本课程来自稀牛学院数据科学实训营第5期课程完结官方售价4980元，本课程由资深算法工程师的寒小阳老师，和博士毕业于清华大学动力化系控制理论与操控工程师常老师主讲：课程主要包括Python编程基础、数据获取、数据处理和数据分析、数据可视化、大数据技术、机器学习；主讲数据科学核心技能，课程结束即可掌握数据采集、清洗、存储、分析、可视化、机器学习建模全流程。共13节， 课程建议具备具备一定Python基础预习期，助教免费指导Python学习与实训，课程明确目标转行、毕业求职、入门数据科学、丰富项目经历，参加竞赛，明确目标，付诸努力！

适用学员：

适合学员：
1.希望系统了解数据科学、提高动手实践能力、加强项目背景的学习者。
2.希望转向数据领域工作的在职人员；
3.有教学和科研需求的高校教职人员与博士生；
4.有志于从事数据相关工作；

完成实训营5期的学习全流程，你将掌握数据科学的核心技能，具体为以下几点：
Python编程基础
数据获取：爬虫和scrapy库
数据处理和数据分析：numpy, pandas
数据可视化：matplotlib，seaborn
大数据技术：hadoop，spark
机器学习：scikit-learn、xgboost、lightGBM，liblinear，libsvm等
数据科学比赛：参赛流程与实战经验
求职就业：简历，面试，项目积累
课程

目录：数据科学实训营第5期 [15.7G]
┣━━【课前预习】云平台使用&Python基础_0213.mp4 [848.5M]
┣━━【课前预习】Python基础 实训营学习经验与捷径_0213.mp4 [893.6M]
┣━━第10讲 数据科学综合应用案例_0515.mp4 [1.4G]
┣━━第11讲 Hadoop与Map-Reduce_0521.mp4 [1.1G]
┣━━第12讲 Spark大数据处理与Spark SQL_0529.mp4 [1G]
┣━━第13讲A Spark大数据机器学习_0531.mp4 [1.2G]
┣━━第1讲 Google python指南与数据科学python进阶_0331.mp4 [505.2M]
┣━━第2讲 Pandas Series & DataFrame_0403.mp4 [731.5M]
┣━━第3讲 Pandas复杂统计与机器学习特征工程_0410.mp4 [879.8M]
┣━━第4讲 链家网房价数据分析与数据科学比赛数据处理分析_0414.mp4 [1.1G]
┣━━第5讲 数据可视化概述和matplotlib技能大全_0421.mp4 [1G]
┣━━第6讲 seaborn技能大全_0424.mp4 [1.2G]
┣━━第7讲 机器学习初步_0428.mp4 [1.3G]
┣━━第8讲 机器学习进阶_0505.mp4 [1.1G]
┣━━第9讲 模型优化与模型融合_0508.mp4 [1G]
┗━━课程代码和作业.zip [381.6M]

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