Python数据分析与机器学习项目实战

时值蚂蚁上市之际，马云在上海滩发表演讲。马云的核心逻辑其实只有一个，在全球数字经济时代，有且只有一种金融优势，那就是基于消费者大数据的纯信用！

我们不妨称之为数据信用，它比抵押更靠谱，它比担保更保险，它比监管更高明，它是一种面向未来的财产权，它是数字货币背后核心的抵押资产，它决定了数字货币时代信用创造的方向、速度和规模。一句话，谁掌握了数据信用，谁就控制了数字货币的发行权！

数据信用判断依靠的就是金融风控模型。更准确的说谁能掌握机器学习和数据分析能力，谁就掌握了数字货币的发行权！

来自南京大学、厦门大学和南京工业大学的科研人员日前在新一期美国《科学进展》杂志上发表论文说，他们开发出一种“基因剪刀”工具的新型载体，可实现基因编辑可控，在癌症等重大疾病治疗方面具有广阔的应用前景。　　被誉为“基因剪刀”的CRISPR基因编辑技术能精确定位并切断DNA(脱氧核糖核酸)上的基因位点，可以关闭某个基因或引入新的基因片段,从而达到治病目的。但脱靶效应一直是阻碍其应用的关键障碍之一。

机器学习和数据分析同样适用于生物医药行业，可以治疗疾病和延迟人类寿命。

欢迎各位同学学习Python数据分析与机器学习项目实战，链接地址为https://edu.csdn.net/combo/detail/1928

作者介绍

作者Toby：持牌照消费金融模型专家，和中科院，中科大教授保持长期项目合作；和同盾，聚信立等外部数据源公司有项目对接。熟悉消费金融场景业务，线上线下业务，包括现金贷，商品贷，医美，反欺诈，汽车金融等等。模型项目200+，擅长Python机器学习建模，对于变量筛选，衍生变量构造，变量缺失率高，正负样本不平衡，共线性高，多算法比较，调参等疑难问题有良好解决方法。

课程介绍

Python数据分析与机器学习项目实战微专业课包含《Python入门经典（2K超清）》，《呆瓜半小时入门python数据分析》，《金融现金贷用户数据分析和画像》，《python信用评分卡建模（附代码）》，《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》五套课程系列，超过300节课，录制时间超过3年，定期更新。这套微专业课程带你脱离传统教育，告别市场上万元天价培训课程，体验真实职场实战项目，Follow me！

美国总统曾坦言数据是新时代的石油资源。本课带你轻松玩转数据分析与机器学习经典算法。使用最主流编程语言Python及其分析与建模库基于真实项目数据演示如何解决实际问题。

《Python入门经典（2K超清）》：寻寻渐进讲解python入门基础语法知识，附职业规划指导，视频2k超清分辨率，加入我们吧!

《呆瓜半小时入门python数据分析》：讲解python数据分析知识，包括pandas，sqlite3，lambda，sqlite browser等知识点，实战cov-2019新冠病毒数据预测

《金融现金贷用户数据分析和画像》：专业角度讲解python金融信贷数据分析和用户画像，挖掘美国2018年再次已出现经济系统危机迹象

《python信用评分卡建模（附代码）》：360度讲解python信用评分卡构建流程，附代码和老师答疑。弥补网上信息参差不齐短板

《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》：360度讲解python机器学习挖掘乳腺癌数据流程，附代码和老师答疑，供研究生，博士生论文参考

