===============課程目錄===============
(1)\\章節1：機器學習方法論；目錄中文件數:8個
├─(1) 1. 數據分析與數據挖掘.mp4
├─(2) 2. 機器學習、深度學習與人工智能.mp4
├─(3) 3. 機器學習的核心任務.mp4
├─(4) 4. 機器學習的核心要義.mp4
├─(5) 5. 機器學習項目實戰全流程.mp4
├─(6) 6. Python編程工具.mp4
├─(7) 7. Jupyter Notebook與PyCharm.mp4
├─(8) 8. 機器學習具體學習方法指導.mp4
(2)\\章節2：機器學習需求分析；目錄中文件數:3個
├─(9) 09. 需求分析.mp4
├─(10) 10. 項目技術、產品和應用調研.mp4
├─(11) 11. 實例：數據科學崗位需求分析.mp4
(3)\\章節3：數據采集與爬蟲；目錄中文件數:9個
├─(12) 12. 數據采集概述.mp4
├─(13) 13. Python爬蟲技術.mp4
├─(14) 14. 請求庫：urllib.mp4
├─(15) 15. 請求庫：requests.mp4
├─(16) 16. 解析庫：BeautifulSoup.mp4
├─(17) 17、Shell編程之磁盤監控報警腳本_0.mp4
├─(18) 18. 信息提?。篶ss選擇器和xpath表達.mp4
├─(19) 19. 實例1：招聘網站靜態數據采集.mp4
├─(20) 20. 實例2：招聘網站動態數據采集.mp4
(4)\\章節4：數據清洗；目錄中文件數:6個
├─(21) 21. 臟數據.mp4
├─(22) 22. 數據預處理的基本方向.mp4
├─(23) 23. 缺失值處理.mp4
├─(24) 24. 小文本和字符串處理.mp4
├─(25) 25. 實例：招聘數據預處理（一）.mp4
├─(26) 26. 實例：招聘數據預處理（二）.mp4
(5)\\章節5：數據分析與可視化；目錄中文件數:6個
├─(27) 27. 探索性數據分析（EDA）.mp4
├─(28) 28. 統計繪圖與數據可視化.mp4
├─(29) 29. Python繪圖之matplotlib.mp4
├─(30) 30. Python繪圖之seaborn.mp4
├─(31) 31. 實例：招聘數據的EDA與可視化.mp4
├─(32) 32. 實例：招聘數據的EDA與可視化.mp4
(6)\\章節6：特征工程；目錄中文件數:5個
├─(33) 33. 特征工程概述.mp4
├─(34) 34. 特征選擇.mp4
├─(35) 35. 特征變換與特征提取.mp4
├─(36) 36. 特征組合與降維.mp4
├─(37) 37. 招聘數據的特征工程探索.mp4
(7)\\章節7：機器學習建模與調優；目錄中文件數:9個
├─(38) 38. 機器學習模型概述(1).mp4
├─(39) 39. 傳統機器學習模型（單模型）.mp4
├─(40) 40. 集成與提升模型.mp4
├─(41) 41. sklearn.mp4
├─(42) 42. 機器學習調參方法簡介.mp4
├─(43) 43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4
├─(44) 44. 招聘數據的建模：GBDT.mp4
├─(45) 45. 招聘數據的建模：XGBoost.mp4
├─(46) 46. 招聘數據的建模：lightGBM.mp4
(8)\\章節8：機器學習模型結果與報告輸出；目錄中文件數:5個
├─(47) 47. R語言與RStudio安裝與簡介.mp4
├─(48) 48. Rmarkdown的安裝與基本用法.mp4
├─(49) 49. 技術文檔之Rmd與Jupyter對比.mp4
├─(50) 50. 機器學習分析報告的寫作方法.mp4
├─(51) 51. 實例：數據相關崗位薪資水平影響因素研究分析報告（簡要框架）.mp4
(9)\\配套課件；目錄中文件數:3個
├─(52) 第一章.機器學習方法論.pdf
├─(53) 第三章 數據采集與爬蟲.ipynb
├─(54) 第二章.機器學習需求分析.pdf
(10)\\配套課件\\第七講 機器學習建模；目錄中文件數:2個
├─(55) lagou_featured.csv
├─(56) 第七講 機器學習建模.ipynb
(11)\\配套課件\\第五講 數據分析與可視化；目錄中文件數:5個
├─(57) iris.csv
├─(58) lagou_data5.csv
├─(59) lagou_preprocessed.csv
├─(60) stopwords.txt
├─(61) 第五講 數據分析與可視化.ipynb
(12)\\配套課件\\第八講 機器學習技術文檔與報告寫作方法；目錄中文件數:9個
├─(62) .RData
├─(63) .Rhistory
├─(64) example_eda.html
├─(65) example_eda.Rmd
├─(66) example_rmd.html
├─(67) example_rmd.Rmd
├─(68) lagou_preprocessed.csv
├─(69) r_example.R
├─(70) 第八講 機器學習文檔與報告寫作方法.ipynb
(13)\\配套課件\\第六講 特征工程；目錄中文件數:3個
├─(71) lagou_data5.csv
├─(72) lagou_featured.csv
├─(73) 第六講 特征工程.ipynb
(14)\\配套課件\\第四講 數據清洗與預處理；目錄中文件數:5個
├─(74) data_analysis.csv
├─(75) data_mining.csv
├─(76) deep_learning.csv
├─(77) machine_learning.csv
├─(78) 第四講 數據清洗與預處理.ipynb
(15)\\配套課件\\第七講 機器學習建模\\.ipynb_checkpoints；目錄中文件數:1個
├─(79) 第七講 機器學習建模-checkpoint.ipynb
(16)\\配套課件\\第五講 數據分析與可視化\\.ipynb_checkpoints；目錄中文件數:1個
├─(80) 第五講 數據分析與可視化-checkpoint.ipynb
(17)\\配套課件\\第八講 機器學習技術文檔與報告寫作方法\\.ipynb_checkpoints；目錄中文件數:2個
├─(81) Untitled-checkpoint.ipynb
├─(82) 第八講 機器學習文檔與報告寫作方法-checkpoint.ipynb
(18)\\配套課件\\第六講 特征工程\\.ipynb_checkpoints；目錄中文件數:1個
├─(83) 第六講 特征工程-checkpoint.ipynb
