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常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)：字符串丨列表的應(yīng)用丨元組和集合丨字典類型的應(yīng)用丨函數(shù)使用入門
函數(shù)和面向?qū)ο缶幊?/span>：包和模塊丨函數(shù)的高級(jí)用法丨裝飾器和生成器丨面向?qū)ο缶幊袒A(chǔ)丨面向?qū)ο缶幊踢M(jìn)階
Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集：爬蟲概述和頁(yè)面抓取丨解析頁(yè)面的方式丨爬取數(shù)據(jù)的持久化丨Cookie和商業(yè)IP代理丨獲取頁(yè)面動(dòng)態(tài)內(nèi)容丨Selenium應(yīng)用詳解丨提升爬蟲工作效率丨破解驗(yàn)證碼丨爬蟲框架Scrapy

數(shù)據(jù)分析概述和Excel的應(yīng)用：數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析師概述丨指標(biāo)和指標(biāo)體系建設(shè)丨Excel的安裝和快速上手丨Excel中的函數(shù)和公式計(jì)算丨Excel透 視表、透 視圖和商業(yè)數(shù)據(jù)看板
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL：數(shù)據(jù)庫(kù)概述和MySQL的安裝使用丨表關(guān)系和SQL的應(yīng)用丨SQL數(shù)據(jù)查詢?cè)斀庳翱诤瘮?shù)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)查詢丨Python程序接入MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)
商業(yè)智能（BI）工具：MySQL其他相關(guān)知識(shí)丨從Excel到Power BI丨Power BI中的數(shù)據(jù)清洗和分析模型丨Power BI中的數(shù)據(jù)可視化和報(bào)表制作丨Power BI項(xiàng)目實(shí)操丨認(rèn)識(shí)和使用Tableau丨認(rèn)識(shí)和使用fineBI丨數(shù)據(jù)思維和分析模型
Python數(shù)據(jù)分析：Python數(shù)據(jù)分析工具介紹丨使用NumPy實(shí)現(xiàn)批量數(shù)據(jù)處理丨線性代數(shù)和NumPy的linalg模塊丨使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：線性代數(shù)丨微積分丨概率論丨統(tǒng)計(jì)學(xué)丨信息論
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深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：推薦系統(tǒng)丨深度學(xué)習(xí)和tensorflow入門丨tensorflow的應(yīng)用丨卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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售/電商行業(yè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：為期5天的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
金融風(fēng)險(xiǎn)信用評(píng)估項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：為期5天的項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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概率論：概率與頻率-古典學(xué)派丨條件概率與文氏圖丨離散隨機(jī)變量丨連續(xù)隨機(jī)變量丨什么是隨機(jī)抽樣丨從貝葉斯學(xué)派到貝葉斯推斷丨多維隨機(jī)變量丨期望及其求法丨大數(shù)定律與中心極限定律告訴我們什么丨極大似然估計(jì)丨統(tǒng)計(jì)推斷的做了哪些事情丨z分布與t分布丨f分布丨卡方分布丨使用卡方分布檢測(cè)相關(guān)性丨f分布與回歸分析

回歸模型：什么是回歸丨多元回歸的定義丨解析求解-較小二乘法丨梯度下降與迭代求解原理丨手?jǐn)]梯度下降丨梯度下降的改進(jìn)丨模型的評(píng)估方法-r2評(píng)分丨非線性問題如何解決-泰勒級(jí)數(shù)丨回歸問題的更一般表達(dá)丨模型復(fù)雜度與擬合丨如何解決過擬合與欠擬合丨嶺回歸與lasso回歸丨sklearn中的線性回歸丨sklearn中的嶺回歸與lasso回歸丨AR模型在回歸中的應(yīng)用丨回歸項(xiàng)目（kaggle舊金山犯罪率預(yù)測(cè)）
分類方法：分類問題的定義丨從回歸到分類-邏輯函數(shù)的作用丨貝葉斯推斷與似然函數(shù)丨使用較大似然進(jìn)行參數(shù)估計(jì)丨邏輯斯蒂損失定義丨邏輯斯蒂梯度下降推導(dǎo)丨手?jǐn)]邏輯斯蒂丨使用邏輯斯蒂進(jìn)行手寫體識(shí)別丨文本分類問題與NLP丨復(fù)習(xí)使用樸素貝葉斯框架的推斷丨使用樸素貝葉斯進(jìn)行文本分類的原理丨樸素貝葉斯進(jìn)行文本分類的實(shí)例丨sklearn中樸素貝葉斯實(shí)現(xiàn)丨高斯貝葉斯及其應(yīng)用丨項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（新聞分類）丨什么是決策樹丨信息如何度量丨信息增益表達(dá)了什么？丨使用ID3算法構(gòu)建決策樹丨C4.5與CART樹使用的度量方法丨CART樹如何進(jìn)行回歸丨分類方法的較優(yōu)化思考丨支持向量與較優(yōu)分類超平面丨svm模型的構(gòu)建丨svm對(duì)偶問題的轉(zhuǎn)換丨smo算法與對(duì)偶問題的求解丨核函數(shù)如何解決非線性問題丨綜合項(xiàng)目(使用svm進(jìn)行車牌識(shí)別)
聚類：數(shù)據(jù)的潛在結(jié)構(gòu)與聚類丨距離的度量標(biāo)準(zhǔn)丨KMeans原理丨KMeans實(shí)現(xiàn)丨聚類算法的評(píng)估-輪廓系數(shù)丨基于密度的聚類丨層次聚類丨綜合項(xiàng)目
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理論基礎(chǔ)：什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)丨MDP過程丨動(dòng)態(tài)規(guī)劃丨策略梯度原理
模型實(shí)現(xiàn)：什么是Q-Learning丨Q-Learning的更新丨Q-Learning的實(shí)現(xiàn)丨什么是Sarsa丨Sarsa的原理與實(shí)現(xiàn)丨什么是DQN丨DQN如何更新丨DQN的實(shí)現(xiàn)丨什么是Actor Critic丨Actor Ctitic原理與實(shí)現(xiàn)