课程特点
1.配套多个实战项目数据和python脚本，脚本已经编译好，学员只需要跟着视频实操

2.讲清楚理论依据，让学员知其然知其所以然

3.视频定期更新

4.视频用专业显卡录制，支持2K超清分辨率，让学员看得清每一行代码

课程目录

《Python入门经典（2K超清）》

章节1前言
课时1我的所有教学课程系列介绍
课时2如何联系作者和访问我的主页
课时3欢迎项目合作
课时4大多数学校不会告诉你，我们为何要编程？
章节2python杰出应用
课时5python介绍和综合应用
课时6python知名GitHub项目介绍（包含图像识别，算法，区域链）
课时7哪些大公司在用python？（谷歌,IBM,Firefox）
章节3Python环境搭建
课时8python官网
课时9Anaconda下载和安装
课时10canopy下载和安装
课时11python安装第三方包：pip和conda install
课时12Python非官方扩展包下载地址
章节4Python教学资源收集-菜鸟入门的兵工厂
课时13Python书籍推荐
课时14机器学习数据库介绍
课时15Python数据科学常用的包
课时16Python网络教学资源推荐
课时17机器学习入门经典_43课免费视频教程介绍
课时18如何运用公开资料学习python（GitHub，kaggle，stackoverflow.）
章节5Python基础知识（上）
课时19文件基本操作
课时20变量_表达式_运算符_值
课时21字符串string
课时22列表list
课时23程序基本构架（条件，循环）
课时24数据类型_函数_面向对象编程
课时25python2和3区别_编码基础
课时26编程技巧和学习方法
课时27玩个Python小游戏-植物大战僵尸
课时28python数据科学入门概述
课时29python在数据社区兴起
章节6异常值处理
课时30python异常处理
章节7python半小时数据分析入门
课时31python半小时数据分析入门概述
课时32sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路
课时33sqlite browser下载
课时34sqlite3创建删除表格和插入数据
课时35sqlite3插入多条数据
课时36sqlite3可视化绘图数据
课时37sqlite3更新和删除数
课时38数据分析提升fellow me
章节8python oop面向对象编程
课时39python面向对象编程1_类和实例
课时40python面向对象2_实例属性可以与众不同
课时41python面向对象3_self代表实例本身
课时42python面向对象编程4_init()初始化方法
课时43python面向对象5_属性和方法区别
课时44python面向对象6_函数和方法区别
课时45python面向对象7_类变量
课时46python面向对象8_父类和子类
课时47python面向对象9_私有变量
课时48python面向对象编程10_魔法函数__str__和__repr__
课时49python面向对象11运算符重载
章节9Python GUI编程(Tkinter)
课时50tkinter入门讲解
章节10Python SMTP发送邮件
课时51Python SMTP自动发送邮件
章节11python多线程
课时52多线程1_多线程基本概念
课时53多线程2_创建一条最简单线程
课时54多线程3_arg传参
课时55多线程4_join函数
课时56多线程5_Queue保存计算结果
课时57多线程6_爬虫多线程抓某网站图片
课时58多线程7_GIL全局解释器锁
章节12就业指导
课时59还在找中介吗？手把手教你海外留学申请
课时60择业选择-比公务员更好的金饭碗
课时61孙子兵法-不变应万变的秘密
课时62技术团队的领导艺术
课时63如何用python赚钱？
课时64如何找到想要工作？
课时65性格决定命运，李嘉诚告诉你成功秘密
课时66罗素谈论智慧和道德

