Python高级分析架构师课程 python数据分析与机器学习实战 200多节课

软考考证

课程简介

已有 0 人浏览发布 2026-09-15 更新 2026-09-15

先看这套课到底在讲什么

这套课的名字里有两个关键词容易被忽略：一个是「分析架构师」，一个是「高级」。前者说明它不只停在调用 pandas 做几张图，而是把数据清洗、特征工程、模型训练、评估调优串成一条完整流水线；后者意味着默认你不是第一次写 Python，不会花大量篇幅讲循环和缩进。200 多节的体量放在数据分析类课程里算偏重，但它不是均匀用力的——真正值得反复看的集中在机器学习与实战落地那一段。

课纲里含金量最高的三块

第一块是特征工程与数据预处理。很多同类课程直接跳到调模型，这里把缺失值处理、类别编码、标准化、样本不均衡这些脏活放在前面讲透，后面模型效果差时你才知道该往哪儿改。第二块是经典机器学习算法的推导与调参，围绕回归、树模型、聚类、降维展开，重点不是背公式，而是理解参数变化对结果的影响。第三块是综合实战，把前面零散的技能压进一个完整项目里跑通。

相对而言，基础语法和可视化入门那几十节，如果你已经能独立写脚本，可以两倍速带过，甚至直接跳到项目章节。学完后你大概能掌握：用 Python 完成一次端到端的数据分析、对模型做基本评估与优化、把 Embedding 这类向量检索思路接进自己的分析流程。注意这些是并行能力，不是先学完 A 才能碰 B。

资料包建议拆成三层来用

第一层是课件本身，按章节走一遍，重点是听思路而不是抄代码。
第二层是配套代码与笔记，这是这套课最该被重视的部分。老师写的代码往往比视频里干净，建议你手动敲一遍而不是直接运行，遇到报错再回头对照，这样才知道自己哪一步没理解。
第三层是自建复现包。看完一个算法，关掉视频，用自己的数据集重写一遍，把结果截图和结论存进一个文档，这就是你后面能拿出手的东西。

别把 200 多节当成必须全部刷完的任务。挑出特征工程、树模型、降维、综合项目这四段精看，其余当字典查，效率会高很多。

适合谁，不适合谁

适合已经写过一点 Python、想从「会跑脚本」过渡到「能独立做一次完整分析」的人，也适合面试前想快速把机器学习流程过一遍的复习党。如果你连函数和列表推导都要现学，这套课节奏会偏快，建议先补基础再来。另外，课纲里提到 Vue 和前端工程化那一小部分，和数据分析主线关系不大，当作扩展了解即可，不必投入太多时间。

一个务实的学习顺序

先花两三天把数据处理和特征工程的章节过掉，接着集中啃树模型和聚类，边学边用一份自己的数据练手；最后留出整段时间做综合项目，把前面所有环节串起来。每完成两三个小节，趁记忆还热写一段小结，比事后回看视频省力得多。把这套课当成一份可拆解的资料库，而不是一条必须从头走到尾的路，它的价值才会真正落到你手上。

(1)\\唐宇迪-机器学习课程课件代码‘；目录中文件数:4个

课程推荐

《Python高级分析架构师课程 python数据分析与机器学习实战 200多节课》(1)\\唐宇迪-机器学习课程课件代码‘；目录中文件数:4个【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程、Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（193 节）

