理.mp4 [13.70M]

课时47：用户分群.mp4 [48.45M]

课时48：多维透视分析.mp4 [26.83M]

课时49：业务数据分析.mp4 [10.20M]

课时5：需要开发的表及表结构设计.mp4 [285.04M]

课时50：精准营销(短信、邮件).mp4 [18.94M]

课时51：push推送、广告位分群展示、站内信.mp4 [10.14M]

课时52：应用效果评估及迭代.mp4 [9.36M]

课时53：人群计算.mp4 [112.04M]

课时6：用户属性维度指标体系.mp4 [49.84M]

课时7：用户行为维度指标体系.mp4 [51.17M]

课时8：用户消费维度指标体系.mp4 [22.06M]

课时9：用户风控维度指标体系.mp4 [25.35M]

13- 天善智能数据挖掘课程 python3数据分析与挖掘实战 [6.34G]

python3数据分析与挖掘实战 [5.96G]

第10章 python数据分析与挖掘技术基础 [302.51M]

042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4 [38.70M]

043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4 [64.37M]

044、相关模块的使用.mp4 [69.81M]

045、python数据导入实战.mp4 [91.90M]

046、答疑.mp4 [37.73M]

第11章 python数据可视化分析实现 [234.37M]

047、matplotlib基础 折线图-散点图.mp4 [92.96M]

048、直方图.mp4 [74.41M]

049、读取和讯博客的数据并可视化分析.mp4 [40.84M]

050、答疑.mp4 [26.17M]

第12章 python数据清洗、集成与变换 [239.24M]

051、数据探索与数据与清洗概述（一）.mp4 [85.03M]

052、数据探索与数据与清洗概述（二）.mp4 [35.52M]

053、数据分布探索实战.mp4 [80.91M]

054、数据集成实战.mp4 [18.82M]

055、答疑.mp4 [18.96M]

第13章 数据转换、属性构造、数据规约 [231.19M]

056、数据转换.mp4 [110.55M]

057、属性构造.mp4 [38.31M]

058、数据规约.mp4 [71.24M]

059、答疑.mp4 [11.09M]

第14章 文本挖掘 [227.44M]

060、文本挖掘 一.mp4 [81.68M]

061、文本挖掘 二.mp4 [111.92M]

062、答疑.mp4 [33.84M]

第15章 文本相似度分析 [287.13M]

063、文本相似度分析一.mp4 [67.90M]

064、文本相似度分析二.mp4 [50.82M]

065、文本相似度分析三.mp4 [135.06M]

066、答疑.mp4 [33.36M]

第16章 python数据分析与挖掘实战 上 [322.60M]

067、python数据建模概述.mp4 [7.66M]

068、python数据分类实现过程.mp4 [11.61M]

069、常见分类算法.mp4 [2.24M]

070、knn算法（补录）.mp4 [91.65M]

071、knn算法与贝克斯方法.mp4 [41.37M]

072、手写体数字识别.mp4 [131.21M]

073、答疑.mp4 [36.86M]

第17章 python数据建模与分类实现 下 [289.44M]

074、贝叶斯算法 上.mp4 [79.24M]

075、贝叶斯课程 （补录）.mp4 [21.01M]

076、贝叶斯算法 下.mp4 [19.41M]

077、回归算法.mp4 [102.67M]

078、决策树.mp4 [57.12M]

079、答疑.mp4 [10.00M]

第18章 python数据分析与挖掘聚类实现与回归分析 [208.03M]

080、决策树.mp4 [75.67M]

081、聚类.mp4 [98.52M]

082、答疑.mp4 [33.84M]

第19章 python数据分析与挖掘实战 [326.86M]

083、贝叶斯应用.mp4 [105.93M]

084、人工神经网络理论基础.mp4 [45.86M]

085、人工神经网络实现实战.mp4 [139.35M]

086、答疑.mp4 [35.72M]

第1章 python基础 第一阶段 [236.31M]

001、课程介绍.mp4 [25.29M]

002、初识python.mp4 [31.77M]

003、python语法基础.mp4 [70.75M]

004、python控制流.mp4 [49.41M]

005、课后答疑.mp4 [59.09M]

第20章 python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训上 [348.11M]

087、apriori算法与项目实战.mp4 [98.88M]

088、社交网络项目实战.mp4 [137.63M]

089、答疑.mp4 [111.61M]

第21章 python降维技术与大型数据分析与挖掘项目实训下 [276.61M]

090、微博接口开发上.mp4 [36.35M]

091、微博接口开发下.mp4 [42.11M]

094、文本分类及答疑.mp4 [120.52M]

92-93课时 phantomjs.rar [77.62M]

第2章 python基础 第二阶段 [236.97M]