《呆瓜半小时入门python数据分析》

章节1前言
课时1呆瓜半小时入门python数据分析课程介绍
课时2我的所有系列课程介绍
课时3如何联系作者和访问我的主页
课时4欢迎项目合作
章节2python编程环境搭建
课时5python基础免费学习地址
课时6Anaconda下载安装
课时7canopy下载安装
课时8python第三方包安装（pip和conda install）
课时9python非官方包下载地址
课时10为什么使用jupyter notebook及如何安装
课时11jupyter基本文本编辑操作
课时12jupyter notebook打开指定文件夹内容
章节3python编程基础
课时13python官网
课时14Python文件基本操作
课时15变量_表达式_运算符_值
课时16字符串string
课时17列表list
课时18程序的基本构架（条件，循环）
课时19数据类型_函数_面向对象编程
课时20python2和3区别
课时21编程技巧和学习方法
章节4pandas基础概述
课时22pandas对Excel数据操作概述
课时23pandas astype数据类型强制转换
课时24pandas.DataFrame.astype数据类型转换
课时25pandas rename更改字段名
课时26pd.ExcelWriter保存结果到已存在的excel文件中
课时27pd.ExcelWriter(to_excel)保存结果到已存在的excel文件中
章节5pandas 筛选数据
课时28pandas loc筛选连续变量
课时29pandas filter筛选指定变量
课时30pandas sample随机抽样数据
课时31pandas条件筛选数据（单条件或多条件）
章节6pandas链接多个表格数据
课时32concat()函数连接多个dataframe
课时33concat()函数连接多个dataframe
课时34merge函数链接两个表格数据(类似vloopup)
章节7pandas绘图
课时35plot.hist绘制直方图_变量频率分析
章节8pandas空缺值处理
课时36df.fillna填充缺失数据
课时37df.fillna填充缺失数据
课时38dropna删除空缺值
课时39dropna删除空缺值
章节9lendingclub金融现金贷用户数据分析画像实战
课时40描述性统计-知己知彼百战百胜
课时41好坏客户占比严重失衡
课时42不要用相关性分析杀人
课时43变量相关性分析-你不知道的秘密
课时44贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧
课时45产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台
课时46用户工龄分析-10年工龄用户最多
课时47年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右
课时48住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴
课时49贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析
课时50贷款用途-美国金融危机浮出水面
章节10str字符串处理
课时51str.replace替换变量名的字符串
课时52str.replace替换变量名的字符串
章节11lambda匿名函数
课时53lambda1_构建一元一次函数和一元二次函数
课时54lambda2_构建几何平均数和调和平均数函数
课时55lambda3_邮件名文本输入规范
课时56lambda4_sort排序应用
课时57lambda5_filter函数筛选奇数或偶数
课时58lambda6_和map函数实现批处理
课时59lambda7_与if语句连用实现条件判断
课时60lambda8_datetime数据结构连用获取年月日
课时61本章节lambda脚本
课时62map函数_实现批量计算
课时63filter筛选大于平均值的数据
课时64reduce函数实现递归计算
章节12python正则表达式
课时65python正则表达式简介
章节13python json
课时66python解析json数据
章节14sqlite3呆瓜半小时快速入门数据分析
课时67sqlite3和sqlitebrowser-新手半小时快速入门之路
课时68sqlite browser下载
课时69sqlite3创建删除表格和插入数
课时70sqlite3插入多条数据
课时71sqlite3可视化绘图数据
课时72sqlite3更新和删除数
课时73数据分析提升fellow me
章节15SQL语法基础
课时74SQL学习网站介绍_练习脚本下载
课时75SQL语法概述
课时76select取数和随机抽样
课时77select distinct语法_筛选不重复数据
课时78where and or筛选条件
课时79order by排序0
课时80left join on连接两个表格数据
课时81SQL复合语句
课时82select as让代码更简洁
课时83create_drop table创建或删除表格
课时84lateral view json_tuple函数解析json数据
课时85lateral view json_tuple函数解析嵌套json数据
课时86get_json_object获取json的信息
课时87get_json_object穿透嵌套json的信息0
课时88lateralView json_tuple get_json_object三个函数穿透嵌套json
课时89substr截取想要信息
课时90regexp_replace正则解析式函数
课时91sql数据分析经验总结
课时92like pattern缩小取数范围
章节16SQL统计函数
课时93count计数函数
课时94avg()求平均值函数
课时95SQL sum求和函数
课时96group by实现分类统计
课时97SQL max和min求最大值和最小值函数
章节17excel数据分析
课时98vlookup
课时99透视表
课时100excel多条件筛选数据
章节18XML存储数据的常用语言
课时101XML概述
课时102XML树结构
课时103XML元素
课时104XML属性
章节19附录
课时105Pandas数据分析半小时英文快速介绍
课时106pandas创始人亲自英语授课_3小时20分钟

