- 机器学习工程师 VIP版
- Content
- Part 01 : 学习社群和学前必知
- Part 02 : 欢迎学习机器学习工程师纳米学位！
- Part 03 : 监督学习
- Part 04 : 深度学习
- Part 05 : 非监督学习
- Part 06 : 软件工程
- Part 07 : 机器学习工程部署
- Part 08 : 机器学习案例研究
- Part 09 : 构建自己的机器学习项目
- Part 10 : 恭喜！
- Part 11 (Elective)__ : 先修知识：Python 与数据分析
- Part 12 (Elective)__ : 先修知识：SQL 与数据分析
- Part 13 (Elective)__ : 先修知识：命令行
- Part 14 (Elective)__ : 先修知识：Git & Github
- Part 15 (Elective)__ : 选修内容：Python 与数据可视化
- Part 16 (Elective)__ : 选修内容：应用统计学
- Part 17 (Elective)__ : 选修内容：线性代数
- Part 18 (Elective)__ : 选修内容：NLP 基础
- Part 19 (Elective)__ : 选修内容：卷积神经网络
- Part 20 (Elective)__ : 选修内容：Web 开发部署
- Content
机器学习工程师 VIP版
助教微信
udacity公众号
Nanodegree key: nd009-cn-advanced
Version: 12.0.0
Locale: zh-cn
本课程只提供机器学习工程师 VIP班的同学使用🕵 成为一名机器学习工程师，将预测模型应用于教育、金融、医疗、机器人等领域内的大数据处理。
Content
Part 01 : 学习社群和学前必知
- Module 01: 服务说明
- Lesson 01: 学习社群和服务说明第一时间加入本课程学员交流群，了解本纳米学位提供的服务内容，更高效的完成课程。
- Concept 01: 加入学员交流群
- Concept 02: 本课程服务概览
- Concept 03: 值得关注的教室新功能
- Lesson 01: 学习社群和服务说明第一时间加入本课程学员交流群，了解本纳米学位提供的服务内容，更高效的完成课程。
Module 02: 基本教程
- Lesson 01: 教室使用指南通过本节学习，你将了解如何更好的使用教室，以及教室的所有功能。
- Concept 01: 认识你的教室
- Concept 02: 登录与收藏教室
- Concept 03: 教室首页
- Concept 04: 设置页面
- Concept 05: 测试：如何正确填写姓名
- Concept 06: 纳米学位项目
- Concept 07: 课程目录和章节
- Concept 08: 项目提交指引
- Concept 09: 发送课程反馈
- Concept 10: 优达论坛
- Lesson 02: 课程注意事项通过本节学习，你将了解课程的服务内容、有效期、毕业要求等注意事项。
- Lesson 01: 教室使用指南通过本节学习，你将了解如何更好的使用教室，以及教室的所有功能。
Module 01: 准备软件
- Lesson 01: 准备软件
- Concept 01: 准备软件
- Lesson 02: 配置 Anaconda如果你需要在本地配置编程环境并遇到问题，可以再针对性学习如何使用 Anaconda 管理包和开发环境。
- Concept 01: 欢迎！
- Concept 02: Anaconda 是什么？
- Concept 03: 安装 Anaconda
- Concept 04: 管理包
- Concept 05: 管理环境
- Concept 06: 更多环境操作
- Concept 07: 最佳做法
- Lesson 03: 配置 Jupyter notebook你可以针对性学习如何使用 Jupyter notebook 来创建包含代码、文本和图像的叙述性文档。
- Lesson 01: 准备软件
Module 01: 监督学习
- Lesson 01: 简介在开始深入学习各种机器学习算法的细节前，先对机器学习领域的全局有个整体了解，这很重要。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 历史 - 统计学视角
- Concept 03: 历史 - 计算机科学视角
- Concept 04: 机器学习的类型 - 监督学习
- Concept 05: 机器学习的类型 - 非监督学习和强化学习
- Concept 06: 深度学习
- Concept 07: Scikit Learn
- Concept 08: 机器学习中的伦理问题
- Concept 09: 展望
- Concept 10: 文字：小结
- Lesson 02: 线性回归线性回归是机器学习里最基本的算法之一。这节课主要介绍了线性回归知识。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 练习：房价
- Concept 03: 解决方案：房价
- Concept 04: 用数据拟合直线
- Concept 05: 调整一条直线
- Concept 06: 绝对值技巧
- Concept 07: 平方技巧
- Concept 08: 小测验：绝对值和平方技巧
- Concept 09: 梯度下降
- Concept 10: 平均绝对值误差
- Concept 11: 均方误差
- Concept 12: 小测验：平均绝对误差和均方误差
- Concept 13: 最小化误差函数
- Concept 14: 均方误差与总平方误差
- Concept 15: 小批量梯度下降法
- Concept 16: 小测验：小批量梯度下降
- Concept 17: 平均绝对误差 VS 均方误差
- Concept 18: scikit-learn 中的线性回归
- Concept 19: 高维度
- Concept 20: 多元线性回归
- Concept 21: 解数学方程表组
- Concept 22: （可选）解数学方程组的数学
- Concept 23: 线性回归注意事项
- Concept 24: 多项式回归
- Concept 25: 小测验：多项式回归
- Concept 26: 正则化
- Concept 27: 小测验：正则化
- Concept 28: 特征缩放
- Concept 29: 小结
- Lesson 03: 感知器算法感知器算法是一种分类算法，是神经网络的构建基石。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 分类问题 1
- Concept 03: 分类问题 2
- Concept 04: 线性界线
- Concept 05: 更高维度的界线
- Concept 06: 感知器
- Concept 07: 用感知器实现简单逻辑运算
- Concept 08: 感知器技巧 - 计算机如何“学习”分类？
- Concept 09: 感知器算法
- Concept 10: 小结
- Lesson 04: 决策树决策树是一种决策结构，其中每个决策都会导致一组结果或其他决策。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 推荐应用 1
- Concept 03: 推荐应用 2
- Concept 04: 推荐应用 3
- Concept 05: 练习：学生录取资格
- Concept 06: 参考答案：学生录取资格
- Concept 07: 熵
- Concept 08: 熵公式 1
- Concept 09: 熵公式 2
- Concept 10: 熵公式 3
- Concept 11: 小测验：你能计算熵吗？
- Concept 12: 多类熵
- Concept 13: 练习：信息增益
- Concept 14: 参考答案：信息增益
- Concept 15: 信息增益最大化
- Concept 16: 计算数据集的信息增益
- Concept 17: 超参数
- Concept 18: sklearn 中的决策树
- Concept 19: [Lab] 使用决策树探索泰坦尼克乘客存活模型
- Concept 20: [解决方案] 使用决策树探索泰坦尼克乘客存活模型
- Concept 21: 小结
- Lesson 05: 朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是为输入的标记数据创建分类器的强大工具。朴素贝叶斯算法经常被用于文本数据和分类问题。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 示例1
- Concept 03: 已知与推断
- Concept 04: 示例2
- Concept 05: 贝叶斯定理
- Concept 06: 练习：误报
- Concept 07: 参考答案：误报
- Concept 08: 贝叶斯学习 1
- Concept 09: 贝叶斯学习 2
- Concept 10: 贝叶斯学习 3
- Concept 11: 朴素贝叶斯算法 1
- Concept 12: 朴素贝叶斯算法 2
- Concept 13: 贝叶斯定理
- Concept 14: 为什么用贝叶斯定理？
- Concept 15: 项目简介：构建垃圾邮件分类器
- Concept 16: [Workspace] 构建垃圾邮件分类
- Concept 17: 小结
- Lesson 06: 支持向量机
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 哪条线更好？
- Concept 03: 距离最小化
- Concept 04: 误差最小化
- Concept 05: 感知器算法
- Concept 06: 分类误差
- Concept 07: 边际误差
- Concept 08: [选修] 边际误差计算
- Concept 09: 误差函数
- Concept 10: C 参数
- Concept 11: 多项式内核 1
- Concept 12: 多项式内核 2
- Concept 13: 多项式内核 3
- Concept 14: RBF 核函数 1
- Concept 15: RBF 核函数 2
- Concept 16: RBF 核函数 3
- Concept 17: sklearn 中的支持向量机
- Concept 18: 小结和其他资源
- Lesson 07: 集成算法Bagging （自助聚集） 和boosting （提升算法）是两种常用的集成算法，它们把简单算法组合起来，以生成比单个简单算法本身工作得更好的高级模型。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 集成
- Concept 03: 随机森林
- Concept 04: Bagging
- Concept 05: AdaBoost
- Concept 06: 数据权重
- Concept 07: 为模型赋值 1
- Concept 08: 为模型赋值 2
- Concept 09: 为模型赋值 3
- Concept 10: 集合模型
- Concept 11: sklearn 中的 AdaBoost
- Concept 12: 垃圾邮件分类
- Concept 13: 小结和其他资源
- Lesson 08: 模型评估维度学习评估模型的常用维度：准确率、精度、召回率等等。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 概述
- Concept 03: 测试你的模型
- Concept 04: 混淆矩阵
- Concept 05: 答案 - 混淆矩阵
- Concept 06: 准确率
- Concept 07: 答案 - 准确率
- Concept 08: 准确率不适用的情形
- Concept 09: 假阴性与假阳性
- Concept 10: 答案 - 假阴性与假阳性
- Concept 11: 精度
- Concept 12: 召回率