006、python函数详解.mp4 [49.74M]

007、python模块.mp4 [55.15M]

008、python文件操作.mp4 [49.34M]

009、python异常值处理.mp4 [17.93M]

010、课后答疑.mp4 [64.81M]

第3章 python 爬虫初识 [253.97M]

011、作业讲解及爬虫初识.mp4 [112.67M]

012、网络爬虫原理.mp4 [8.18M]

013、正则表达式实战.mp4 [104.12M]

014、课后答疑.mp4 [29.00M]

第4章 urllib库实战 [291.07M]

015、urllib库实战.mp4 [82.74M]

016、urllib库实战（二）.mp4 [36.61M]

017、urllib库实战（三）.mp4 [46.69M]

018、爬虫的异常处理.mp4 [18.83M]

019、爬虫的浏览器伪装技术.mp4 [21.87M]

020、python新闻爬虫实战.mp4 [40.43M]

021、课后答疑.mp4 [43.91M]

第5章 爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战 [346.31M]

022、爬虫防屏蔽手段之代理服务器实战.mp4 [77.46M]

023、图片爬虫实战.mp4 [163.71M]

024、课后答疑.mp4 [105.13M]

第6章 爬虫实战及scrapy框架的安装 [433.30M]

025、抓包分析实战1.mp4 [158.74M]

026、抓包分析实战2.mp4 [111.61M]

027、爬虫实战.mp4 [34.92M]

028、多线程爬虫实战.mp4 [62.48M]

029、scrapy框架的安装.mp4 [19.16M]

030、课后答疑.mp4 [46.38M]

第7章 scrapy爬虫 [345.04M]

031、scrapy框架常见命令实战.mp4 [111.75M]

032、第一个scrapy爬虫.mp4 [70.21M]

033、scrapy自动爬虫实战.mp4 [101.64M]

034、课后答疑.mp4 [61.44M]

第8章 用scrapy爬取网站的数据 [353.14M]

035、天善智能课程自动爬虫实战.mp4 [88.42M]

036、自动模拟登陆爬虫实战.mp4 [119.57M]

037、当当商城爬虫实战.mp4 [87.79M]

038、课后答疑.mp4 [57.36M]

第9章 补充以及作业讲解 [312.59M]

039、补充内容.mp4 [74.50M]

040、上节课作业讲解.mp4 [108.21M]

041、答疑.mp4 [129.89M]

软件包及安装文档 [56.38M]

python-3.5.4-32位.exe [27.59M]

python-3.5.4-64位.exe [28.47M]

python-3.5.x安装教程.pdf [331.09K]

源码.rar [329.59M]

14- python3网络爬虫实战案例 [14.09G]

python3爬虫课程资料代码 [72.06M]

beautifulsoup详解 [38.50K]

beautifulsoup.ipynb [38.50K]

flask+redis维护cookies池 [610.92K]

flask+redis维护cookies池.key [227.54K]

flask+redis维护cookies池.pdf [32.35K]

flask+redis维护cookies池.pptx [350.99K]

代码.txt [0.04K]

flask+redis维护代理池 [34.30K]

flask+redis维护代理池.pdf [34.26K]

代码(1).txt [0.03K]

pyquery详解 [29.24K]

pyquery.ipynb [29.24K]

requests+正则表达式爬取猫眼电影 [38.93K]

requests+正则表达式爬取猫眼电影top100.pdf [38.90K]

代码.txt [0.03K]

requests讲解 [44.77K]

requests.ipynb [17.17K]

requests库详解.pdf [27.60K]

scrapy安装详解 [548.54K]

scrapy安装文档.docx [11.92K]

scrapy安装详解.pdf [515.97K]

scrapy框架安装.pdf [20.65K]

scrapy分布式爬取知乎 [0.05K]

代码.txt [0.05K]

scrapy分布式原理 [1.94M]

scrapy分布式原理.key [1.79M]

scrapy分布式原理.pdf [151.93K]

scrapy爬取知乎 [521.86K]

scrapy知乎.key [323.05K]

scrapy知乎.pdf [198.78K]

代码.txt [0.03K]

scrapy新浪微博 [0.10K]

代码.txt [0.10K]

selenium爬取淘宝美食 [36.88K]

selenium爬取淘宝美食.pdf [36.88K]

selenium详解 [505.32K]

selenium.ipynb [505.32K]

urllib讲解 [381.75K]

urllib.ipynb [358.98K]

urllib库详解.pdf [22.77K]

代理抓取文章 [236.51K]

代码.txt [0.03K]

用代理抓取文章.key [200.61K]

用代理抓取文章.pdf [35.87K]

分析ajax来爬取今日头条街拍美图 [38.96K]

代码.txt [0.03K]

