10-15-2 数据表、数据类型、约束

10-15-5 连接查询、操作符、聚合函数

10-16-2 更新数据操作、彩票查询案例-1

10-19-1 数据分析、数据挖掘相关概念解析

10-19-2 常用函数、函数嘚极限、微积分

10-19-4 偏导数、洛必达法则、 凹凸函数判定

10-20-2 泰勒公式、线性代数

10-20-3 矩阵运算、数据的收集、抽样

10-20-4 多种抽样、调查方式、数据误差

10-20-5 集Φ趋势的几种描述

10-21-1 标准分、切比雪夫不等式、离散系数

10-21-2 偏态、峰态、统计量、几种分布

10-21-3 T分布、F分布、中心极限定理、样本比例的抽样分布

10-21-4 參数估计、区间估计

10-21-5 总计均值的区间估计、两个总体间的参数估计

10-22-3 一个总体比例的检验

10-22-6 相关关系强度的度量

11-5-1 综合绩效案例讲解-数据分析全過程

11-5-3 访问数据源-本地和数据库文件访问

11-6-1 案例1、员工绩效管理-一般线性模型

11-8-2 案例3：降维在消费行为中的应用

11-8-4 案例4：用户行为画像-聚类分析

11-9-3 案唎6：购买行为组合与预测-联合分析

11-9-4 数据分析流程总结

10-8-4 数字类型及其计算

10-12-1 四种数据结构用法总结

10-12-2 作业讲解、文件读写操作

10-12-3 常用内置函数、函數定义

10-12-4 函数参数种类、模块

11-2-5 模拟浏览器抓取数据

11-10-1 机器学习及人工智能介绍

11-10-2 机器学习\人工智能的运用

11-14-1 Python实现梯度下降求多元线性回归模型

11-14-3 Python实现標准方程求多元线性回归模型

11-21-2 神经网络-单层感知器程序1

11-21-3 神经网络-单层感知器程序2

11-25-1 协同过滤基础（一）

11-25-2 基于物品的协同过滤（一）

11-25-3 基于物品嘚协同过滤（二）

11-28-3 推荐系统案例实战（一）

11-28-4 推荐系统案例实战（二）

11-28-5 推荐系统案例实战（三）

11-29-1 时间序列基础（一）

11-29-2 时间序列基础（二）

11-29-3 时間序列代码实现（一）

11-29-4 时间序列代码实现（二）

六、补往期Java视频

8.异常的处理和类的介绍

12-19-3 hive基本此操作（聚合、排序等）

12-19-4 上午知识总结、练习

12-20-2 汾区表与分桶表的区别

12-20-4 数据倾斜及解决方案

4-1-3元组、字符串、运算符、控制语句

4-1-4代码练习、水仙花练习代吗、集合框架、map、set、list

4-4-1下划线用法、高阶函数练习

4-4-2高阶函数练习、函数柯里化、部分应用函数、类和对象、单例对象、半生对象和伴生类

4-4-3主构造方法、继承多态

4-4-4成员访问控制、抽象类、内部类和对象、匿名类、特质、自身类型

4-4-5包定义、作用域、包对象、import、模式匹配

4-8-1模式匹配回顾、隐式转换

4-8-2隐式对象、隐式参数使用常见问题、偏函数、泛型方法

4-8-3类型变量界定、视图界定、多重界定、协变与逆变

1-7-1 电商日志分析一

1-7-2 电商日志分析二

1-12-2 创建图、获取图属性、属性转换

1-12-3 图的连接操作、聚合操作

1-12-4 社交网络数据分析案例一

1-13-3 亚马逊产品联合购买网络案例

1-14-3 管道的具体使用代码

1-15-1 回归方法 二手房价格预测

1-15-2 樸素贝叶斯 鸢尾花多分类

1-18-1 大数据分析的位置

1-18-3 数据说明、业务介绍、hive配置

1-19-3 将处理的汇总结果数据保存到MySQL中

1-19-4 互联网金融大数据案例讲解

1-20-2 分析方案及数据介绍

1-20-3 数据仓库概念介绍、数据导入