* ├─(12) 课时5机器学习怎么学？.mp4

* ├─(13) 课时6算法推导与案例.mp4

* ├─(14) 课时10Numpy基础结构.mp4

* ├─(15) 课时11Numpy矩阵基础.mp4

* ├─(16) 课时12Numpy常用函数.mp4

* ├─(17) 课时13矩阵常用操作.mp4

* ├─(18) 课时14不同复制操作对比.mp4

* ├─(21) 课时9科学计算库Numpy.mp4

* ├─(22) 课时15Pandas数据读取.mp4

* ├─(23) 课时16Pandas索引与计算.mp4

* ├─(24) 课时17Pandas数据预处理实例.mp4

* ├─(25) 课时18Pandas常用预处理方法.mp4

* ├─(26) 课时19Pandas自定义函数.mp4

* ├─(27) 课时20Series结构.mp4

* ├─(28) 课时21折线图绘制.mp4

* ├─(29) 课时22子图操作.mp4

* ├─(30) 课时23条形图与散点图.mp4

* ├─(31) 课时24柱形图与盒图.mp4

* ├─(32) 课时25细节设置.mp4

* ├─(33) 课时26Seaborn简介.mp4

* ├─(34) 课时27整体布局风格设置.mp4

* ├─(35) 课时28风格细节设置.mp4

* ├─(36) 课时29调色板.mp4

* ├─(37) 课时30调色板颜色设置.mp4

* ├─(38) 课时31单变量分析绘图.mp4

* ├─(39) 课时32回归分析绘图.mp4

* ├─(40) 课时33多变量分析绘图.mp4

* ├─(41) 课时34分类属性绘图.mp4

* ├─(42) 课时35Facetgrid使用方法.mp4

* ├─(43) 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4

* ├─(44) 课时37热度图绘制.mp4

* ├─(45) 课时38线性回归算法概述.mp4

* ├─(46) 课时39误差项分析.mp4

* ├─(47) 课时40似然函数求解.mp4

* ├─(48) 课时41目标函数推导.mp4

* ├─(49) 课时42线性回归求解.mp4

* ├─(50) 课时43梯度下降原理.mp4

* ├─(51) 课时44梯度下降方法对比.mp4

* ├─(52) 课时45学习率对结果的影响.mp4

* ├─(53) 课时46逻辑回归算法原理推导.mp4

* ├─(54) 课时47逻辑回归求解.mp4

* ├─(55) 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4

* ├─(56) 课时49完成梯度下降模块.mp4

* ├─(57) 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4

* ├─(58) 课时51实验对比效果.mp4

* ├─(59) 课时52案例背景和目标.mp4

* ├─(60) 课时53样本不均衡解决方案.mp4

* ├─(61) 课时54下采样策略.mp4

* ├─(62) 课时55交叉验证.mp4

* ├─(63) 课时56模型评估方法.mp4

* ├─(64) 课时57正则化惩罚.mp4

* ├─(65) 课时58逻辑回归模型.mp4

* ├─(66) 课时59混淆矩阵.mp4

* ├─(67) 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4

* ├─(68) 课时61SMOTE样本生成策略.mp4

* ├─(69) 课时62决策树原理概述.mp4

* ├─(70) 课时63衡量标准-熵.mp4

* ├─(71) 课时64决策树构造实例.mp4

* ├─(72) 课时65信息增益率.mp4

* ├─(73) 课时66决策树剪枝策略.mp4

* ├─(74) 课时67决策树复习.mp4

* ├─(75) 课时68决策树涉及参数.mp4

* ├─(76) 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4

* ├─(77) 课时70sklearn参数选择.mp4

* ├─(78) 课时71集成算法-随机森林.mp4

* ├─(79) 课时72特征重要性衡量.mp4

* ├─(80) 课时73提升模型.mp4

* ├─(81) 课时74堆叠模型.mp4

* ├─(82) 课时75船员数据分析.mp4

* ├─(83) 课时76数据预处理.mp4

* ├─(84) 课时77使用回归算法进行预测.mp4

* ├─(85) 课时78使用随机森林改进模型.mp4

* ├─(86) 课时79随机森林特征重要性分析.mp4

* ├─(87) 课时80贝叶斯算法概述.mp4

* ├─(88) 课时81贝叶斯推导实例.mp4

* ├─(89) 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4

* ├─(90) 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4

* ├─(91) 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4

* ├─(92) 课时85文本分析与关键词提取.mp4

* ├─(93) 课时86相似度计算.mp4

* ├─(94) 课时87新闻数据与任务简介.mp4

* ├─(95) 课时88TF-IDF关键词提取.mp4

* ├─(96) 课时89LDA建模.mp4

* ├─(97) 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4

* ├─(98) 课时91支持向量机要解决的问题.mp4

* ├─(99) 课时92距离与数据的定义.mp4

* ├─(100) 课时93目标函数.mp4

* ├─(101) 课时94目标函数求解.mp4

* ├─(102) 课时95SVM求解实例.mp4

* ├─(103) 课时96支持向量的作用.mp4

* ├─(104) 课时97软间隔问题.mp4

* ├─(105) 课时98SVM核变换.mp4

* ├─(106) 课时100SVM参数选择.mp4

* ├─(107) 课时99sklearn求解支持向量机.mp4

* ├─(108) 课时101KMEANS算法概述.mp4

* ├─(109) 课时102KMEANS工作流程.mp4

* ├─(110) 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4

* ├─(111) 课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4

* ├─(112) 课时105DBSCAN聚类算法.mp4

* ├─(113) 课时106DBSCAN工作流程.mp4

* ├─(114) 课时107DBSCAN可视化展示.mp4

* ├─(115) 课时108多种聚类算法概述.mp4

* ├─(116) 课时109聚类案例实战.mp4

* ├─(117) 课时110PCA降维概述.mp4