- Concept 13: F1 得分
- Concept 14: F-Beta 得分
- Concept 15: ROC 曲线
- Concept 16: 分类练习
- Concept 17: 回归指标
- Concept 18: 回归练习
- Concept 19: 文字：小结
- Concept 20: 视频：小结
- Lesson 09: 错误与优化了解训练过程中常见的错误类型，学习如何处理错误来优化模型性能。
- Concept 01: 错误类型
- Concept 02: 模型复杂度图表
- Concept 03: 交叉验证
- Concept 04: K 折交叉验证
- Concept 05: 学习曲线
- Concept 06: 通过学习曲线检测过拟合和欠拟合
- Concept 07: 解决方案：检测过拟合与欠拟合
- Concept 08: 网格搜索
- Concept 09: 在 sklearn 中的网格搜索
- Concept 10: [workspace] 网格搜索
- Concept 11: [workspace 解决方案] 网格搜索
- Concept 12: 终极练习
- Concept 13: 回顾
- Lesson 01: 简介在开始深入学习各种机器学习算法的细节前，先对机器学习领域的全局有个整体了解，这很重要。
Module 02: 实战项目
Module 01: 深度学习
- Lesson 01: 神经网络简介
- Concept 01: 讲师
- Concept 02: 简介
- Concept 03: 分类问题 1
- Concept 04: 分类问题 2
- Concept 05: 线性界线
- Concept 06: 更高维度的界线
- Concept 07: 感知器
- Concept 08: 为何称为“神经网络”？
- Concept 09: 误差函数与梯度下降
- Concept 10: 用感知器实现简单逻辑运算
- Concept 11: 感知器技巧 - 计算机如何“学习”分类？
- Concept 12: 感知器算法
- Concept 13: 非线性界线
- Concept 14: 误差函数
- Concept 15: Log-loss 误差函数
- Concept 16: 离散型与连续型 - 为什么使用sigmoid函数
- Concept 17: 多类别分类与Softmax 函数
- Concept 18: One-Hot 编码
- Concept 19: 最大似然率
- Concept 20: 最大化概率
- Concept 21: 交叉熵 1-损失函数
- Concept 22: 交叉熵 2-损失函数
- Concept 23: 多类别交叉熵
- Concept 24: Logistic 回归
- Concept 25: 梯度下降
- Concept 26: 梯度下降算法推导与实现
- Concept 27: [Lab 准备] 梯度下降
- Concept 28: [Lab] 梯度下降
- Concept 29: 感知器和梯度下降
- Concept 30: 连续型感知器
- Concept 31: 非线性数据
- Concept 32: 非线性模型
- Concept 33: 神经网络结构
- Concept 34: 前向反馈
- Concept 35: 反向传播
- Concept 36: [Lab 准备] 分析学生录取数据
- Concept 37: [Lab] 分析学生数据
- Concept 38: 小结
- Lesson 02: 深度神经网络深入了解反向传播和神经网络的训练过程，包括改善训练的技巧。
- Concept 01: 连续型感知器
- Concept 02: 非线性数据
- Concept 03: 非线性模型
- Concept 04: 神经网络结构
- Concept 05: 前向反馈
- Concept 06: 反向传播
- Concept 07: Keras
- Concept 08: [Keras Lab准备] 录取学生
- Concept 09: [Keras Lab] 录取学生
- Concept 10: 训练优化
- Concept 11: 早期停止
- Concept 12: 正则化
- Concept 13: 正则化 2
- Concept 14: Dropout
- Concept 15: 局部最低点
- Concept 16: 梯度消失
- Concept 17: 其他激活函数
- Concept 18: 批次与随机梯度下降
- Concept 19: 学习速率衰退
- Concept 20: 随机重新开始
- Concept 21: 动量
- Concept 22: Keras 中的优化程序
- Concept 23: 世界各地的误差函数
- Concept 24: 神经网络回归
- Concept 25: 尝试神经网络
- Concept 26: 迷你项目简介
- Concept 27: [Keras Lab 准备] IMDB 数据
- Concept 28: [Keras Lab] IMDB 数据
- Concept 29: 总结
- Lesson 03: 实现梯度下降
- Concept 01: 平方平均误差函数
- Concept 02: 梯度下降
- Concept 03: 梯度下降：数学
- Concept 04: 梯度下降：代码
- Concept 05: 实现梯度下降
- Concept 06: 多层感知器
- Concept 07: 反向传播
- Concept 08: 实现一个反向传播
- Concept 09: 进阶阅读
- Lesson 04: 卷积神经网络Alexis 解释了卷积神经网络的原理以及此类网络可以如何帮助我们显著改善图片分类的效果。
- Concept 01: 介绍 Alexis
- Concept 02: CNN 的应用
- Concept 03: 计算机是如何解析图片的
- Concept 04: 图片分类 MLP
- Concept 05: 分类交叉熵
- Concept 06: Keras 中的模型验证
- Concept 07: MLP 何时效果不错？
- Concept 08: 局部连接性
- Concept 09: 卷积层（第 1 部分）
- Concept 10: 卷积层（第 2 部分）
- Concept 11: Stride 和填充
- Concept 12: Keras 中的卷积层
- Concept 13: 练习：维度
- Concept 14: 池化层
- Concept 15: Keras 中的最大池化层
- Concept 16: 图片分类 CNN
- Concept 17: AWS GPU 实例 搭建
- Concept 18: Keras 中的 CNN：实例
- Concept 19: Keras 中的图片增强功能
- Concept 20: 突破性的 CNN 架构
- Concept 21: 可视化 CNN（第 1 部分）
- Concept 22: 可视化 CNN（第 2 部分）
- Concept 23: 迁移学习
- Concept 24: Keras 中的迁移学习
- Lesson 05: 癌症检测深度学习在这一节课，Sebastian Thrun 将讲授他用卷积神经网络进行的开创性皮肤癌检测研究。
- Concept 01: 介绍
- Concept 02: 皮肤癌
- Concept 03: 皮肤癌生存概率
- Concept 04: 医学分类
- Concept 05: 数据
- Concept 06: 图像挑战
- Concept 07: 练习：数据挑战
- Concept 08: 参考答案：数据挑战
- Concept 09: 训练神经网络
- Concept 10: 练习：随机权重与预初始化权重
- Concept 11: 参考答案：随机权重与预初始化权重
- Concept 12: 训练验证
- Concept 13: 练习：敏感性与特异性
- Concept 14: 参考答案：敏感性与特异性
- Concept 15: 敏感性与特异性进一步介绍
- Concept 16: 练习：癌症诊断
- Concept 17: 参考答案：癌症诊断
- Concept 18: ROC 曲线回顾
- Concept 19: 练习：ROC 曲线
- Concept 20: 参考答案：ROC 曲线
- Concept 21: 将我们的结果与医生诊断结果相比较
- Concept 22: 可视化
- Concept 23: 神经网络关注的是什么
- Concept 24: 混淆矩阵回顾
- Concept 25: 混淆矩阵
- Concept 26: 总结
- Concept 27: 有用资源
- Concept 28: 小项目介绍
- Concept 29: 小项目：皮肤科医生的人工智能
- Concept 30: 分享你的成果！
- Lesson 06: 训练神经网络
- Concept 01: 导师
- Concept 02: 训练优化
- Concept 03: 测试
- Concept 04: 过拟合和欠拟合
- Concept 05: 早期停止
- Concept 06: 正则化
- Concept 07: 正则化 2
- Concept 08: Dropout
- Concept 09: 局部最低点
- Concept 10: 随机重新开始
- Concept 11: 梯度消失
- Concept 12: 其他激活函数
- Concept 13: 批次与随机梯度下降
- Concept 14: 学习速率衰退
- Concept 15: 动量
- Concept 16: 世界各地的误差函数
- Lesson 07: PyTorch
- Concept 01: 欢迎
- Concept 02: Pre-Notebook
- Concept 03: 在线工作区
- Concept 04: 单层神经网络
- Concept 05: 解决方案：单层神经网络
- Concept 06: 使用矩阵乘法构建网络
- Concept 07: 多层网络解决方案
- Concept 08: 在 PyTorch 中构建神经网络
- Concept 09: 神经网络解决方案
- Concept 10: 实现 Softmax 解决方案
- Concept 11: PyTorch 中的网络架构
- Concept 12: 网络架构解决方案
- Concept 13: 训练网络解决方案
- Concept 14: 分类 Fashion-MNIST
- Concept 15: Fashion-MNIST 解决方案
- Concept 16: 推理和验证
- Concept 17: 验证解决方案
- Concept 18: 丢弃解决方案
- Concept 19: 保存和加载模型
- Concept 20: 加载图像数据
- Concept 21: 加载图像数据解决方案
- Concept 22: GPU
- Concept 23: 启用 GPU 的 Notebook Workspace
- Concept 24: 迁移学习
- Concept 25: 迁移学习解决方案
- Concept 26: 其他注意事项
- Lesson 01: 神经网络简介
Module 02: 实战项目
Module 01: 非监督学习
- Lesson 01: 聚类聚类是非监督学习中最常用的方法之一。这里，我们将讨论K均值聚类算法。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 课程大纲
- Concept 03: 两种非监督学习
- Concept 04: K-Means 例子
- Concept 05: K-Means
- Concept 06: Notebook：识别聚类
- Concept 07: 改变 K 值
- Concept 08: 肘部法则
- Concept 09: Pre-notebook
- Concept 10: Notebook：改变 K 值
- Concept 11: Notebook：改变 K 值解答
- Concept 12: K-Means 算法的工作原理
- Concept 13: K-Means 算法的工作原理(第二部分)
- Concept 14: K-Means 算法工作原理 - 小练习
- Concept 15: 这是最佳的解决方案吗?