《金融现金贷用户数据分析和画像》

章节1python编程环境搭建
课时1.金融现金贷用户数据分析和画像_介绍视频
课时2.Anaconda快速入门指南
课时3.Anaconda下载安装
课时4.python第三方包安装(pip和conda install)
章节2金融现金贷用户数据分析和画像
课时5.描述性统计-知己知彼百战百胜
课时6.好坏客户占比严重失衡
课时7不要用相关性分析杀人
课时8变量相关性分析-你不知道的秘密
课时9贷款金额和趋势分析-2018年Q4信贷略有缩紧
课时10产品周期分析-看来lendingclub是短周期借贷平台
课时11用户工龄分析-10年工龄用户最多
课时12年收入分析-很多美国人年薪5万美金左右
课时13住房情况与贷款等级-原来美国大部分都是房奴
课时14贷款人收入水平_贷款等级_收入核实多因子分析
课时15贷款用途-美国金融危机浮出水面

《python信用评分卡建模（附代码）》

章节1前言
章节1Python环境搭建
课时1 建评分卡模型，python，R，SAS谁最好？
课时2 Anaconda快速入门指南
课时3 Anaconda下载和安装
课时4 canopy下载和安装
课时5 Anaconda Navigato导航器
课时6 python安装第三方包：pip和conda install
课时7 Python非官方扩展包下载地址
课时8 Anaconda安装不同版本python
课时9 jupyter1_为什么使用jupyter notebook？
课时10 jupyter2_jupyter基本文本编辑操作
课时11 如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容？
课时12 jupyter4_jupyter转换PPT实操
课时13 jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案

章节2 python编程基础知识
课时14 Python文件基本操作
课时15 变量_表达式_运算符_值
课时16 字符串string
课时17 列表list
课时18 程序的基本构架（条件，循环）
课时19 数据类型_函数_面向对象编程
课时20 python2和3的区别
课时21 编程技巧和学习方法

章节3 python机器学习基础
课时22 UCI机器学习常用数据库介绍
课时23 机器学习书籍推荐
课时24 如何选择算法
课时25 机器学习语法速查表
课时26 python数据科学常用的库
课时27 python数据科学入门介绍(选修)

章节4 德国信用评分数据下载和介绍
课时28 35德国信用评分数据下载和介绍

章节5信用评分卡开发流程（上）
课时29 评分卡开发流程概述
课时30 第一步：数据收集
课时31 第二步：数据准备
课时32 变量可视化分析
课时33 样本量需要多少？
课时34 坏客户定义
课时35 第三步：变量筛选
课时36 变量重要性评估_iv和信息增益混合方法
课时37 衍生变量05:01
课时38 第四步：变量分箱01:38

章节6信用评分卡开发流程（下）
课时39 第五步：建立逻辑回归模型
课时40 odds赔率
课时41 woe计算
课时42 变量系数
课时43 A和B计算
课时44 Excel手动计算坏客户概率
课时45 Python脚本计算坏客户概率
课时46 客户评分
课时47 评分卡诞生-变量分数计算
课时48 拒绝演绎reject inference
课时49 第六步：模型验证
课时50 第七步：模型部署
课时51 常见模型部署问题

章节7 Python信用评分卡-逻辑回归脚本
课时52 Python信用评分卡脚本运行演示
课时53 描述性统计脚本_缺失率和共线性分析
课时54 woe脚本(kmean分箱)
课时55 iv计算独家脚本
课时56 Excel手动推导变量woe和iv值
课时57 评分卡脚本1（sklearn）
课时58 评分卡脚本2（statsmodel）
课时59 生成评分卡脚本
课时60 模型验证脚本

章节8PSI(population stability index)稳定指标
课时61 拿破仑远征欧洲失败/华尔街股灾真凶-PSI模型稳定指标揭秘
课时62 excel推导PSI的计算公式
课时63 PSI计算公式原理_独家秘密
课时64 PSI的python脚本讲解

