1.开篇词
开篇词 _ 你为什么需要数据分析能力？
2.第一模块：数据分析基础篇
01丨数据分析全景图及修炼指南
02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么？
03丨Python基础语法：开始你的Python之旅
04丨Python科学计算：用NumPy快速处理数据
05丨Python科学计算：Pandas
06 _ 学数据分析要掌握哪些基本概念？
07 _ 用户画像：标签化就是数据的抽象能力
08 _ 数据采集：如何自动化采集数据？
09丨数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论
10丨Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报？
11 _ 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？
12 _ 数据集成：这些大号一共20亿粉丝？
13 _ 数据变换：考试成绩要求正态分布合理么？
14丨数据可视化：掌握数据领域的万金油技能
15丨一次学会Python数据可视化的10种技能
16丨数据分析基础篇答疑
3.第二模块：数据分析算法篇
17 丨决策树（上）：要不要去打篮球？决策树来告诉你
18丨决策树（中）：CART，一棵是回归树，另一棵是分类树
19丨决策树（下）：泰坦尼克乘客生存预测
20丨朴素贝叶斯分类（上）：如何让机器判断男女？
21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？
22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？
23丨SVM（下）：如何进行乳腺癌检测？
24丨KNN（上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？
25丨KNN（下）：如何对手写数字进行识别？
26丨K-Means（上）：如何给20支亚洲球队做聚类？
27丨K-Means（下）：如何使用K-Means对图像进行分割？
28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？
29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
30丨关联规则挖掘（上）：如何用Apriori发现用户购物规则？
31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员？
32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法
33丨PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系
34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？
35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？
36丨数据分析算法篇答疑
4.第三模块：数据分析实战篇
37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？
38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？
39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析
40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈骗分析
41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？
42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？
43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？
5.第四模块：数据分析工作篇
44丨如何培养你的数据分析思维？
45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？
6.加餐
加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的？
7.结束语
结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候，我更希望你重视思维和实战
8.结课测试
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