分析ajax来爬取今日头条街拍美图.pdf [38.92K]

爬虫基本原理 [2.02M]

爬虫基本原理.key [1.52M]

爬虫基本原理.pdf [97.31K]

爬虫基本原理.pptx [413.67K]

正则表达式 [55.05K]

regex.ipynb [31.32K]

正则表达式.pdf [23.73K]

redis-desktop-manager-0.8.8.384.exe [27.18M]

用python写网络爬虫.pdf [10.02M]

自己动手写网络爬虫.pdf [27.85M]

章节1： 环境配置 [908.32M]

课时01：python3+pip环境配置.mp4 [298.29M]

课时02：mongodb环境配置.mp4 [35.93M]

课时03：redis环境配置.mp4 [110.82M]

课时04：mysql的安装.mp4 [19.20M]

课时05：python多版本共存配置.mp4 [312.92M]

课时06：python爬虫常用库的安装.mp4 [131.16M]

章节2： 基础篇 [3.13G]

课时07：爬虫基本原理讲解.mp4 [756.77M]

课时08：urllib库基本使用.mp4 [219.47M]

课时09：requests库基本使用.mp4 [645.51M]

课时10：正则表达式基础.mp4 [174.39M]

课时11：beautifulsoup库详解.mp4 [549.29M]

课时12：pyquery详解.mp4 [83.83M]

课时13：selenium详解.mp4 [770.75M]

章节3： 实战篇 [4.01G]

课时14：requests+正则表达式爬取猫眼电影.mp4 [354.86M]

课时15：分析ajax请求并抓取今日头条街拍美图 .mp4 [150.37M]

课时16：使用selenium模拟浏览器抓取淘宝商品美食信息.mp4 [627.19M]

课时17：使用redis+flask维护动态代理池.mp4 [112.70M]

课时18：使用代理处理反爬抓取文章.mp4 [707.47M]

课时19：使用redis+flask维护动态cookies池.mp4 [2.10G]

章节4： 框架篇 [4.93G]

课时20：pyspider框架基本使用及抓取tripadvisor实战.mp4 [107.50M]

课时21：pyspider架构概述及用法详解.mp4 [524.61M]

课时22：scrapy框架安装.mp4 [34.55M]

课时23：scrapy框架基本使用.mp4 [609.76M]

课时24：scrapy命令行详解.mp4 [68.35M]

课时25：scrapy中选择器用法.mp4 [40.01M]

课时26：scrapy中spiders用法.mp4 [508.97M]

课时27：scrapy中item pipeline的用法.mp4 [20.22M]

课时28：scrapy中download middleware的用法.mp4 [457.03M]

课时29：scrapy爬取知乎用户信息实战.mp4 [200.79M]

课时30：scrapy+cookies池抓取新浪微博.mp4 [2.12G]

课时31：scrapy+tushare爬取微博股票数据.mp4 [305.00M]

章节5： 分布式篇 [729.18M]

课时32：scrapy分布式原理及scrapy-redis源码解析.mp4 [252.99M]

课时33：scrapy分布式架构搭建抓取知乎.mp4 [110.14M]

课时34：scrapy分布式的部署详解.mp4 [366.05M]

《python 3网络爬虫开发实战》.pdf [376.21M]

15- python机器学习全流程项目实战精讲 [1.15G]

配套课件 [15.29M]

第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法 [2.84M]

.ipynb_checkpoints [7.11K]

untitled-checkpoint.ipynb [0.07K]

第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb [7.04K]

.rdata [2.59K]

.rhistory [0.40K]

example_eda.html [720.15K]

example_eda.rmd [0.96K]

example_rmd.html [732.87K]

example_rmd.rmd [0.85K]

lagou_preprocessed.csv [1.40M]

r_example.r [0.07K]

第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb [7.04K]

第六讲 特征工程 [1.67M]

.ipynb_checkpoints [113.41K]

第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb [113.41K]

lagou_data5.csv [1.25M]

lagou_featured.csv [201.72K]

第六讲 特征工程.ipynb [113.41K]

第七讲 机器学习建模 [589.94K]

.ipynb_checkpoints [194.11K]

第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb [194.11K]

lagou_featured.csv [201.72K]

第七讲 机器学习建模.ipynb [194.11K]

第四讲 数据清洗与预处理 [1.51M]

data_analysis.csv [332.57K]

data_mining.csv [405.63K]

deep_learning.csv [318.93K]

machine_learning.csv [423.08K]

第四讲 数据清洗与预处理.ipynb [64.38K]

第五讲 数据分析与可视化 [5.52M]

.ipynb_checkpoints [1.12M]

readme(1).txt [1.38K]