章节9难点1_坏客户定义
课时65 坏客户定义错误，全盘皆输
课时66 不同场景坏客户定义不一样，坏客户定义具有反复性
课时67 坏客户占比不能太低
课时68 vintage源于葡萄酒酿造
课时69 vintage用于授信策略优化

章节10难点2_woe分箱
课时70 ln对数函数
课时71 excel手动计算woe值
课时72 python计算woe脚本
课时73 Iv计算推导
课时74 woe正负符号意义
课时75 WOE计算就这么简单？你想多了
课时76 Kmean算法原理
课时77 python kmean实现粗分箱脚本
课时78 自动化比较变量不同分箱的iv值
课时79 woe分箱第三方包脚本

章节11难点3_逻辑回归是最佳算法吗？
课时80 逻辑回归是最优算法吗？No
课时81 xgboost_支持脚本下载
课时82 随机森林randomForest_支持脚本下载
课时83 支持向量SVM_支持脚本下载
课时84 神经网络neural network_支持脚本下载
课时85 多算法比较重要性_模型竞赛，百万奖金任你拿

章节12难点4_变量缺失数据处理
课时86 imputer-缺失数据处理
课时87 xgboost简单处理缺失数据
课时88 catboost处理缺失数据最简单

章节13难点5.模型验证
课时89 模型需要验证码？
课时90 商业银行资本管理办法(试行)
课时91 模型验证_信用风险内部评级体系监管要求
课时92 模型验证主要指标概述
课时93 交叉验证cross validation
课时94 groupby分类统计函数
课时95 KS_模型区分能力指标
课时96 混淆矩阵（accuracy,precision，recall，f1 score）

章节14难点6.逻辑回归调参
课时97 菜鸟也能轻松调参
课时98 调参1_Penalty正则化选择参数
课时99 调参2_classWeight类别权重
课时100 调参3_solver优化算法选择参数
课时101 调参4_n_jobs
课时102 L-BFGS算法演化历史
课时103 次要参数一览

章节16 风控管理和诈骗中介（选修）
课时104 网络信贷发展史
课时105 诈骗中介
课时106 风控管理
课时107 告别套路贷，高利贷，选择正确贷款方式

章节17 2018-2019消费金融市场行情
课时108 揭秘：近年消费金融火爆发展根本原因
课时109 持牌照消费金融公司盈利排行榜
课时110 消费金融，风控技术是瓶颈
课时111 谁能笑到最后：2018-2019消费金融公司注册资本
课时112 萝卜加大棒：中央政策监管趋势独家预测
课时113 信用是金融交易的基石_P2P倒闭潮秘密

章节18 2018-2019年全球宏观经济
课时114 专家不会告诉你的秘密：美元和黄金真实关系
课时115 宏观经济主要指标：债务率和失业率
课时116 2019年中国宏观经济分析_赠人民银行发布2018n年中国金融稳定报告
课时117 2019年G20国家宏观经济信息汇总_供下载
课时118 全球系统金融风险
课时119 基尼系数_贫富差异指标
课时120 GDP_利率_通货膨胀
课时121 失业率_债务率
课时122 贸易差额_中美贸易战根本原因
课时123 信用评级_阿根廷金融危机独家解读

《python风控建模实战lendingClub》

章节1 python编程环境搭建
课时1风控建模语言，python，R，SAS优劣对比
课时2Anaconda快速入门指南
课时3Anaconda下载安装
课时4canopy下载和安装
课时5Anaconda Navigator导航器05:38
课时6python第三方包安装(pip和conda install)
课时7Python非官方扩展包下载地址
课时8Anaconda安装不同版本python
课时9为什么使用jupyter notebook及如何安装
课时10如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容？
课时11jupyter基本文本编辑操作
课时12jupyter生成在线PPT汇报文档
课时13jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案

章节2 python编程基础
课时14Python文件基本操作
课时15python官网
课时16变量_表达式_运算符_值
课时17字符串string
课时18列表list
课时19程序的基本构架（条件，循环）
课时20数据类型_函数_面向对象编程
课时21python2和3区别
课时22编程技巧和学习方法