- Concept 16: 特征缩放
- Concept 17: 特征缩放示例
- Concept 18: Notebook：特征缩放
- Concept 19: Notebook：特征缩放答案
- Concept 20: 视频：小结
- Concept 21: 文字：小结
- Lesson 02: 层次聚类与密度聚类我们继续将聚类算法。这节课重点讲解层次聚类与密度聚类（DBSCAN）。
- Concept 01: K-均值聚类
- Concept 02: 其他聚类方法概述
- Concept 03: 层次聚类：单连接聚类法
- Concept 04: 检验单连接聚类法
- Concept 05: 三种不同的层次聚类法
- Concept 06: 层次聚类法的具体使用
- Concept 07: [Lab] 层次聚类
- Concept 08: [Lab 解决方案] 层次聚类
- Concept 09: HC 示例与应用
- Concept 10: 层次聚类
- Concept 11: DBSCAN
- Concept 12: DBSCAN 示例与应用
- Concept 13: [Lab] DBSCAN
- Concept 14: [Lab 解决方案] DBSCAN
- Concept 15: DBSCAN
- Lesson 03: 高斯混合模型与聚类验证本节课讨论高斯混合模型聚类，以及聚类分析过程和如何验证聚类结果。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 高斯混合模型 (GMM) 聚类
- Concept 03: 一维高斯分布
- Concept 04: 一维高斯混合模型 (GMM) 聚类
- Concept 05: 二维高斯分布
- Concept 06: 二维高斯混合模型
- Concept 07: 练习：高斯混合
- Concept 08: 期望最大化算法概述
- Concept 09: 期望最大化 - 第一部分
- Concept 10: 期望最大化 - 第二部分
- Concept 11: 期望最大化示例
- Concept 12: 期望最大化
- Concept 13: GMM 实现
- Concept 14: GMM 示例与应用
- Concept 15: 聚类分析过程
- Concept 16: 聚类验证
- Concept 17: 外部评价指标
- Concept 18: 练习：调整兰德系数 (Adjusted Rand Index)
- Concept 19: 内部评价指标
- Concept 20: 轮廓系数
- Concept 21: 练习：GMM 与聚类验证
- Concept 22: 练习：GMM 与聚类验证解答
- Lesson 04: 降维与 PCA通常，我们需要将数据中的大量特征缩减为更小、更相关的特征集合。主成分分析 (PCA) 是一种特征提取和降维的方法。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 课程主题
- Concept 03: 课程大纲
- Concept 04: 潜在特征
- Concept 05: 练习：潜在特征
- Concept 06: 如何减少特征？
- Concept 07: 降维
- Concept 08: PCA 的性质
- Concept 09: 练习：PCA
- Concept 10: Notebook：PCA
- Concept 11: Notebook：PCA - 轮到你了
- Concept 12: PCA 解决方案
- Concept 13: 解决方案讲解
- Concept 14: Notebook: 解释 PCA 结果
- Concept 15: Notebook：解释 PCA 结果（2）
- Concept 16: 什么是特征值和特征向量？
- Concept 17: 什么时候使用 PCA？
- Concept 18: 回顾
- Concept 19: Notebook：迷你项目
- Concept 20: 迷你项目解决方案
- Concept 21: 小结
- Concept 22: 复习
- Lesson 05: 随机投影与 ICA在这节课，我们将学习随机投影与 ICA （Independent Component Analysis ）。
- Concept 01: 随机投影
- Concept 02: 随机投影
- Concept 03: sklearn 中的随机投影
- Concept 04: 独立成分分析 (ICA)
- Concept 05: 独立成分分析算法
- Concept 06: ICA
- Concept 07: sklearn 中的独立成分分析
- Concept 08: [Lab] 独立成分分析
- Concept 09: [Lab 解决方案] 独立成分分析
- Concept 10: ICA 应用
- Lesson 01: 聚类聚类是非监督学习中最常用的方法之一。这里，我们将讨论K均值聚类算法。
Module 02: 实战项目
Module 01: 软件工程
- Lesson 01: 软件工程简介欢迎来到软件工程课程，在这一小节中，你将了解课程大纲，认识课程讲师。
- Concept 01: 欢迎
- Concept 02: 课程大纲
- Concept 03: 认识 Andrew
- Concept 04: 认识 Juno
- Lesson 02: 软件工程最佳实践：第 1 部分了解软件工程实践及其在数据科学中的应用。第 1 部分包括整洁和模块化的代码、代码效率、重构、文档注释和版本控制。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 整洁和模块化的代码
- Concept 03: 重构代码
- Concept 04: 编写整洁的代码
- Concept 05: 练习：整洁代码
- Concept 06: 编写模块化代码
- Concept 07: 练习：重构 - 葡萄酒品质
- Concept 08: 解决方案：重构 - 葡萄酒品质
- Concept 09: 高效代码
- Concept 10: 优化 - 共有书籍
- Concept 11: 练习：优化 - 共有书籍
- Concept 12: 解决方案：优化 - 共有书籍
- Concept 13: 练习：优化 - 假期礼品
- Concept 14: 解决方案：优化 - 假期礼品
- Concept 15: 文档注释
- Concept 16: 行注释
- Concept 17: 文档字符串
- Concept 18: 项目文档
- Concept 19: 文档注释
- Concept 20: 数据科学中的版本控制
- Concept 21: 场景 1
- Concept 22: 场景 2
- Concept 23: 场景 3
- Concept 24: 模型版本控制
- Concept 25: 课程小结
- Lesson 03: 软件工程最佳实践第 2 部分继续学习软件工程最佳实践以及它们如何应用于数据科学。这一部分内容包括测试代码、日志、代码审阅。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 测试
- Concept 03: 测试和数据科学
- Concept 04: 单元测试
- Concept 05: 单元测试工具
- Concept 06: 练习：单元测试
- Concept 07: 测试驱动开发和数据科学
- Concept 08: 日志
- Concept 09: 日志消息
- Concept 10: 日志记录
- Concept 11: 代码审查
- Concept 12: 代码审查时要问自己的问题
- Concept 13: 代码审查提示
- Concept 14: 课程小结
- Lesson 04: 面向对象编程入门学习面向对象编程的基础知识，构建自己的 Python 软件包。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 面向过程编程与面向对象编程
- Concept 03: 类、对象、方法和属性
- Concept 04: OOP 语法
- Concept 05: 练习：OOP 语法练习 - 第 1 部分
- Concept 06: 关于 OOP 的几个注意事项
- Concept 07: 练习：OOP 语法练习 - 第 2 部分
- Concept 08: 在面向对象代码中添加注释
- Concept 09: Gaussian 类
- Concept 10: Gaussian 类的工作原理
- Concept 11: 练习：编写 Gaussian 类
- Concept 12: 魔术方法
- Concept 13: 练习：编写魔术方法
- Concept 14: 继承
- Concept 15: 练习：通过 Clothing 类继承
- Concept 16: 继承：概率分布
- Concept 17: 演示：继承概率分布
- Concept 18: 进阶 OOP 内容
- Concept 19: 整合模块
- Concept 20: 整合模块：示例
- Concept 21: 创建软件包
- Concept 22: 虚拟环境
- Concept 23: 练习：创建软件包和 pip 安装
- Concept 24: Binomial 类
- Concept 25: 练习：Binomial 类
- Concept 26: Scikit-learn 源代码
- Concept 27: 将代码放到 PyPI 上
- Concept 28: 练习：上传到 PyPI
- Concept 29: 课程总结
- Lesson 05: 简历高光项目：在 PyPi 上传自己的包创建你自己的 Python 包，并将其上传到 PyPi 上。
- Lesson 01: 软件工程简介欢迎来到软件工程课程，在这一小节中，你将了解课程大纲，认识课程讲师。
Module 01: 部署
- Lesson 01: 部署简介这节课将介绍云计算和工程部署相关的术语，并介绍机器学习工作流程中的部署环节。
- Concept 01: 欢迎！
- Concept 02: 内容简介
- Concept 03: 问题简介
- Concept 04: 机器学习工作流程
- Concept 05: 机器学习工作流程
- Concept 06: 什么是云计算
- Concept 07: 为何要使用云计算？
- Concept 08: 机器学习应用
- Concept 09: 部署方法
- Concept 10: 部署方法
- Concept 11: 生产环境
- Concept 12: 端点与 REST API
- Concept 13: 练习：端点与 REST API
- Concept 14: 容器
- Concept 15: 容器
- Concept 16: 容器 - 专家访谈
- Concept 17: 建模和部署特性
- Concept 18: 练习：建模和部署的特性
- Concept 19: 对比不同云服务提供商
- Concept 20: 练习：对比不同云服务提供商
- Concept 21: 结束语
- Concept 22: 知识点自查
- Concept 23: [[选修] 云计算的定义
- Concept 24: [选修] 云计算解释
- Lesson 02: 使用 SageMaker 构建模型学习如何使用 Amazon SageMaker 的内置 XGBoost 算法预测波士顿房价。
- Concept 01: Amazon SageMaker 简介
- Concept 02: AWS 设置指南
- Concept 03: AWS SageMaker
- Concept 04: SageMaker Instance Utilization Limits
- Concept 05: 设置 Notebook 实例
- Concept 06: 克隆 Deployment Notebook
- Concept 07: 一切都设置好了吗？
- Concept 08: 波士顿房价高阶方法示例 - 准备数据
- Concept 09: 波士顿房价高阶方法示例 - 训练模型
- Concept 10: 波士顿房价高阶方法示例 - 测试模型
- Concept 11: 迷你项目：构建首个模型
- Concept 12: 迷你项目：解答
- Concept 13: 波士顿房价低阶方法示例 - 准备数据
- Concept 14: 波士顿房价低阶方法示例 - 创建训练作业
- Concept 15: 波士顿房价低阶方法示例 - 构建模型
- Concept 16: 波士顿房价低阶方法示例 - 创建批量转换作业
- Concept 17: 总结
- Lesson 03: 部署和使用模型在这节课，学员将学习如何使用 SageMaker 部署模型，以及如何在简单的 Web 应用中使用部署的模型。
- Concept 01: 在 SageMaker 中部署模型
- Concept 02: 波士顿房价高阶方法示例 - 部署模型
- Concept 03: 波士顿房价低阶方法示例 - 部署模型
- Concept 04: 部署和使用情感分析模型
- Concept 05: 文本处理、词袋
- Concept 06: 构建和部署模型
- Concept 07: 如何使用部署的模型
- Concept 08: 创建和使用端点
- Concept 09: 构建 Lambda 函数
- Concept 10: 构建 API
- Concept 11: 使用最终网络应用
- Concept 12: 总结
- Lesson 04: 超参数优化在这节课，学员将学习如何对第 2 节课的波士顿房价模型和情感分析模型使用自动超参数优化工具。
- Concept 01: 超参数优化
- Concept 02: 超参数优化简介
- Concept 03: 波士顿房价高阶方法示例 - 优化模型
- Concept 04: 迷你项目：优化情感分析模型
- Concept 05: 迷你项目解答 - 优化模型
- Concept 06: 迷你项目：解答 - 解决错误并测试
- Concept 07: 波士顿房价低阶方法示例 - 创建优化作业
- Concept 08: 波士顿房价低阶方法示例 - 监控优化作业
- Concept 09: 波士顿房价低阶方法示例 - 构建和测试模型