第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb [1.12M]

iris.csv [4.51K]

lagou_data5.csv [1.86M]

lagou_preprocessed.csv [1.40M]

stopwords.txt [5.47K]

第五讲 数据分析与可视化.ipynb [1.12M]

第二章.机器学习需求分析.pdf [596.86K]

第三章 数据采集与爬虫.ipynb [0.98M]

第一章.机器学习方法论.pdf [1.61M]

章节1：机器学习方法论 [117.00M]

1. 数据分析与数据挖掘.mp4 [39.02M]

2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 [7.20M]

3. 机器学习的核心任务.mp4 [6.86M]

4. 机器学习的核心要义.mp4 [6.90M]

5. 机器学习项目实战全流程.mp4 [10.63M]

6. python编程工具.mp4 [2.97M]

7. jupyter notebook与pycharm.mp4 [10.79M]

8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 [32.64M]

章节2：机器学习需求分析 [77.43M]

09. 需求分析.mp4 [44.58M]

10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 [12.35M]

11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4 [20.51M]

章节3：数据采集与爬虫 [233.19M]

12. 数据采集概述.mp4 [18.34M]

13. python爬虫技术.mp4 [23.40M]

14. 请求库：urllib.mp4 [10.56M]

15. 请求库：requests.mp4 [16.06M]

16. 解析库：beautifulsoup.mp4 [17.44M]

17、shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4 [49.03M]

18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4 [11.69M]

19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4 [49.72M]

20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4 [36.96M]

章节4：数据清洗 [198.72M]

21. 脏数据.mp4 [28.67M]

22. 数据预处理的基本方向.mp4 [6.24M]

23. 缺失值处理.mp4 [44.27M]

24. 小文本和字符串处理.mp4 [17.95M]

25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4 [58.12M]

26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4 [43.48M]

章节5：数据分析与可视化 [241.56M]

27. 探索性数据分析（eda）.mp4 [15.86M]

28. 统计绘图与数据可视化.mp4 [10.97M]

29. python绘图之matplotlib.mp4 [110.87M]

30. python绘图之seaborn.mp4 [6.88M]

31. 实例：招聘数据的eda与可视化.mp4 [29.90M]

32. 实例：招聘数据的eda与可视化.mp4 [67.08M]

章节6：特征工程 [102.02M]

33. 特征工程概述.mp4 [19.18M]

34. 特征选择.mp4 [26.12M]

35. 特征变换与特征提取.mp4 [14.69M]

36. 特征组合与降维.mp4 [5.55M]

37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 [36.48M]

章节7：机器学习建模与调优 [116.86M]

38. 机器学习模型概述(1).mp4 [12.74M]

39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4 [26.04M]

40. 集成与提升模型.mp4 [5.08M]

41. sklearn.mp4 [10.65M]

42. 机器学习调参方法简介.mp4 [10.48M]

43. gbdt xgboost lightgbm用法.mp4 [22.00M]

44. 招聘数据的建模：gbdt.mp4 [12.21M]

45. 招聘数据的建模：xgboost.mp4 [8.81M]

46. 招聘数据的建模：lightgbm.mp4 [8.84M]

章节8：机器学习模型结果与报告输出 [75.59M]

47. r语言与rstudio安装与简介.mp4 [16.26M]

48. rmarkdown的安装与基本用法.mp4 [20.36M]

49. 技术文档之rmd与jupyter对比.mp4 [11.77M]

50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 [14.12M]

51. 实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）.mp4 [13.08M]

16-【完结】天善学院 独一无二的数据仓库建模指南系列教程升级版 [10.49G]

(第二节课）实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例 [404.26M]

实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例1.mp4 [89.74M]

实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例2.mp4 [198.75M]

实体关系（er）建模理论及应用场景案例1维度建模理论及应用场景案例3.mp4 [115.77M]

（第九次课） 数据仓库维度建模 [0.98G]

数据仓库维度建模1.mp4 [156.57M]

数据仓库维度建模2.mp4 [181.09M]

数据仓库维度建模3.mp4 [150.59M]

数据仓库维度建模4.mp4 [168.14M]

数据仓库维度建模5.mp4 [566.12K]

数据仓库维度建模6.mp4 [178.84M]

数据仓库维度建模7.mp4 [141.49M]

数据仓库维度建模8.mp4 [24.62M]

（第六次课）hive优化 [1.15G]

hive优化1.mp4 [170.01M]

hive优化2.mp4 [207.61M]

hive优化3.mp4 [226.66M]

hive优化4.mp4 [92.69M]

hive优化5.mp4 [182.69M]

hive优化6.mp4 [160.04M]

hive优化7.mp4 [109.28M]

hive优化8.mp4 [26.29M]