章节3 python机器学习基础知识
课时23UCI机器学习数据库介绍
课时24机器学习书籍推荐
课时25如何选择算法
课时26sklearn机器学习算法速查表
课时27python数据科学常用的库
课时28python数据科学入门介绍（选修）

章节4 lendingClub业务介绍（P2P鼻祖）
课时29lendingClub业务简介
课时30lendingclub债务危机及深层次时代背景
课时31lendingClub官网数据下载(或本集参考资料下载)

章节5catboost基础介绍
课时32catboost基础知识讲解-比xgboost更优算法登场
课时33catboost官网介绍

章节6 lengding Club实战_catboost分类器模型
课时34数据清洗和首次变量筛选
课时35catboost第三方包下载和安装
课时36import导入建模的包
课时37读取数据和描述性统计
课时38train，test训练和测试数据划分
课时39fit训练模型
课时40模型验证概述
课时41树模型需要相关性检验吗？
课时42交叉验证cross validation
课时43混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数
课时44混淆矩阵python脚本实现
课时45计算模型ks(Kolmogorov-Smirnoff)
课时46catboost1_建模脚本连贯讲解
课时47catboost2_第二次变量筛选
课时48catboost3_分类变量cat_features使用

章节7KS（Kolmogorov–Smirnov）模型区分能力指标
课时49KS简介
课时50step1获取模型分
课时51step2_计算ks_方法1
课时52step3_计算ks_方法2
课时53step4_计算ks_excel推理
课时54step5_绘制KS图
课时55step6_KS评估函数
课时56step7_KS脚本汇总_分治算法
课时57step8_KS缺陷

章节8AUC（Area Under Curve）模型区分能力指标
课时58excel绘制ROC曲
课时59python计算AUC很简单
课时60python轻松绘制ROC曲线
课时61AUC评估函数_AUC多大才算好？
课时62Gini基尼系数基本概念和AUC关系

章节9pickle保存模型
课时63pickle保存和导入模型包_避免重复训练模型时间

章节10PSI模型稳定性评估指标（上）
课时64拿破仑和希特勒征服欧洲为何失败？数学PSI指标揭露历史真相
课时65excel手把手教你推导PSI的计算公式
课时66PSI计算公式奥义
课时67PSI的python脚本讲解

章节11PSI模型稳定性评估指标（下）
课时68step1.筛选lendingClub2018年Q3和Q4数据
课时69step2_计算train，test，oot模型分
课时70step3.计算Q3和Q4模型分PSI

章节12模型维度与边际效应
课时71边际效应基本概念
课时72模型维度与边际效应,变量越多越好吗？
课时73降维实操，结果让人吃惊！
课时74模型变量数量越多，区分能力（ks）越高吗？

章节13catboost分类变量处理
课时75 One-hot encoding热编码
课时76 cat_features分类变量处理（数值型）1
课时77 cat_features分类变量处理（字符串类型）
课时78 不同分类变量处理方法的结果对比

章节14catboost调参
课时79GridSearchCV网格调参简述
课时80iterations树的颗树
课时81eval_metric评估参数（logloss_AUC_Accuracy_F1_Recall）
课时82learning_rate学习率
课时83树深度depth（max_depth）
课时84 l2_leaf_reg正则系数L2调参

章节15多算法比较
课时85xgboost分类器模型
课时86lightgbm分类器建模
课时87逻辑回归分类器和多算法比较结果

章节16消费者信用评分实战_回归模型
课时88机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战
课时89线性回归基础知识（最小二乘法OLS）
课时90梯度下降法gradient descent
课时91误差error_偏差bias_方差variance
课时92shrinkage特征缩减技术_正则化
课时93ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹性网络
课时94sklearn_ridge岭回归脚本
课时95逻辑回归_regression脚本
课时96支持向量回归SVR脚本
课时97随机森林randomForest回归脚本
课时98xgboost regression回归脚本
课时99catboost regressor回归脚本
课时100lightgbm基础知识讲解
课时101lightgbm regressor回归脚本
课时102sequencial线性模型回归预测脚本