- Concept 10: 总结
- Lesson 05: 更新模型在这节课，学员将学习如何根据训练模型用到的底层数据出现的变化更新模型。
- Concept 01: 更新模型
- Concept 02: 构建情感分析模型 (XGBoost)
- Concept 03: 构建情感分析模型（线性学习器）
- Concept 04: 组合模型
- Concept 05: 迷你项目：更新情感分析模型
- Concept 06: 加载和测试新数据
- Concept 07: 探索新数据
- Concept 08: 构建新模型
- Concept 09: SageMaker 回顾
- Concept 10: 清理 AWS 帐号
- Concept 11: SageMaker 技巧提示
- Lesson 01: 部署简介这节课将介绍云计算和工程部署相关的术语，并介绍机器学习工作流程中的部署环节。
Module 02: 实战项目：部署情感分析模型
Module 01: 机器学习案例研究
- Lesson 01: 人口细分训练和部署非监督式模型（主成分分析和 k 均值聚类），按照相似性和差异对美国的郡县进行分组。可视化训练过的模型的属性并解释结果。
- Concept 01: 介绍 Cezanne 和 Dan
- Concept 02: 访谈片段：什么是 SageMaker，为何要学习 SageMaker？
- Concept 03: 课程大纲
- Concept 04: 非监督式学习与监督式学习
- Concept 05: 模型设计
- Concept 06: 人口细分
- Concept 07: K 均值概述
- Concept 08: AWS 控制台和资源
- Concept 09: 创建 Notebook 实例
- Concept 10: 创建 SageMaker Notebook 实例
- Concept 11: Pre-Notebook：人口细分
- Concept 12: 练习：数据加载和处理
- Concept 13: 解答：数据预处理
- Concept 14: 练习：归一化
- Concept 15: 解答：归一化
- Concept 16: PCA 概述
- Concept 17: PCA Estimator 与训练
- Concept 18: 练习：PCA 模型属性和方差
- Concept 19: 解答：方差
- Concept 20: 成分组成
- Concept 21: 练习：PCA 部署和数据转换
- Concept 22: 解答：转换数据
- Concept 23: 练习：K 均值 Estimator 和选择 K 值
- Concept 24: 练习：K 均值预测（聚类）
- Concept 25: 解答：K 均值 Predictor
- Concept 26: 练习：获取模型属性
- Concept 27: 解答：模型属性
- Concept 28: 清理：所有资源
- Concept 29: AWS 工作流程与总结
- Lesson 02: 支付欺诈检测训练一个能检测信用卡欺诈行为的线性模型。然后改进模型，包括解决训练数据不平衡性问题以及根据特定的性能指标优化模型。
- Concept 01: 欺诈检测
- Concept 02: Pre-Notebook：支付欺诈检测
- Concept 03: 练习：支付交易数据
- Concept 04: 解答：数据分布和拆分
- Concept 05: LinearLearner 与类别不平衡性
- Concept 06: 练习：定义 LinearLearner
- Concept 07: 解答：默认 LinearLearner
- Concept 08: 练习：格式化数据和训练 LinearLearner
- Concept 09: 解答：训练作业
- Concept 10: 精确率和召回率概述
- Concept 11: 练习：部署 Estimator
- Concept 12: 解答：部署和评估
- Concept 13: 改进模型
- Concept 14: 模型优化
- Concept 15: 练习：改进模型：类别不平衡性
- Concept 16: 解答：解决类别不平衡性问题
- Concept 17: 练习：根据规范设计模型
- Concept 18: 一种解答：优化和平衡过的 LinearLearner
- Concept 19: 总结和改进
- Lesson 03: 采访片段：SageMaker 工具和机器学习的未来如果你对 SageMaker 如何为企业和学习者提供服务感兴趣，请观看这些 Dan Mbanga 采访片段。
- Concept 01: 采访片段：开发 SageMaker
- Concept 02: 采访片段：新功能
- Concept 03: 采访片段：进修
- Lesson 04: 部署自定义模型通过编写训练脚本，设计和训练一个自定义 PyTorch 分类器。这项技能对于无法使用内置算法来完成的任务来说非常有用。
- Concept 01: Pre-Notebook：自定义模型和 Moon Data
- Concept 02: Moon Data 和自定义模型
- Concept 03: 将数据上传到 S3
- Concept 04: 练习：自定义 PyTorch 分类器
- Concept 05: 解答：简单的神经网络
- Concept 06: 练习：训练脚本
- Concept 07: 解答：完成训练脚本
- Concept 08: 自定义 SKLearn 模型
- Concept 09: PyTorch Estimator
- Concept 10: 练习：创建 PyTorch 模型和端点
- Concept 11: 解答：PyTorch 模型与评估
- Concept 12: 清理：所有资源
- Concept 13: 总结
- Lesson 01: 人口细分训练和部署非监督式模型（主成分分析和 k 均值聚类），按照相似性和差异对美国的郡县进行分组。可视化训练过的模型的属性并解释结果。
Module 02: 实战项目：剽窃检测器
Module 01: 毕业项目开题报告
- Lesson 01: 撰写开题报告Project Description - 毕业项目开题报告Project Rubric - 毕业项目开题报告
- Concept 01: 概况
- Concept 02: 毕业项目描述
- Concept 03: 开题报告指引
- Lesson 01: 撰写开题报告Project Description - 毕业项目开题报告Project Rubric - 毕业项目开题报告
Module 02: 毕业项目
Module 01: 恭喜！
Module 01: Python 与数据分析
- Lesson 01: 为何要学习 Python 编程欢迎学习 Python 编程课程！我迫不及待地想要带着你学习这门精彩的语言了。
- Concept 01: 欢迎学习这门课程！
- Concept 02: 课程概述
- Concept 03: Python 编程
- Concept 04: 学习说明
- Lesson 02: 数据类型和运算符在这节课，你将学习 Python 中用到的所有数据类型和运算符。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 算术运算符
- Concept 03: 练习：算术运算符
- Concept 04: 变量和赋值运算符
- Concept 05: 练习：变量和赋值运算符
- Concept 06: 解决方案：变量和赋值运算符
- Concept 07: 整数和浮点数
- Concept 08: 练习：整数和浮点数
- Concept 09: 布尔型运算符、比较运算符和逻辑运算符
- Concept 10: 练习：布尔型运算符、比较运算符和逻辑运算符
- Concept 11: 字符串
- Concept 12: 练习：字符串
- Concept 13: 类型和类型转换
- Concept 14: 练习：类型和类型转换
- Concept 15: 字符串方法
- Concept 16: 字符串方法
- Concept 17: 列表和成员运算符
- Concept 18: 练习：列表和成员运算符
- Concept 19: 列表方法
- Concept 20: 练习：列表方法
- Concept 21: 元组
- Concept 22: 练习：元组
- Concept 23: 集合
- Concept 24: 练习：集合
- Concept 25: 字典和恒等运算符
- Concept 26: 练习：字典和恒等运算符
- Concept 27: 解决方案：字典与恒等运算符
- Concept 28: 复合数据结构
- Concept 29: 练习：复合数据结构
- Concept 30: 总结
- Lesson 03: 控制流在这节课，你将开始通过控制流为你的程序创建逻辑！
- Concept 01: 什么是控制流
- Concept 02: 简介
- Concept 03: 条件语句
- Concept 04: 练习：条件语句
- Concept 05: 解决方案：条件语句
- Concept 06: 条件布尔表达式
- Concept 07: 练习：条件布尔表达式
- Concept 08: 解决方案：条件布尔表达式
- Concept 09: For 循环
- Concept 10: 练习：For 循环
- Concept 11: 解决方案：For 循环
- Concept 12: While 循环
- Concept 13: 练习：While 循环
- Concept 14: 解决方案：While 循环
- Concept 15: Break、Continue
- Concept 16: 练习：Break、Continue
- Concept 17: 解决方案：Break、Continue
- Concept 18: Zip 和 Enumerate（选学）
- Concept 19: 练习：Zip 和 Enumerate（选学）
- Concept 20: 解决方案：Zip 和 Enumerate（选学）
- Concept 21: 列表推导式（选学）
- Concept 22: 练习：列表推导式（选学）
- Concept 23: 解决方案：列表推导式（选学）
- Concept 24: 总结
- Lesson 04: 函数你将学习如何定义函数。还将学习如何将程序拆分为多个部分，使得代码的结构更加合理。这部分不是必学，但学习后能更好地掌握和理解实战项目。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 定义函数
- Concept 03: 练习：定义函数
- Concept 04: 解决方案：定义函数
- Concept 05: 变量作用域
- Concept 06: 变量作用域
- Concept 07: 解决方案：变量作用域
- Concept 08: 文档
- Concept 09: 练习：文档
- Concept 10: 解决方案：文档
- Concept 11: Lambda 表达式
- Concept 12: 练习：Lambda 表达式
- Concept 13: 解决方案：Lambda 表达式
- Concept 14: 【选修】迭代器和生成器
- Concept 15: 【选修】练习：迭代器和生成器
- Concept 16: 【选修】解决方案：迭代器和生成器
- Concept 17: 总结
- Lesson 05: 脚本编写你将学习用来开发程序的不同环境。要分享你的代码并与其他开发者合作，必须了解这些环境。
- Concept 01: 脚本
- Concept 02: 简介
- Concept 03: 安装 Python
- Concept 04: 方法 1：安装 Anaconda
- Concept 05: 方法 2：安装 Python
- Concept 06: 运行 Python 脚本
- Concept 07: 编程环境设置
- Concept 08: 修改 Python 脚本
- Concept 09: 在脚本中接受原始输入
- Concept 10: 练习：在脚本中接受原始输入
- Concept 11: 解决方案：在脚本中接受原始输入
- Concept 12: 错误和异常
- Concept 13: 练习：错误和异常
- Concept 14: 处理错误
- Concept 15: 练习：处理错误
- Concept 16: 解决方案：处理错误
- Concept 17: 访问错误消息
- Concept 18: 读写文件
- Concept 19: 练习：读写文件
- Concept 20: 解决方案：读写文件
- Concept 21: 导入本地脚本
- Concept 22: 标准库
- Concept 23: 练习：标准库
- Concept 24: 解决方案：标准库
- Concept 25: 导入模块技巧
- Concept 26: 练习：导入模块技巧
- Concept 27: 第三方库
- Concept 28: 在解释器中进行实验
- Concept 29: 在线资源
- Concept 30: 总结
- Lesson 06: NumPy在这节课，你将学习 NumPy 基本知识，以及如何使用 NumPy 创建和操作数组。
- Concept 01: 课程讲师
- Concept 02: NumPy 简介
- Concept 03: 为何要使用 NumPy
- Concept 04: 创建和保存 NumPy ndarray
- Concept 05: 使用内置函数创建 ndarray
- Concept 06: 创建 ndarray
- Concept 07: 访问和删除 ndarray 中的元素及向其中插入元素
- Concept 08: ndarray 切片
- Concept 09: 布尔型索引、集合运算和排序
- Concept 10: 操纵 ndarray
- Concept 11: 算术运算和广播
- Concept 12: 通过广播创建 ndarray
- Concept 13: 为迷你项目做准备
- Concept 14: 迷你项目：均值标准化和数据分离
- Concept 15: 课程经理小贴士：查询函数文档
