01. 开篇词 | 你为什么需要数据分析能力？.html
02. 01丨数据分析全景图及修炼指南.html
03. 02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么？.html
04. 03丨Python基础语法：开始你的Python之旅.html
05. 04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据.html
06. 05丨Python科学计算：Pandas.html
07. 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？.html
08. 07 | 用户画像：标签化就是数据的抽象能力.html
09. 08 | 数据采集：如何自动化采集数据？.html
10. 09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论.html
11. 10丨Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报？.html
12. 11 | 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？.html
13. 12 | 数据集成：这些大号一共20亿粉丝？.html
14. 13 | 数据变换：考试成绩要求正态分布合理么？.html
15. 14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能.html
16. 15丨一次学会Python数据可视化的10种技能.html
17. 16丨数据分析基础篇答疑.html
18. 17 丨决策树（上）：要不要去打篮球？决策树来告诉你.html
19. 18丨决策树（中）：CART，一棵是回归树，另一棵是分类树.html
20. 19丨决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测.html
21. 20丨朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女？.html
22. 21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？.html
23. 22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？.html
24. 23丨SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？.html
25. 24丨KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？.html
26. 25丨KNN（下）：如何对手写数字进行识别？.html
27. 26丨K-Means（上）：如何给20支亚洲球队做聚类？.html
28. 27丨K-Means（下）：如何使用K-Means对图像进行分割？.html
29. 28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？.html
30. 29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分.html
31. 30丨关联规则挖掘（上）：如何用Apriori发现用户购物规则？.html
32. 31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员？.html
33. 32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法.html
34. 33丨PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系.html
35. 34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？.html
36. 35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？.html
37. 36丨数据分析算法篇答疑.html
38. 37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？.html
39. 38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？.html
40. 39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析.html
41. 40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析.html
42. 41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？.html
43. 42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？.html
44. 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？.html
45. 44丨如何培养你的数据分析思维？.html
46. 45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？.html
47. 加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的？.html
48. 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.html
49. 结课测试 | 数据分析的这些知识，你真的掌握了吗？.html