（第七次课）大数据仓库周边技术-sqoop、flume [1.03G]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等1.mp4 [194.69M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等2.mp4 [200.99M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等3.mp4 [73.61M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等4.mp4 [160.48M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等5.mp4 [219.00M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等6.mp4 [42.39M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等7.mp4 [141.90M]

大数据仓库周边技术-sqoop、flume等8.mp4 [16.94M]

（第三次课）data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景 [934.84M]

02数仓建模理论5.5日ppt.pdf [1.50M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景1.mp4 [129.52M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景2.mp4 [161.81M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景3.mp4 [7.80M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景4.mp4 [150.99M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景5.mp4 [162.10M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景6.mp4 [137.68M]

data vauit建模理论及应用场景案例1anchor建模理论及应用场景7.mp4 [183.23M]

数据仓库课后练习.pdf [69.03K]

数据仓库问题整理答案5.9.pdf [145.45K]

(第十次课)实战案例-偏业务型行业数据仓库设计 [1.17G]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计1.mp4 [189.15M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计2.mp4 [256.44M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计3.mp4 [193.61M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计4.mp4 [168.58M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计5.mp4 [71.25M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计6.mp4 [17.36M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计7.mp4 [191.27M]

实战案例-偏业务型行业数据仓库设计8.mp4 [108.57M]

(第十一次课）偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用 [1.17G]

10偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [59.02M]

1偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [180.76M]

2偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [126.68M]

3偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [32.28M]

4偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [93.93M]

5偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [131.40M]

6偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [160.76M]

7偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [125.71M]

8偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [133.01M]

9偏流量型互联网行业数据仓库设计大数据仓库在数据化运营中的应用.mp4 [157.81M]

(第四次课）大数据仓库构建-大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构 [1.06G]

04大数据体系技术架构20185.12-04.pdf [1.28M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构1.mp4 [135.75M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构2.mp4 [125.87M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构3.mp4 [47.47M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构4.mp4 [172.19M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构5.mp4 [184.29M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构6.mp4 [233.35M]

大数据体系技术架构以及hadoop、spark基础架构7.mp4 [182.97M]

（第五次课）hive体系结构与优化 [987.51M]

hive体系结构与优化1.mp4 [133.59M]

hive体系结构与优化2.mp4 [149.51M]

hive体系结构与优化3.mp4 [158.88M]

hive体系结构与优化4.mp4 [173.22M]

hive体系结构与优化5.mp4 [186.41M]

hive体系结构与优化6.mp4 [184.77M]

hive体系结构与优化7.mp4 [1.12M]

（第一节课）数据仓库的概念和er实体模型 [712.11M]

01数据仓库概念.pdf [1.34M]

01数据仓库概念.ppt [5.21M]

数据仓库的概念和er实体模型1.mp4 [136.59M]

数据仓库的概念和er实体模型2.mp4 [114.23M]

数据仓库的概念和er实体模型3.mp4 [178.75M]

数据仓库的概念和er实体模型4.mp4 [183.18M]

数据仓库的概念和er实体模型5.mp4 [92.80M]

第八次课（数据采集与同步） [867.69M]

数据采集与同步1.mp4 [141.31M]

数据采集与同步2.mp4 [118.00M]

数据采集与同步3.mp4 [21.58M]

数据采集与同步4.mp4 [88.13M]

数据采集与同步5.mp4 [150.96M]

数据采集与同步6.mp4 [26.50M]

数据采集与同步7.mp4 [51.23M]

数据采集与同步8.mp4 [166.99M]

数据采集与同步9.mp4 [102.99M]

配套资料 [124.89M]

课件.7z [38.17M]

其他配套学习.7z [77.70M]

资料.7z [9.02M]

03数仓实时场景中的应用2018.5.12-03.pdf [423.33K]

课程目录.txt [4.34K]

17- 人工智能产品经理最佳实践

00.课件

18- 天善智能——cognos视频教程 [16.72G]

cognos资料 [15.61G]

cognos 10.2安装介质 [5.63G]

cognos bi server 10.2 32bit.rar [1.10G]

cognos bi server 10.2 64bit.rar [1.27G]

cognos bi server 10.2 sample.rar [565.53M]

cognos cube designer 10.2.rar [68.75M]

cognos dynamic query analyzer 10.2.rar [358.17M]

cognos framework manager 10.2.rar [587.41M]

cognos metric server 10.2 32bit.rar [786.04M]

cognos mobile 10.2.rar [222.62M]

cognos transformer 10.2.rar [752.39M]

cognos 学习笔记整理文档 [28.19M]

cognos 10.2.1 [21.11M]

cognos10.2.1压缩包文件说明.jpg [62.42K]

httpd-2.2.25-win32-x86-no_ssl.msi [5.49M]

opends-2.2.1.zip [15.56M]

cognos 8.4同比环比.doc [558.50K]

cognos+framework+transfer要点面试经典理论.docx [41.12K]

cognos安装介质和手册.pdf [1.17M]

cognos常见js下载.doc [200.00K]

cognos教程.docx [47.33K]

cognos开发资料.doc [5.08M]

cognos官方培训课程文档 [38.24M]