- Lesson 07: Pandas在这节课，你将学习 Pandas Series 和 DataFrame 基本知识，以及如何使用它们加载和处理数据。
- Concept 01: 课程讲师
- Concept 02: Pandas 简介
- Concept 03: 为何要使用 Pandas？
- Concept 04: 创建 Pandas Series
- Concept 05: 访问和删除 Pandas Series 中的元素
- Concept 06: 对 Pandas Series 执行算术运算
- Concept 07: 操纵 Series
- Concept 08: 创建 Pandas DataFrame
- Concept 09: 访问 Pandas DataFrame 中的元素
- Concept 10: 处理 NaN
- Concept 11: 操纵 DataFrame
- Concept 12: 将数据加载到 Pandas DataFrame 中
- Concept 13: 为迷你项目做准备
- Concept 14: 迷你项目：股票数据的统计信息
Part 12 (Elective)__ : 先修知识：SQL 与数据分析
- Lesson 01: 为何要学习 Python 编程欢迎学习 Python 编程课程！我迫不及待地想要带着你学习这门精彩的语言了。
Module 01: SQL 与数据分析
- Lesson 01: 基本 SQL在本节中，你将学习在单个表中使用 SQL 的基础知识。你将学习以许多不同方式过滤表的关键命令。
- Concept 01: 视频：SQL 简介
- Concept 02: 视频：Parch & Posey 数据
- Concept 03: 视频 + 文本：Parch & Posey 数据
- Concept 04: 练习：ERD 基础知识
- Concept 05: 文本：SQL 内容的映射
- Concept 06: 视频：为什么使用 SQL
- Concept 07: 视频：数据库如何存储数据
- Concept 08: 文本 + 练习：数据库类型
- Concept 09: 视频：语句类型
- Concept 10: 语句
- Concept 11: 视频：SELECT 和 FROM
- Concept 12: 文本 + 练习：你的第一个查询
- Concept 13: 解决方案：你的第一个查询解决方案
- Concept 14: 文本：格式化最佳方法
- Concept 15: 视频：LIMIT
- Concept 16: 练习：LIMIT
- Concept 17: 解决方案：LIMIT
- Concept 18: 视频: ORDER BY
- Concept 19: 练习: ORDER BY
- Concept 20: 解决方案：ORDER BY
- Concept 21: 视频：ORDER BY（第二部分）
- Concept 22: 练习：ORDER BY（第二部分）
- Concept 23: 解决方案：ORDER BY（第二部分）
- Concept 24: 视频：WHERE
- Concept 25: 练习：WHERE
- Concept 26: 解决方案：WHERE
- Concept 27: 视频：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 28: 练习：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 29: 解决方案：WHERE 与非数字数据一起使用
- Concept 30: 视频：算术运算符
- Concept 31: 练习：算术运算符
- Concept 32: 解决方案：算术运算符
- Concept 33: 文本：逻辑运算符简介
- Concept 34: 视频：LIKE
- Concept 35: 练习：LIKE
- Concept 36: 解决方案：LIKE
- Concept 37: 视频：IN
- Concept 38: 练习: IN
- Concept 39: 解决方案：IN
- Concept 40: 视频: NOT
- Concept 41: 练习: NOT
- Concept 42: 解决方案：NOT
- Concept 43: 视频: AND 和 BETWEEN
- Concept 44: 练习：AND 和 BETWEEN
- Concept 45: 解决方案: AND 和 BETWEEN
- Concept 46: 视频: OR
- Concept 47: 练习：OR
- Concept 48: 解决方案：OR
- Concept 49: 文本：概括和后续内容
- Lesson 02: SQL JOIN在这节课，你将学习如何将多个表格中的数据组合到一起。
- Concept 01: 视频：JOIN 简介
- Concept 02: 视频：为何要将数据拆分为不同的表格？
- Concept 03: 视频：你的第一个 JOIN
- Concept 04: 文本 + 练习：你的首个 JOIN
- Concept 05: 解决方案：你的首个 JOIN
- Concept 06: Text: ERD 提醒
- Concept 07: 文本: 主键和外键
- Concept 08: 练习：主外键关系
- Concept 09: 文本 + 练习：JOIN 回顾
- Concept 10: 视频：别名
- Concept 11: 练习：JOIN 问题（第一部分）
- Concept 12: 解决方案：JOIN 问题（第一部分）
- Concept 13: 视频：其他 JOIN 的目的
- Concept 14: 视频：LEFT JOIN 和 RIGHT JOIN’
- Concept 15: 文本：其他 JOIN 注意事项
- Concept 16: LEFT 和 RIGHT JOIN
- Concept 17: 解决方案： LEFT 和 RIGHT JOIN
- Concept 18: 视频：JOIN 和过滤
- Concept 19: 练习：最后的检测
- Concept 20: 解决方案：最后的检测
- Concept 21: 文本：总结和后续内容
- Lesson 03: SQL 聚合在这节课，你将学习如何使用 SUM、AVG 和 COUNT 等 SQL 函数整合数据。此外，CASE、HAVING 和 DATE 函数是非常强大的问题解决工具。
- Concept 01: 视频: 聚合简介
- Concept 02: 视频: NULL 简介
- Concept 03: 视频: NULL 和聚合
- Concept 04: 视频 + 文本：第一个聚合函数 - COUNT
- Concept 05: 视频: COUNT 与 NULL
- Concept 06: 视频: SUM
- Concept 07: 练习：SUM
- Concept 08: 解决方案：SUM
- Concept 09: 视频: MIN 与 MAX
- Concept 10: 视频: AVG
- Concept 11: 练习：MIN、MAX 与 AVG
- Concept 12: 解决方案: MIN、MAX 与 AVG
- Concept 13: 视频: GROUP BY
- Concept 14: 练习：GROUP BY
- Concept 15: 解决方案：GROUP BY
- Concept 16: 视频: GROUP BY（第二部分）
- Concept 17: 练习：GROUP BY（第二部分）
- Concept 18: 解决方案：GROUP BY（第二部分）
- Concept 19: 视频: DISTINCT
- Concept 20: 练习：DISTINCT
- Concept 21: 解决方案：DISTINCT
- Concept 22: 视频：HAVING
- Concept 23: 练习：HAVING
- Concept 24: 解决方案：HAVING
- Concept 25: 视频: DATE 函数
- Concept 26: 视频: DATE 函数 II
- Concept 27: 练习：DATE 函数
- Concept 28: 解决方案：DATE 函数
- Concept 29: 视频: CASE 语句
- Concept 30: 视频: CASE 与聚合
- Concept 31: 练习：CASE
- Concept 32: 解决方案：CASE
- Concept 33: 文本: 总结
- Lesson 04: SQL 子查询和临时表格在本课中，你会学习使用子查询来回答更加复杂的商业问题。
- Concept 01: 视频： 简介
- Concept 02: 视频： 子查询简介
- Concept 03: 视频 + 练习：编写你的首个子查询
- Concept 04: 解决方案：编写你的首个子查询
- Concept 05: 文本：子查询格式
- Concept 06: 视频： 关于子查询的更多内容
- Concept 07: 练习：关于子查询的更多内容
- Concept 08: 解决方案：关于子查询的更多内容
- Concept 09: 练习：爱上子查询
- Concept 10: 解决方案：爱上子查询
- Concept 11: 视频： WITH
- Concept 12: 文本 + 练习：WITH 与子查询
- Concept 13: 练习：WITH
- Concept 14: 解决方案：WITH
- Concept 15: 视频：子查询总结
- Lesson 05: SQL 数据清理数据清理是数据分析的重要步骤，你在本课中将会学到如何使用 SQL 进行数据清理。
- Concept 01: 视频: SQL 数据清理简介
- Concept 02: 视频: LEFT 与 RIGHT
- Concept 03: 练习：LEFT 与 RIGHT
- Concept 04: 解决方案：LEFT 与 RIGHT
- Concept 05: 视频: POSITION、STRPOS 和 SUBSTR
- Concept 06: 练习：POSITION、STRPOS 和 SUBSTR - AME DATA AS QUIZ 1
- Concept 07: 解决方案：POSITION、STRPOS 和 SUBSTR
- Concept 08: 视频: CONCAT
- Concept 09: 练习：CONCAT
- Concept 10: 解决方案：CONCAT
- Concept 11: 视频: CAST
- Concept 12: 练习：CAST
- Concept 13: 解决方案：CAST
- Concept 14: 视频: COALESCE
- Concept 15: 练习：COALESCE
- Concept 16: 解决方案：COALESCE
- Concept 17: 视频 + 文本: 总结
- Lesson 06: [高级知识] 窗口函数
- Concept 01: 视频：窗口函数简介
- Concept 02: 视频：窗口函数 1
- Concept 03: 练习：窗口函数 1
- Concept 04: 解决方案：窗口函数 1
- Concept 05: 练习：窗口函数 2
- Concept 06: 解决方案：窗口函数 2
- Concept 07: 视频：ROW_NUMBER 与 RANK
- Concept 08: 练习：ROW_NUMBER 与 RANK
- Concept 09: 解决方案：ROW_NUMBER 与 RANK
- Concept 10: 视频：窗口函数中的聚合
- Concept 11: 练习：窗口函数中的聚合
- Concept 12: 解决方案：窗口函数中的聚合
- Concept 13: 视频：为复杂的窗口函数指定别名
- Concept 14: 练习：为复杂的窗口函数指定别名
- Concept 15: 解决方案：为复杂的窗口函数指定别名
- Concept 16: 视频：比较当前列与上一列
- Concept 17: 练习：比较当前列与上一列
- Concept 18: 解决方案：比较当前列与上一列
- Concept 19: 视频：百分位数简介
- Concept 20: 视频：百分位数
- Concept 21: 练习：百分位数
- Concept 22: 解决方案： 百分位数
- Concept 23: 视频：回顾
- Lesson 07: [高级知识] SQL 全连接与性能优化
- Concept 01: 视频：高级SQL简介
- Concept 02: 文本+图片：全连接（FULL OUTER JOIN）
- Concept 03: 练习：全连接（FULL OUTER JOIN）
- Concept 04: 解决方案：全连接（FULL OUTER JOIN）
- Concept 05: 视频：带比较运算符的并集
- Concept 06: 练习：带比较运算符的并集
- Concept 07: 解决方案：带比较运算符的并集
- Concept 08: 视频：自并集
- Concept 09: 练习：自并集
- Concept 10: 解决方案：自并集
- Concept 11: 视频：UNION
- Concept 12: 练习：UNION
- Concept 13: 解决方案：UNION
- Concept 14: 视频：性能优化的驱动力
- Concept 15: 视频 + 练习：性能优化1
- Concept 16: 视频：性能优化 2
- Concept 17: 视频：性能优化 3
- Concept 18: 视频： 合并子查询
- Concept 19: 视频：恭喜你完成 SQL课程
Part 13 (Elective)__ : 先修知识：命令行
- Lesson 01: 基本 SQL在本节中，你将学习在单个表中使用 SQL 的基础知识。你将学习以许多不同方式过滤表的关键命令。
Module 01: 命令行
- Lesson 01: Shell 讲习班Unix shell 对所有领域的开发工程师来说都是一款强大的工具。在这节课，我们将快速讲解下在计算机上使用该工具的基本知识。
- Concept 01: 欢迎！
- Concept 02: Windows：安装 Git Bash
- Concept 03: 打开终端
- Concept 04: 你的第一个命令 (echo)
- Concept 05: 浏览目录 (ls, cd, ..)