《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》

章节1我的主页和课前咨询答疑
课时1我的所有教学系列介绍
课时2如何联系作者和访问我的主页
课时3欢迎项目合作
课时4如何下载脚本和原始数据
课时5诚谢大家支持
章节2癌症常识
课时6警钟长鸣！癌症就在你身边
课时7癌症科普介绍
课时8病毒细菌诱发的癌症
课时9祸从口入-致癌食物大揭秘
课时10Python机器学习挖掘癌细胞概述
章节3python编程环境搭建
课时11Anaconda快速入门指南
课时12Anaconda下载安装
课时13Canopy下载和安装
课时14Python非官方扩展包下载地址
课时15python第三方包安装(pip和conda install)
课时16Anaconda Navigator导航器
课时17Anaconda安装不同版本python
课时18jupyter1_为什么使用jupyter notebook
课时19jupyter2_jupyter基本文本编辑操作
课时20如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容？
课时21jupyter4_jupyter转换PPT实操
课时22jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案
课时23conda-forge安装rdkit
章节4python基础知识
课时24为什么学习编程？大多数学校不会告诉你的秘密
课时25python官网
课时26Python文件基本操作
课时27变量_表达式_运算符_值
课时28字符串string
课时29程序基本构架（条件，循环）
课时30数据类型_函数_面向对象编程
课时31python2和3的区别
课时32编程技巧和学习方法
章节5sklearn机器学习基础知识
课时33机器学习数据库介绍
课时34机器学习书籍推荐
课时35Python数据科学常用的包
课时36如何选择算法
课时37sklearn算法速查表
课时38sklearn建模基础代码
课时39python数据科学入门介绍（选修）
章节6获取乳腺癌临床数据
课时40数据获取-乳腺癌细胞临床数据
章节7变量筛选和描述性统计
课时41spss因子分析-解释癌细胞特征
课时42变量筛选1-模型法
课时43变量筛选2-比例法percentile
课时44变量筛选3-方差法
课时45变量筛选4-KBest
课时46好变量/特征比算法更重要（英语-课外阅读）
章节8十大经典机器学习算法-建立乳腺癌细胞分类器
课时47逻辑回归logistic regression
课时48支持向量SVM
课时49KNN最近邻算法
课时50决策树-decision tree
课时51随机森林-random forest
课时52神经网络neural network
课时53xgboost
课时54lightgbm基础讲解
课时55lightGBM脚本实现
课时56catboost基础讲解
课时57catboost脚本实现
课时58常见算法优劣对比
课时59bagging VS boosting
课时60随机森林和boosting算法扩展知识（英文课外阅读）
章节9数据预处理
课时61pandasl数据处理基础知识
课时62哑变量处理-hotcode热编码
课时63imputer-缺失数据处理
课时64scale-数据标准化处理
章节10变量（特征）重要性
课时65逻辑回归和集成树算法变量（特征）重要性概述
课时66随机逻辑回归randomized logistic regression
课时67xgboost特征重要性
课时68catboost特征重要性
课时69lightgbm特征重要性
章节11模型调参
课时70遍历调参法
课时71单个参数网格调参
课时72多参数网格调参
课时73随机网格调参_random size search cv
章节12模型验证
课时74模型验证必要性-市场80%模型存在问题
课时75交叉验证cross validation
课时76混淆矩阵
课时77ROC曲线
课时78PSI（population stability index）模型稳定性
课时79基尼系数GINI index-模型区分能力指标
课时80KS（kolmogorov-smirnoff）-模型区分能力指标
章节13附录
课时81如何运用公开资料学习python（GitHub，kaggle，StackOverflow)
课时82显微镜下癌细胞
课时83python在生物分子学应用（英文课外扩展）
课时84SIR模型预测新冠状病毒2019-nCoV

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