102 cognos 开发简介.pdf [603.40K]

103 query studio即席报表制作基础.pdf [1.75M]

104 report studio专业报表制作基础.pdf [2.38M]

1-cognos query studio练习.pdf [852.95K]

201 report studio高级报表制作基础.pdf [1.87M]

202 多维分析：analysis studio.pdf [2.30M]

2-cognos report studio练习.pdf [151.75K]

301 元数据建模工具 framework manager.pdf [2.04M]

302 transformer模型设计.pdf [3.00M]

3-cognos report studio练习.pdf [905.18K]

4-cognos report studio练习.pdf [383.59K]

5-cognos report studio 练习.pdf [786.65K]

cognos 10教程(1).pdf [7.35M]

cognos 10教程.pdf [7.35M]

cognos 8 framework manager教程.pdf [911.43K]

cognos 8 transformer教程.pdf [777.54K]

cognos 8培训教程.pdf [4.95M]

天善学院cognos 安装必备 [9.92G]

cognos 10.2.1 [6.47G]

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cognos10.2.1压缩包文件说明.jpg [62.42K]

fm_10.2.1_win_ml.tar.gz [647.38M]

httpd-2.2.25-win32-x86-no_ssl.msi [5.49M]

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39.mp4 [24.01M]

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41.mp4 [24.64M]

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45.mp4 [24.39M]

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49.mp4 [24.29M]

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51.mp4 [12.91M]

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53.mp4 [20.64M]

54.mp4 [22.93M]

6.mp4 [33.32M]

19- 天善智能 informaticaetl工具视频教程 30课

20- 天善智能 微软bi ssis etl 56课 [2.18G]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲01.mp4 [50.90M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲02.mp4 [43.21M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲03.mp4 [33.27M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲04.mp4 [36.69M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲05.mp4 [66.39M]

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微软bi ssis etl 控件与案例精讲07.mp4 [56.58M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲08.mp4 [35.29M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲09.mp4 [41.14M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲10.mp4 [19.18M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲11.mp4 [59.15M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲12.mp4 [30.15M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲13.mp4 [55.14M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲14.mp4 [45.91M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲15.mp4 [38.57M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲16.mp4 [33.29M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲17.mp4 [52.94M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲18.mp4 [54.22M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲19.mp4 [28.50M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲20.mp4 [46.43M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲21.mp4 [42.23M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲22.mp4 [49.59M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲23.mp4 [43.83M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲24.mp4 [39.30M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲25.mp4 [48.81M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲26.mp4 [72.08M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲27.mp4 [68.24M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲28.mp4 [26.91M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲29.mp4 [40.74M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲30.mp4 [24.62M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲31.mp4 [41.02M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲32.mp4 [38.81M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲33.mp4 [37.52M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲34.mp4 [48.65M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲35.mp4 [25.39M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲36.mp4 [44.24M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲37.mp4 [26.11M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲38.mp4 [31.05M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲39.mp4 [31.31M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲40.mp4 [42.64M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲41.mp4 [27.16M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲42.mp4 [45.75M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲43.mp4 [47.50M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲44.mp4 [32.87M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲45.mp4 [64.87M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲46.mp4 [45.80M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲47.mp4 [35.41M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲48.mp4 [45.53M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲49.mp4 [59.77M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲50.mp4 [59.34M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲51.mp4 [36.06M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲52.mp4 [5.41M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲53.mp4 [1.44M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲54.mp4 [2.98M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲55.mp4 [5.92M]

微软bi ssis etl 控件与案例精讲56.mp4 [4.31M]

21- 天善智能 kettle4.3入门与实战 15课 [1.16G]

kettle入门与实战 wmv格式直接观看 [341.76M]

《kettle入门与实战》第10节.wmv [9.34M]

《kettle入门与实战》第11节.wmv [6.70M]

《kettle入门与实战》第12节.wmv [7.24M]

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《kettle入门与实战》第6节.wmv [7.44M]

《kettle入门与实战》第7节.wmv [13.02M]

《kettle入门与实战》第8节.wmv [22.11M]

《kettle入门与实战》第9节.wmv [8.64M]

kettle4.3(非官方版本).zip [157.32M]

kettle-engine.jar [8.01M]

《kettle入门与实战》第10节.exe [38.38M]