* ├─(118) 课时111PCA要优化的目标.mp4

* ├─(119) 课时112PCA求解.mp4

* ├─(120) 课时113PCA实例.mp4

* ├─(121) 课时114初识神经网络.mp4

* ├─(122) 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4

* ├─(123) 课时116K近邻尝试图像分类.mp4

* ├─(124) 课时117超参数的作用.mp4

* ├─(125) 课时118线性分类原理.mp4

* ├─(126) 课时119神经网络-损失函数.mp4

* ├─(127) 课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4

* ├─(128) 课时121神经网络-softmax分类器.mp4

* ├─(129) 课时122神经网络-最优化形象解读.mp4

* ├─(130) 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4

* ├─(131) 课时124神经网络-反向传播.mp4

* ├─(132) 课时125神经网络架构.mp4

* ├─(133) 课时126神经网络实例演示.mp4

* ├─(134) 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4

* ├─(135) 课时128感受神经网络的强大.mp4

* ├─(136) 课时129集成算法思想.mp4

* ├─(137) 课时130xgboost基本原理.mp4

* ├─(138) 课时131xgboost目标函数推导.mp4

* ├─(139) 课时132xgboost求解实例.mp4

* ├─(140) 课时133xgboost安装.mp4

* ├─(141) 课时134xgboost实战演示.mp4

* ├─(142) 课时135Adaboost算法概述.mp4

* ├─(143) 课时136自然语言处理与深度学习.mp4

* ├─(144) 课时137语言模型.mp4

* ├─(145) 课时138-N-gram模型.mp4

* ├─(146) 课时139词向量.mp4

* ├─(147) 课时140神经网络模型.mp4

* ├─(148) 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4

* ├─(149) 课时143CBOW求解目标.mp4

* ├─(150) 课时144梯度上升求解.mp4

* ├─(151) 课时145负采样模型.mp4

* ├─(152) 课时146使用Gensim库构造词向量.mp4

* ├─(153) 课时147维基百科中文数据处理.mp4

* ├─(154) 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4

* ├─(155) 课时149测试模型相似度结果.mp4

* ├─(156) 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4

* ├─(157) 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4

* ├─(158) 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4

* ├─(159) 课时153 模型效果衡量标准.mp4

* ├─(160) 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4

* ├─(161) 课时155交叉验证.mp4

* ├─(162) 课时156多类别问题.mp4

* ├─(163) 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4

* ├─(164) 课时158特征数据可视化展示.mp4

* ├─(165) 课时159数据预处理.mp4

* ├─(166) 课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4

* ├─(167) 课时161章节简介.mp4

* ├─(168) 课时162Pandas生成时间序列.mp4

* ├─(169) 课时163Pandas数据重采样.mp4

* ├─(170) 课时164Pandas滑动窗口.mp4

* ├─(171) 课时165数据平稳性与差分法.mp4

* ├─(172) 课时166ARIMA模型.mp4

* ├─(173) 课时167相关函数评估方法.mp4

* ├─(174) 课时168建立ARIMA模型.mp4

* ├─(175) 课时169参数选择.mp4

* ├─(176) 课时170股票预测案例.mp4

* ├─(177) 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4

* ├─(178) 课时172维基百科词条EDA.mp4

* ├─(179) 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4

* ├─(180) 课时174数据预处理.mp4

* ├─(181) 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4

* ├─(182) 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4

* ├─(183) 课时177数据背景介绍.mp4

* ├─(184) 课时178数据预处理.mp4

* ├─(185) 课时179尝试多种分类器效果.mp4

* ├─(186) 课时180结果衡量指标的意义.mp4

* ├─(187) 课时181应用阈值得出结果.mp4

* ├─(188) 课时182内容简介.mp4

* ├─(189) 课时183数据背景介绍.mp4

* ├─(190) 课时184数据读取与预处理.mp4

* ├─(191) 课时185数据切分模块.mp4

* ├─(192) 课时186缺失值可视化分析.mp4

* ├─(193) 课时187特征可视化展示.mp4

* ├─(194) 课时188多特征之间关系分析.mp4

* ├─(195) 课时189报表可视化分析.mp4

* ├─(196) 课时190红牌和肤色的关系.mp4

* ├─(197) 课时191数据背景简介.mp4

* ├─(198) 课时192数据切片分析.mp4

* ├─(199) 课时193单变量分析.mp4

* ├─(200) 课时194峰度与偏度.mp4

* ├─(201) 课时195数据对数变换.mp4

* ├─(202) 课时196数据分析维度.mp4

* ├─(203) 课时197变量关系可视化展示.mp4

* ├─(204) 课时198建立特征工程.mp4

* ├─(205) 课时199特征数据预处理.mp4

* ├─(206) 课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4