- Concept 06: 当前工作目录 (pwd)
- Concept 07: 参数和选项 (ls -l)
- Concept 08: 整理文件 (mkdir, mv)
- Concept 09: 下载 (curl)
- Concept 10: 查看文件 (cat, less)
- Concept 11: 删除内容 (rm, rmdir)
- Concept 12: 搜索和管道 (grep, wc)
- Concept 13: Shell 和环境变量
- Concept 14: 起始文件 (.bash_profile)
- Concept 15: 控制 shell 提示符 ($PS1)
- Concept 16: 别名
- Concept 17: 继续学习！
Part 14 (Elective)__ : 先修知识：Git & Github
- Lesson 01: Shell 讲习班Unix shell 对所有领域的开发工程师来说都是一款强大的工具。在这节课，我们将快速讲解下在计算机上使用该工具的基本知识。
Module 01: Git & Github
- Lesson 01: 什么是版本控制？版本控制是专业程序员应该掌握的重要技能。在这节课，你将了解版本控制的优势，并学习如何安装版本控制工具 Git！
- Concept 01: 什么是版本控制
- Concept 02: 日常开发中的版本控制
- Concept 03: Git 和版本控制术语
- Concept 04: Mac/Linux 设置
- Concept 05: Windows 设置步骤
- Concept 06: 总结
- Lesson 02: 创建 Git 仓库你已经了解版本控制的优势并安装了 Git，现在该学习如何创建仓库了。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 从头创建仓库
- Concept 03: 克隆现有仓库
- Concept 04: 判断仓库的状态
- Concept 05: 总结
- Lesson 03: 查看仓库的历史记录了解如何查看现有 git 仓库的 commit 历史记录至关重要。你将在这节课学习如何查看历史记录。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 显示仓库的 commit
- Concept 03: 更改 git log 显示信息的方式
- Concept 04: 查看修改后的文件
- Concept 05: 查看文件更改
- Concept 06: 查看特定的 commit
- Concept 07: 总结
- Lesson 04: 向仓库中添加 commit没有 commit 的仓库就什么也不是。在这节课，你将学习如何提交 commit，编写具有描述性的提交说明，以及验证要保存到仓库中的更改。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: git add
- Concept 03: git commit
- Concept 04: 提交说明
- Concept 05: git diff
- Concept 06: 让 git 忽略某些文件
- Concept 07: 总结
- Lesson 05: 标签、分支和合并能够在不受其他更改的影响的情况下处理项目，将大大提高工作效率。你将学习如何利用 git 的分支实现这种隔离开发过程。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 标签
- Concept 03: 分支
- Concept 04: 高效分支
- Concept 05: 合并
- Concept 06: 合并冲突
- Concept 07: 总结
- Lesson 06: 撤消更改救命啊！出现故障了！但是不用担心，因为项目已经处于版本控制下了！你将学习如何撤消和修改保存到仓库中的更改。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 更改最后一个 commit
- Concept 03: 还原 commit
- Concept 04: 重置 commit
- Concept 05: 总结
- Concept 06: 课程小结
- Lesson 07: 使用远程仓库你将学习如何在 GitHub 上创建远程仓库，以及如何获取和推送对远程仓库的更改。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 远程仓库
- Concept 03: 添加远程仓库
- Concept 04: 将更改推送到远程仓库
- Concept 05: 从远程仓库拉取修改
- Concept 06: Pull 与 Fetch
- Concept 07: 总结
- Lesson 08: 使用其他开发者的仓库在这节课中，你将学习如何 fork 另一位开发者的项目。与其他开发者合作是个复杂的过程，所以接下来你将学习如何为公共项目做贡献。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: fork 仓库
- Concept 03: 查看现有工作
- Concept 04: 确定你的任务
- Lesson 09: 与远程仓库保持同步你将学习如何使用 Pull Request（拉取请求）向其他开发者发送建议的更改，以及如何使用强大的 git rebase 命令将 commit 压制（squash）在一起。
- Lesson 01: 什么是版本控制？版本控制是专业程序员应该掌握的重要技能。在这节课，你将了解版本控制的优势，并学习如何安装版本控制工具 Git！
Module 01: Python 与数据可视化
- Lesson 01: 数据分析中的数据可视化在本课程中，你将了解数据可视化成为数据分析重要组成部分的原因以及它的适用范围。
- Concept 01: 数据可视化简介
- Concept 02: 为什么要数据可视化？
- Concept 03: 可视化的更多优势
- Concept 04: 探索性与解释性分析
- Concept 05: 练习：探索性与解释性
- Concept 06: 用 Python 绘制可视化
- Concept 07: 课程大纲
- Concept 08: 课程总结
- Lesson 02: 可视化的设计了解可视化设计的元素，尤其要避免使用那些可能导致不良可视化的元素
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 是什么导致了不良可视化？
- Concept 03: 测量级别和数据类型
- Concept 04: 练习：数据类型（数值与分类）
- Concept 05: 练习：数据类型（有序分类与无序分类）
- Concept 06: 练习：数据类型（离散与连续）
- Concept 07: 回顾练习
- Concept 08: 视觉编码
- Concept 09: 图表垃圾
- Concept 10: 数据墨水比
- Concept 11: 诚实设计
- Concept 12: 不良可视化 – 练习 1
- Concept 13: 不良可视化 – 练习 2
- Concept 14: 使用颜色
- Concept 15: 针对色盲的设计
- Concept 16: 形状、大小和其他工具
- Concept 17: 良好可视化 - 练习
- Concept 18: 本课总结
- Lesson 03: 单变量数据探索在本课里，你将学习如何利用 matplotlib 和 seaborn 可视化单变量数据。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 整洁的数据
- Concept 03: 条形图
- Concept 04: 绝对频率与相对频率
- Concept 05: 缺失值统计
- Concept 06: 条形图练习
- Concept 07: 饼图
- Concept 08: 直方图
- Concept 09: 直方图练习
- Concept 10: 为离散数据选择图表
- Concept 11: 描述统计量、异常值和坐标轴范围
- Concept 12: 标尺和变换
- Concept 13: 标尺和变换练习
- Concept 14: 课程总结
- Concept 15: 补充内容：核密度估计
- Lesson 04: 双变量数据探索在这节课中，学习使用 matplotlib 和 seaborn 探索双变量数据，根据对变量的理解，构建变量之间的关系。
- Concept 01: 课程简介
- Concept 02: 散点图和相关性
- Concept 03: 重叠、透明度和抖动
- Concept 04: 热图
- Concept 05: 散点图练习
- Concept 06: 小提琴图
- Concept 07: 箱线图
- Concept 08: 小提琴图和箱线图练习
- Concept 09: 分组条形图
- Concept 10: 分类图表练习
- Concept 11: 分面
- Concept 12: 调整单变量图表
- Concept 13: 折线图
- Concept 14: 其他图表练习
- Concept 15: 课程总结
- Concept 16: 补充内容：Q-Q 图
- Concept 17: 补充内容：蜂群图
- Concept 18: 补充内容：轴须图和带状图
- Concept 19: 补充内容：叠嶂图
- Concept 20: 补充内容：堆积图
- Lesson 05: 多变量数据探索在本课中，你将学习如何使用 Matplotlb 和 Seaborn 可视化多个变量（三个或三个以上）之间的关系。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 第三个变量使用非位置编码
- Concept 03: 调色板
- Concept 04: 可视化编码练习
- Concept 05: 多变量数据的分面
- Concept 06: 双变量图表的其他调整方式
- Concept 07: 调整图表练习
- Concept 08: 图表矩阵
- Concept 09: 特征工程
- Concept 10: 过犹不及
- Concept 11: 拓展练习
- Concept 12: 课程总结
- Lesson 06: 解释性数据可视化在前面的课程中你学习了如何使用可视化了解你的数据，在本次课程中你将学习如何修饰图表让你的信息得到精准地传达。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 回顾数据分析的过程
- Concept 03: 讲一个故事
- Concept 04: 数据故事讲述练习 - 背景
- Concept 05: 数据故事讲述练习
- Concept 06: 修饰图表
- Concept 07: 图表修饰练习
- Concept 08: 使用 Juypter 创建幻灯片
- Concept 09: 收集反馈与优化
- Concept 10: 课程总结
- Lesson 07: 可视化案例分析在这节课里，你将运用之前学到的关于解释性和探索性可视化的技巧，来探索钻石价格的影响因素。
- Lesson 01: 数据分析中的数据可视化在本课程中，你将了解数据可视化成为数据分析重要组成部分的原因以及它的适用范围。
Module 01: 应用统计学
- Lesson 01: [选修] 描述统计学- 第一部分在本课中，你将学习数据类型，中心度量和统计表达式的基础知识。
- Concept 01: 讲师简介
- Concept 02: 文本：选修课讲师注释
- Concept 03: 欢迎！
- Concept 04: 数据是什么？它为什么如此重要？
- Concept 05: 数据类型（数值数据与分类数据）
- Concept 06: 练习：数据类型（数值与分类）
- Concept 07: 数据类型（定序与定类）
- Concept 08: 数据类型（连续与离散）
- Concept 09: 数据类型总结
- Concept 10: 练习：数据类型（有序分类与无序分类）
- Concept 11: 练习：数据类型（离散与连续）
- Concept 12: 概括统计简介
- Concept 13: 集中趋势测量（均值）
- Concept 14: 集中趋势测量（均值）
- Concept 15: 集中趋势测量（中位数）
- Concept 16: 集中趋势测量（中位数）
- Concept 17: 集中趋势测量（众数）
- Concept 18: 集中趋势测量（众数）
- Concept 19: 表达式是什么？
- Concept 20: 随机变量
- Concept 21: 练习：变量类型
- Concept 22: 大小写
- Concept 23: 练习：表达式介绍
- Concept 24: 是否有更好的方式？
- Concept 25: 求和
- Concept 26: 均值表达式
- Concept 27: 练习：求和
- Concept 28: 练习：均值表达式
- Concept 29: 表达式总结
- Lesson 02: [选修] 描述统计学- 第二部分在本课中，你将了解与定量数据相关的离散程度测量，形状和异常值，并学习了解推论统计。
- Concept 01: 什么是离散程度测量？
- Concept 02: 直方图
- Concept 03: 工作日与周末：有何区别？
- Concept 04: 五数概括法简介
- Concept 05: 练习：五数概括法练习
- Concept 06: 如果我只想用一个数字呢？
- Concept 07: 标准差与方差简介
- Concept 08: 标准差计算
- Concept 09: 离散程度测量（计算和单位）
- Concept 10: 标准差和方差简介
- Concept 11: 为何要用标准差？
- Concept 12: 要点总结
- Concept 13: 进阶：标准差和方差
- Concept 14: 练习：应用标准差和方差
- Concept 15: 习题集 1：测量离散程度的最后练习
- Concept 16: 集中趋势和离散程度测量总结
- Concept 17: 形状
- Concept 18: 现实世界中的数据形状
- Concept 19: 练习：形状和异常值（有什么影响？）
- Concept 20: 形状和异常值
- Concept 21: 处理异常值
- Concept 22: 异常值处理建议
- Concept 23: 练习：形状和异常值（比较分布）
- Concept 24: 练习：形状和异常值（可视化）
- Concept 25: 练习：形状与异常值（最终练习）
- Concept 26: 描述统计总结
- Concept 27: 描述统计与推论统计
- Concept 28: 练习：描述统计与推论统计（优达学城学生）
- Concept 29: 练习：描述统计与推论统计（百吉饼）
- Concept 30: 描述统计与推论统计总结
- Concept 31: 总结
- Lesson 03: 录取案例分析当你学习辛普森悖论时，学会提正确的问题。
- Concept 01: 录取案例分析介绍
- Concept 02: 录取 1
- Concept 03: 录取 2
- Concept 04: 录取 3
- Concept 05: 录取 4
- Concept 06: 性别偏见
- Concept 07: 集合体
- Concept 08: 集合体 2