《kettle入门与实战》第11节.exe [29.98M]

《kettle入门与实战》第12节.exe [30.62M]

《kettle入门与实战》第13节.exe [54.81M]

《kettle入门与实战》第14节.exe [108.35M]

《kettle入门与实战》第15节.exe [46.91M]

《kettle入门与实战》第1节.exe [35.40M]

《kettle入门与实战》第2节.exe [59.71M]

《kettle入门与实战》第3节.exe [31.62M]

《kettle入门与实战》第4节.exe [30.52M]

《kettle入门与实战》第5节.exe [31.90M]

《kettle入门与实战》第6节.exe [30.22M]

《kettle入门与实战》第7节.exe [51.15M]

《kettle入门与实战》第8节.exe [69.14M]

《kettle入门与实战》第9节.exe [34.90M]

kettle4.3(非官方版本).zip [157.32M]

kettle-engine.jar [8.01M]

kettle入门与实战目录安排.txt [0.61K]

22- 天善智能 深入bi之kettle篇etl技术 15课

01第一课时：etl 的概念，kettle 的概念、功能、操作

02第二课时：kettle 资源库、日志、运行方式

03第三课时：输入步骤（表输入、文本文件输入、xml 文件输入…）

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第五课时：转换步骤（过滤、字符串处理、拆分字段、计算器…）

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…）

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第九课时：脚本步骤（javascript，java class、正则表达式…）

10第十课时：作业项（拷贝、移动、ftp、sftp…）

11第十一课时：kettle 的参数和变量、kettle 集群

input

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第十三课时：插件开发 – 步骤、作业项

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）

kettle文档

23- etl理论基础 6课 [1.56G]

1-etl理论知识讲解.avi [305.62M]

2-etl理论知识答疑.avi [96.96M]

3-etl拓展.avi [154.92M]

4-etl事实表增量抽取.avi [199.33M]

5-etl工具讲解.avi [556.91M]

6-etl拓展使用.avi [278.84M]

24- 天善智能 etl工具讲解 【视频教程】 [491.58M]

天善智能 etl工具讲解 【视频教程】.zip [491.58M]

25- 天善智能 etl拓展使用 【视频教程】 [250.52M]

天善智能 etl拓展使用 【视频教程】.zip [250.52M]

26- elk大数据搜索及日志分析系统 [435.47M]

1 [1.55M]

课程规划、开源日志系统.ppt [1.55M]

10 [1.53M]

安全性控制-审计.ppt [1.49M]

审计笔记.doc [41.00K]

11 [1.70M]

安全性控制-通信加密.ppt [1.50M]

通信加密笔记.doc [205.13K]

12 [1.65M]

安全性控制-ip过滤.ppt [1.65M]

13 [5.49M]

nxlog-ce-2.9.1716.msi [3.79M]

nxlog基础.ppt [1.64M]

nxlog特性.xmind [58.03K]

14 [1.55M]

nxlog语言.ppt [1.55M]

15 [1.53M]

15_nxlog模块(一).ppt [1.52M]

1excsv.conf [1.03K]

2exjson.conf [0.82K]

3exxml.conf [0.81K]

4exkvp.conf [1.11K]

截取.txt [0.03K]

16 [1.53M]

16_nxlog模块(二).ppt [1.52M]

5exfileop.conf [0.96K]

6-1exmultiline.conf [1.31K]

6-2exmultiline.conf [0.95K]

6-3exmultiline.conf [0.98K]

7imtcp.conf [0.75K]

17 [1.53M]

10omfile.conf [1.06K]

17_nxlog模块(三).ppt [1.53M]

8pmbuffer.conf [1.10K]

9pmnorepeat.conf [0.86K]

18 [1.50M]

18_nxlog+elk.ppt [1.49M]

logstash.conf [0.10K]

nxlog.conf [0.85K]

19 [32.95M]

19_linux上安装elasticsearch.ppt [1.51M]

elasticsearch-5.0.0.tar.gz [31.44M]

2 [1.70M]

认识elk.ppt [1.70M]

20 [1.50M]

20_elasticsearch基本概念及简单api调用.ppt [1.50M]

21 [1.76M]

21_elasticsearch实际数据集搜索操作.ppt [1.52M]

account.json [239.11K]

22 [101.45M]

22_linux上安装logstash.ppt [1.56M]

logstash.conf [0.04K]

logstash-5.0.0.tar.gz [99.88M]

23 [1.54M]

23_logstash配置语法以及filebeat介绍.ppt [1.54M]

24 [9.41M]

24_filebeat入门.ppt [1.53M]

filebeat-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz [7.88M]

25 [1.52M]

25_logstash解析日志实例.ppt [1.50M]

logstash.conf [0.23K]

logstash2.conf [0.21K]

logstash-tutorial-dataset [23.89K]

