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1 数据科学基础
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1.1 数据科学概述
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1.2 教学实验环境
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1.3 Python编程基础
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2 多维数据结构与运算
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2.1 多维数组创建与访问
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2.2 多维数组运算
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2.3 随机游走实例
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3 数据汇总与统计(1)
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4 数据汇总与统计(2)
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4.1 数据清洗与规整化
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4.2 数据统计分析
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4.3 统计分析综合案例
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4.4 录屏
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5 数据可视化
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5.1 使用Python绘制图形
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5.2 认识图形
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5.3 录屏
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6 机器学习建模分析(1)
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6.1 机器学习与人工智能
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6.2 回归分析
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6.3 决策树与集成学习
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7 机器学习建模分析(2)
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7.1 聚类分析
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7.2 神经网络
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7.3 深度学习
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8 文本数据处理
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8.1 文本处理概述
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8.2 文本特征表示
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8.3 垃圾邮件分类实例
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9 图像数据处理
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10 时序与语音处理
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