- Concept 09: 集合体 3
- Concept 10: 性别偏见再次访问
- Concept 11: 统计学的危险
- Concept 12: Python 案例研究
- Concept 13: 总结
- Concept 14: 文本：回顾 + 下一步
- Lesson 04: 概率利用硬币和骰子获得概率基础知识。
- Concept 01: 概率简介
- Concept 02: 抛掷硬币
- Concept 03: 公平硬币
- Concept 04: 非公平硬币 1
- Concept 05: 非公平硬币 2
- Concept 06: 非公平硬币 3
- Concept 07: 互补的结果
- Concept 08: 两次抛掷 1
- Concept 09: 两次抛掷 2
- Concept 10: 两次抛掷 3
- Concept 11: 两次抛掷 4
- Concept 12: 两次抛掷 5
- Concept 13: 正面一次 1
- Concept 14: 正面一次 2
- Concept 15: 三分之一 1
- Concept 16: 三分之一 2
- Concept 17: 掷出偶数
- Concept 18: 抛掷两次骰子
- Concept 19: 概率总结
- Concept 20: 文本：总结 + 下节预告
- Lesson 05: 二项分布学习概率中最流行的一种分布之一：二项分布。
- Concept 01: 二项式
- Concept 02: 正反面
- Concept 03: 正反面 2
- Concept 04: 掷硬币 5 次出现 1 次正面
- Concept 05: 掷硬币 5 次出现 2 次正面
- Concept 06: 掷硬币 5 次出现 3 次正面
- Concept 07: 掷硬币 10 次出现 5 次正面
- Concept 08: 公式
- Concept 09: 排列
- Concept 10: 二项式 1
- Concept 11: 二项式 2
- Concept 12: 二项式 3
- Concept 13: 二项式 4
- Concept 14: 二项式 5
- Concept 15: 二项式 6
- Concept 16: 二项式总结
- Concept 17: 文本：总结 + 下节预告
- Lesson 06: 条件概率并不是所有事件都是独立的。学习相关事件的概率规则。
- Concept 01: 条件概率简介
- Concept 02: 癌症案例 1
- Concept 03: 癌症例子2
- Concept 04: 癌症例子 3
- Concept 05: 癌症例子 4
- Concept 06: 癌症例子 5
- Concept 07: 癌症例子 6
- Concept 08: 癌症例子 7
- Concept 09: 癌症例子 8
- Concept 10: 全概率
- Concept 11: 两个硬币 1
- Concept 12: 两个硬币 2
- Concept 13: 两个硬币 3
- Concept 14: 两个硬币 4
- Concept 15: 条件概率小结
- Concept 16: 文本：总结 + 下节预告
- Lesson 07: 贝叶斯规则学习概率中最流行的一种规则：贝叶斯规则。
- Concept 01: 贝叶斯法则
- Concept 02: 癌症检测
- Concept 03: 先验与后验
- Concept 04: 归一化 1
- Concept 05: 归一化 2
- Concept 06: 归一化 3
- Concept 07: 全概率
- Concept 08: 贝叶斯法则图表
- Concept 09: 等效线路图
- Concept 10: 癌症概率
- Concept 11: 概率给定测试
- Concept 12: 归一化
- Concept 13: 归一化概率
- Concept 14: 疾病检测 1
- Concept 15: 疾病检测 2
- Concept 16: 疾病检测 3
- Concept 17: 疾病检测 4
- Concept 18: 疾病检测 5
- Concept 19: 疾病检测 6
- Concept 20: 贝叶斯法则小结
- Concept 21: 机器人传感 1
- Concept 22: 机器人传感 2
- Concept 23: 机器人传感 3
- Concept 24: 机器人传感 4
- Concept 25: 机器人传感 5
- Concept 26: 机器人传感 6
- Concept 27: 机器人传感 7
- Concept 28: 机器人传感 8
- Concept 29: 归纳总结
- Concept 30: 练习：Sebastian 在家的概率
- Concept 31: 学习目标：条件概率
- Concept 32: 降低不确定性
- Concept 33: 贝叶斯法则和机器人学
- Concept 34: 学习传感器数据
- Concept 35: 使用传感器数据
- Concept 36: 学习目标 - 贝叶斯法则
- Concept 37: 贝叶斯规则总结
- Lesson 08: Python 概率练习利用上节课所学知识，应用到 Python 实践中。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 模拟掷硬币
- Concept 03: 概率练习
- Concept 04: 模拟多次掷硬币
- Concept 05: 二项分布测试
- Concept 06: 癌症测试结果
- Concept 07: 条件概率与贝叶斯规则测试
- Concept 08: 总结
- Lesson 09: 正态分布理论学习从掷硬币到正态分布背后的数学知识。
- Concept 01: 最大概率
- Concept 02: 形状
- Concept 03: 公式升级
- Concept 04: 一元二次方程
- Concept 05: 一元二次方程 2
- Concept 06: 一元二次方程 3
- Concept 07: 一元二次方程 4
- Concept 08: 最大值
- Concept 09: 极大值
- Concept 10: 最小值
- Concept 11: 极小值
- Concept 12: 归一化
- Concept 13: 公式总结摘要
- Concept 14: 中心极限定理
- Concept 15: 总结
- Lesson 10: 抽样分布与中心极限定理学习置信区间和假设检验的基础：抽样分布。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 描述统计与推论统计
- Concept 03: 练习：描述统计与推论统计（优达学城学生）
- Concept 04: 练习：描述统计与推论统计（百吉饼）
- Concept 05: 文本：描述统计与推论统计
- Concept 06: 视频 + 练习：抽样分布简介第 I 部分
- Concept 07: 视频 + 练习：抽样分布简介第 II 部分
- Concept 08: 视频：抽样分布简介第 III 部分
- Concept 09: Notebook + 练习：抽样分布简介与 Python
- Concept 10: 文本：抽样分布符号法
- Concept 11: 视频：符号法简介
- Concept 12: 视频：参数与统计的符号法
- Concept 13: 练习：符号法
- Concept 14: 视频：其他样本分布
- Concept 15: 视频：两个有用的定理——大数法则
- Concept 16: Notebook + 练习：大数法则
- Concept 17: 视频：两个有用的定理——中心极限定理
- Concept 18: Notebook + 练习：中心极限定理
- Concept 19: Notebook + 练习：中心极限定理第 II 部分
- Concept 20: 视频：什么情况下中心极限定理无法发挥作用？
- Concept 21: Notebook + 练习：中心极限定理第 III 部分
- Concept 22: 视频：自助法
- Concept 23: 视频：自助法与中心极限定理
- Concept 24: Notebook + 练习: 自助法
- Concept 25: 视频：自助法的背景
- Concept 26: 视频：为什么抽样分布非常重要
- Concept 27: 练习 + 文本：总结 + 下节预告
- Lesson 11: 置信区间学习如何使用抽样分布和自助法创建任一参数的置信区间。
- Concept 01: 视频：简介
- Concept 02: 视频：从抽样分布到置信区间
- Concept 03: ScreenCast: 抽样分布与置信区间
- Concept 04: Notebook + 练习：构建置信区间
- Concept 05: ScreenCast: 均数差
- Concept 06: Notebook + 练习：均数差
- Concept 07: 视频：置信区间的应用
- Concept 08: 视频：统计显著性与实际显著性
- Concept 09: 统计显著性与实际显著性
- Concept 10: 视频：传统的置信区间
- Concept 11: ScreenCast: 传统置信区间方法
- Concept 12: 视频：置信区间的其他相关语言
- Concept 13: 置信区间的其他相关语言
- Concept 14: 视频：置信区间的正确解读
- Concept 15: 置信区间的正确解读
- Concept 16: 视频：置信区间与假设检验
- Concept 17: 文本：总结 + 下节预告
- Lesson 12: 假设检验学习创建和分析假设检验结果的必要技能。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 假设检验
- Concept 03: 设置假设检验- 第一部分
- Concept 04: 设置假设检验 - 第二部分
- Concept 05: 练习：设置假设检验
- Concept 06: 错误类型 - 第一部分
- Concept 07: 练习：错误类型第一部分
- Concept 08: 错误类型 - 第二部分
- Concept 09: 练习：错误类型第二部分
- Concept 10: 错误类型 - 第三部分
- Concept 11: 练习：错误类型第三部分
- Concept 12: 假设检验的一般类型
- Concept 13: 在两种假设中如何选择？
- Concept 14: 视频：模拟零假设
- Concept 15: Notebook+ 练习：模拟零假设
- Concept 16: 什么是 p 值？
- Concept 17: 视频：计算 p 值
- Concept 18: 练习：什么是 p 值？
- Concept 19: 连通错误和 p 值
- Concept 20: 假设检验总结
- Concept 21: 练习：连通错误和 p 值
- Concept 22: Notebook+ 练习：得出结论
- Concept 23: 其他要考虑的事情：如果我们样本很大怎么办？
- Concept 24: 其他要考虑的事情：如果我们需要多次检验怎么办？
- Concept 25: 其他要考虑的事情：如何对比置信区间和假设检验？
- Concept 26: Notebook+ 练习：其他要考虑的事情
- Concept 27: Notebook+ 练习：其他要考虑的事情
- Concept 28: 假设检验总结
- Concept 29: 文本： 总结 + 下节预告
- Lesson 13: 案例研究：A/B测试在本课中，你需要进行案例研究，了解如何为线上教育公司 Audacity 开展 A/B 测试。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: A/B 测试
- Concept 03: A/B 测试
- Concept 04: 商业案例
- Concept 05: 实验 I
- Concept 06: 练习：实验 I
- Concept 07: 指标 —— 点击率
- Concept 08: 点击率
- Concept 09: 实验 II
- Concept 10: 指标——注册率
- Concept 11: 指标——平均浏览时长
- Concept 12: 指标——平均课室逗留时长
- Concept 13: 指标——完成率
- Concept 14: 分析多个指标
- Concept 15: 练习：分析多个指标
- Concept 16: 得出结论
- Concept 17: 练习：A/B 测试的难点
- Concept 18: 得出结论
- Lesson 14: 回归使用 python 来拟合线性回归模型，学习如何解释线性模型的结果。
- Concept 01: 视频：简介
- Concept 02: 视频：机器学习简介
- Concept 03: 练习：机器学习综述
- Concept 04: 视频：线性回归简介
- Concept 05: 练习：线性回归语言
- Concept 06: 散点图
- Concept 07: 散点图练习
- Concept 08: 相关系数
- Concept 09: 相关系数练习
- Concept 10: 视频：回归线由什么决定？
- Concept 11: 练习：回归线由什么决定？-符号练习
- Concept 12: 练习：回归线由什么决定？？-回归线基础练习
- Concept 13: 视频：拟合回归线
- Concept 14: 文本：回归闭式解
- Concept 15: 录屏视频：在 Python 里拟合回归线
- Concept 16: 视频：如何解释结果？
- Concept 17: 视频：回归线对数据的拟合效果如何？
- Concept 18: Notebook + 练习：如何解释结果
- Concept 19: Notebook + 练习：回归-到你实践的时候了-第一部分
- Concept 20: Notebook + 练习：回归-到你实践的时候了-第二部分
- Concept 21: 视频：复习
- Concept 22: 文本：复习 + 预告
- Lesson 15: 多元线性回归学习在 python 里应用多元线性回归、解释回归结果并判断模型拟合效果。
- Concept 01: 视频：简介
- Concept 02: 视频：多元线性回归
- Concept 03: 录屏视频：拟合多元线性回归模型
- Concept 04: Notebook + 练习：拟合多元线性回归模型
- Concept 05: 录屏视频 + 文本：多元线性回归的工作原理是什么？
- Concept 06: 视频：多元线性回归的模型结果
- Concept 07: 练习：解释多元线性回归的系数
- Concept 08: 视频：虚拟变量
- Concept 09: 文本：虚拟变量
- Concept 10: 虚拟变量
- Concept 11: 录屏视频：虚拟变量
- Concept 12: Notebook + 练习：虚拟变量
- Concept 13: 视频：复习虚拟变量
- Concept 14: 【选修】 Notebook + 练习：其它编码
- Concept 15: 视频：潜在问题
- Concept 16: 文本：线性模型假设
- Concept 17: 录屏视频：多重共线性与 VIF
- Concept 18: 视频：多重共线性与 VIF
- Concept 19: Notebook + 练习：多重共线性与 VIF