26 [40.97M]

26_linux上安装kibana.ppt [2.67M]

kibana-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz [38.27M]

kibana-5.0.0-linux-x86_64.tar.gz.sha1 [0.04K]

kibana配置笔记.doc [32.00K]

27 [34.12M]

27_kibana入门一.ppt [1.52M]

27_kibana入门一笔记.doc [16.50K]

accounts.json [239.11K]

logs.jsonl.gz [8.30M]

shakespeare.json [24.05M]

28 [1.53M]

28_kibana入门二.doc [32.00K]

28_kibana入门二.ppt [1.49M]

29 [1.53M]

29_elasticsearch启动及配置.ppt [1.53M]

3 [27.64M]

3、elasticsearch配置文件.doc [22.50K]

elasticsearch-2.4.0.zip [26.10M]

windows安装elk服务(上).ppt [1.52M]

30 [1.54M]

30_elasticsearch系统配置以及rest风格api.ppt [1.54M]

31 [1.54M]

31_api约定.ppt [1.54M]

32 [1.61M]

32_document apis（一）.ppt [1.61M]

33 [1.62M]

33_document apis（二）.ppt [1.59M]

delete api.xmind [17.04K]

update api.xmind [16.13K]

34 [1.61M]

34_document apis（三）.ppt [1.58M]

bulk api.xmind [16.91K]

multi get api.xmind [15.05K]

test1.json [0.04K]

test2.json [0.36K]

35 [1.60M]

35_document apis（四）.ppt [1.57M]

reindex api.xmind [37.65K]

36 [1.59M]

36_term vectors.ppt [1.53M]

mapping.doc [31.50K]

term vectors.xmind [21.76K]

37 [1.57M]

37_lucene term vector及tf-idf.ppt [1.55M]

term vector.xmind [20.97K]

38 [1.71M]

38_初识search apis.ppt [1.62M]

doctest.json [2.25K]

request body search.xmind [27.28K]

search apis.xmind [35.59K]

test.doc [21.50K]

39 [1.51M]

39_search apis.ppt [1.51M]

request1.json [0.31K]

4 [2.37M]

4、cat命令笔记.doc [10.00K]

4、curl_7_50_3_openssl_nghttp2_x64.7z [883.82K]

windows安装elk服务(上)-单机多节点.ppt [1.49M]

40 [1.61M]

40_indices apis-索引管理.ppt [1.57M]

indices apis.xmind [35.59K]

41 [1.54M]

41_indices apis-映射管理.ppt [1.51M]

indices apis.xmind [35.59K]

42 [1.55M]

42_输入插件.ppt [1.55M]

file.conf [0.17K]

file.txt [0.03K]

stdin.conf [0.16K]

43 [1.52M]

43_编码插件.ppt [1.52M]

json.conf [0.13K]

json.txt [0.06K]

multiline.conf [0.15K]

44 [1.55M]

44_输出插件.ppt [1.55M]

elasticsearch.conf [0.15K]

file.conf [0.22K]

stdout.conf [0.07K]

45 [1.57M]

45_过滤器插件.ppt [1.57M]

grok.conf [0.15K]

46 [1.52M]

46_discovery.ppt [1.52M]

47 [1.56M]

47_visualize.ppt [1.56M]

5 [86.98M]

5、logstash-2.4.0.zip [85.31M]

5、logstash常用命令笔记.doc [9.50K]

windows安装elk服务(中).ppt [1.66M]

6 [33.79M]

kibana-4.6.1-windows-x86.zip [32.21M]

kibana配置笔记.doc [20.00K]

windows安装elk服务(下).ppt [1.56M]

7 [3.82M]

esusers命令笔记.doc [12.00K]

license-2.4.0.zip [100.96K]

shield-2.4.0.zip [2.22M]

安全性控制-shield插件(一).ppt [1.49M]

8 [1.55M]

users and roles api笔记.doc [27.50K]

安全性控制-shield插件(二)—用户认证.ppt [1.53M]

9 [1.49M]

外部服务用户认证.ppt [1.49M]

27- 商业分析全攻略——用数据分析方法解决商业问题 [62.06M]

01章节1：前言 [62.06M]

课时3数据分析从业者，如何走上商业分析之路 .mp4 [32.21M]

课时4产品、运营、销售、营销、风控、供应链管理人员，需掌握多少商业分析的技能 .mp4 [29.86M]

02章节2：概念篇——数据分析是这样帮助企业解决商业问题的

03章节3： 思维篇——如何找到分析商业问题的思路

04章节4： 工具篇——分析商业问题的六种工具】

05章节5：套路篇——常用商业分析指标与分析套路