- Concept 20: 【选修】视频：高阶项
- Concept 21: 【选修】录屏视频 + 文本：高阶项
- Concept 22: 【选修】视频：解释交互项
- Concept 23: 【选修】Notebook + 练习：解释模型系数
- Concept 24: 视频：特征工程与特征选择——第一部分
- Concept 25: 录屏视频：特征工程与特征选择——第一部分
- Concept 26: Notebook + 练习：特征工程与特征选择
- Concept 27: 视频：模型拟合
- Concept 28: 视频：交叉验证
- Concept 29: K 折交叉验证
- Concept 30: 录屏视频：模型评估
- Concept 31: Notebook + 练习：案例研究 I
- Concept 32: 视频：复习
- Concept 33: 文本：复习
- Lesson 16: 逻辑回归学习如何在 python 里应用逻辑回归、如何解释结果并判断模型拟合效果。
- Concept 01: 视频：简介
- Concept 02: 视频：拟合逻辑回归
- Concept 03: 练习：逻辑回归小测
- Concept 04: 视频：在 Python 中拟合逻辑回归
- Concept 05: Notebook + 练习：在 Python 中拟合逻辑回归
- Concept 06: 视频：解释结果——第一部分
- Concept 07: 录屏视频：解释结果——第二部分
- Concept 08: Notebook + 练习：解释结果
- Concept 09: 视频：模型诊断+性能指标
- Concept 10: 混淆矩阵
- Concept 11: 混淆矩阵练习 1
- Concept 12: 混淆矩阵练习 2
- Concept 13: 填充混淆矩阵
- Concept 14: 混淆矩阵：误报
- Concept 15: 特征脸混淆矩阵
- Concept 16: 有多少 Schroeder
- Concept 17: 有多少 Schroeder 预测值
- Concept 18: 正确分类查韦斯 1
- Concept 19: 正确分类查韦斯 2
- Concept 20: 精确率和召回率
- Concept 21: 鲍威尔精确率和召回率
- Concept 22: 布什精确率和召回率
- Concept 23: 特征脸方法中的 True Positives
- Concept 24: 特征脸方法中的 False Positives
- Concept 25: 特征脸方法中的 False Negatives
- Concept 26: 对拉姆斯菲尔德练习 TP、FP、FN
- Concept 27: 精确率公式
- Concept 28: 召回率公式
- Concept 29: 录屏视频：在 Python 里进行模型诊断——第一部分
- Concept 30: Notebook + 练习：模型诊断
- Concept 31: 视频：在开始机器学习之前的结语
- Concept 32: 文本：复习
- Concept 33: 视频：恭喜
Part 17 (Elective)__ : 选修内容：线性代数
- Lesson 01: [选修] 描述统计学- 第一部分在本课中，你将学习数据类型，中心度量和统计表达式的基础知识。
Module 01: 线性代数
- Lesson 01: 简介简要了解精彩的线性代数以及为何它是一个很重要的数学工具。
- Concept 01: 我们的目标
- Concept 02: 线性代数的本质
- Concept 03: 讲师
- Concept 04: 课程结构
- Concept 05: 处理方程
- Concept 06: 尝试 Workspace ！
- Concept 07: 再次尝试 Workspace ！
- Lesson 02: 向量了解线性代数的基本概念——向量。
- Concept 01: 什么是向量（第 1 部分）
- Concept 02: 什么是向量（第 2 部分）
- Concept 03: 什么是向量（第 3 部分）
- Concept 04: 向量 - 数学定义
- Concept 05: 转置
- Concept 06: 大小和方向
- Concept 07: 向量 - 练习 1
- Concept 08: 场中的运算
- Concept 09: 向量加法
- Concept 10: 向量 - 练习 2
- Concept 11: 标量与向量乘法
- Concept 12: 向量 - 练习 3
- Concept 13: 向量练习答案
- Lesson 03: 线性组合了解如何伸缩向量和将向量相加，以及如何可视化求解过程。
- Concept 01: 线性组合（第 1 部分）
- Concept 02: 线性组合（第 2 部分）
- Concept 03: 线性组合和张成
- Concept 04: 线性组合 - 练习 1
- Concept 05: 线性相关性
- Concept 06: 求解简化的方程组
- Concept 07: 线性组合 - 练习 2
- Concept 08: 线性组合 - 练习 3
- Lesson 04: 线性变换和矩阵什么是线性变换，它与矩阵有何直接联系？你将学习如何运用数学知识并可视化这些概念。
- Lesson 01: 简介简要了解精彩的线性代数以及为何它是一个很重要的数学工具。
Module 01: NLP 简介
- Lesson 01: NLP 简介Learn how text is represented in natural language models; transform text using methods like Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec and GloVE.
- Concept 01: 自然语言处理和管道
- Concept 02: 自然语言处理管道的工作原理
- Concept 03: 文本处理
- Concept 04: 特征提取
- Concept 05: 词袋
- Concept 06: TF-IDF
- Concept 07: 独热编码
- Concept 08: 单词嵌入
- Concept 09: Word2Vec
- Concept 10: GloVe
- Concept 11: 深度学习的嵌入
- Concept 12: 建模
- Lesson 01: NLP 简介Learn how text is represented in natural language models; transform text using methods like Bag-of-Words, TF-IDF, Word2Vec and GloVE.
Module 02: 实现 RNNs
- Lesson 01: Pytorch 实现 RNN 和 LSTM学习如何用代码表示记忆功能。然后在 PyTorch 中定义和训练 RNN 并将它们用于处理序列数据。
- Concept 01: 实现 RNN
- Concept 02: 时间序列预测
- Concept 03: 训练和记忆功能
- Concept 04: 字符 RNN
- Concept 05: 序列分批
- Concept 06: Pre-Notebook：字符级 RNN
- Concept 07: Notebook：字符级 RNN
- Concept 08: 实现字符级 RNN
- Concept 09: 批处理数据 Solution
- Concept 10: 定义模型
- Concept 11: CharRNN Solution
- Concept 12: 做出预测
- Lesson 02: 在线 Lab：Pytorch 实现情感分析 RNN实现一个判定影评是正面还是负面影评的情感分析 RNN。
- Concept 01: 情感分析 RNN 简介
- Concept 02: Pre-Notebook：情感分析 RNN
- Concept 03: Notebook：情感分析 RNN
- Concept 04: 数据预处理
- Concept 05: 编码字词 Solution
- Concept 06: 删除长度为 0 的影评
- Concept 07: 清理和填充数据
- Concept 08: 填充过的特征 Solution
- Concept 09: TensorDataset 和批处理数据
- Concept 10: 定义模型
- Concept 11: 完成情感分析 RNN
- Concept 12: 训练模型
- Concept 13: 测试
- Concept 14: 推理 Solution
Part 19 (Elective)__ : 选修内容：卷积神经网络
- Lesson 01: Pytorch 实现 RNN 和 LSTM学习如何用代码表示记忆功能。然后在 PyTorch 中定义和训练 RNN 并将它们用于处理序列数据。
Module 01: 卷积神经网络
- Lesson 01: 卷积神经网络卷积神经网络可以识别空间图案。Alexis 和 Cezanne 将介绍卷积神经网络如何帮助我们显著提高图像分类的效果。
- Concept 01: 介绍 Alexis
- Concept 02: CNN 的应用
- Concept 03: 课程大纲
- Concept 04: MNIST 数据集
- Concept 05: 计算机如何解析图像
- Concept 06: MLP 结构和类别分数
- Concept 07: 调查研究
- Concept 08: 损失和优化
- Concept 09: 在 PyTorch 中定义网络
- Concept 10: 训练网络
- Concept 11: Pre-Notebook：MLP 分类练习
- Concept 12: Notebook：MLP 分类 MNIST
- Concept 13: 一种解决方案
- Concept 14: 模型验证
- Concept 15: 验证损失
- Concept 16: 图像分类步骤
- Concept 17: MLP 与 CNN
- Concept 18: 局部连接性
- Concept 19: 过滤器和卷积层
- Concept 20: 过滤器和边
- Concept 21: 图像频率
- Concept 22: 高通滤波器
- Concept 23: 练习：核
- Concept 24: OpenCV 和创建自定义过滤器
- Concept 25: Notebook：寻找边缘
- Concept 26: 卷积层
- Concept 27: 卷积层（第 2 部分）
- Concept 28: 步长和填充
- Concept 29: 池化层
- Concept 30: Notebook：层级可视化
- Concept 31: 胶囊网络
- Concept 32: 增加深度
- Concept 33: 图像分类 CNN
- Concept 34: PyTorch 中的卷积层
- Concept 35: 特征向量
- Concept 36: Pre-Notebook：CNN 分类
- Concept 37: Notebook：CIFAR 图像分类 CNN
- Concept 38: CIFAR 分类示例
- Concept 39: PyTorch 中的 CNN
- Concept 40: 图像增强
- Concept 41: 通过转换增强图像
- Concept 42: 突破性的 CNN 结构
- Concept 43: 可视化 CNN（第 1 部分）
- Concept 44: 可视化 CNN（第 2 部分）
- Concept 45: CNN 总结
- Lesson 02: 迁移学习学习如何通过迁移学习将预训练的网络应用到新任务上。
- Concept 01: 迁移学习
- Concept 02: 实用层级
- Concept 03: 微调
- Concept 04: VGG 模型和分类器
- Concept 05: Pre-Notebook：迁移学习
- Concept 06: Notebook：迁移学习，花朵
- Concept 07: 冻结权重和最后层级
- Concept 08: 训练分类器
- Lesson 03: 权重初始化在这节课，你将学习如何为神经网络设置合适的初始权重。合适的初始权重使神经网络更接近最佳模型
- Lesson 01: 卷积神经网络卷积神经网络可以识别空间图案。Alexis 和 Cezanne 将介绍卷积神经网络如何帮助我们显著提高图像分类的效果。
Module 01: Web 开发
- Lesson 01: Web 开发使用 Flask、Bootstrap、Plotly 和 Pandas 开发一个数据仪表板。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: 课程概述
- Concept 03: Web 应用组件
- Concept 04: 前端
- Concept 05: HTML
- Concept 06: 练习：HTML
- Concept 07: div 和 span
- Concept 08: 练习：Flask + Pandas
- Concept 09: id 和 class
- Concept 10: JavaScript
- Concept 11: 练习：HTML div span id class
- Concept 12: CSS
- Concept 13: 练习：CSS
- Concept 14: 练习：JavaScript
- Concept 15: Bootstrap 库
- Concept 16: 练习：Bootstrap
- Concept 17: Plotly
- Concept 18: 练习：Plotly
- Concept 19: 后端
- Concept 20: Web
- Concept 21: 练习：Flask
- Concept 22: Flask
- Concept 23: Flask + Pandas
- Concept 24: Flask Plotly Pandas 第 1 部分
- Concept 25: Flask Plotly Pandas 第 2 部分
- Concept 26: Flask Plotly Pandas 第 3 部分
- Concept 27: Flask Plotly Pandas 第 4 部分
- Concept 28: 练习：Flask + Plotly + Pandas
- Concept 29: 练习：Flask + Plotly + Pandas
- Concept 30: 部署
- Concept 31: 练习：部署
- Concept 32: 课程小结
- Lesson 02: 简历高光项目：部署数据仪表板对上一课中的数据仪表板进行自定义，使其成为自己的版本，并将该仪表板上传为 Web 应用。
- Concept 01: 简介
- Concept 02: Workspace
- Concept 03: 排除可能的错误
- Concept 04: API [进阶版本]
- Concept 05: 世界银行 API [进阶版本]
- Concept 06: Python 和 API [进阶版本]
- Concept 07: 世界银行数据仪表板 [进阶版本]
- Lesson 01: Web 开发使用 Flask、Bootstrap、Plotly 和 Pandas 开发一个数据仪表板。
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