作者Toby：持牌照消費(fèi)金融模型專家,曾任職國內(nèi)最大醫(yī)藥數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)，和重慶兒科醫(yī)院，中科院教授保持慢病數(shù)據(jù)挖掘項目合作！管理過歐美日中印巴西等國外藥典數(shù)據(jù)庫，馬丁代爾數(shù)據(jù)庫，F(xiàn)DA溶解度數(shù)據(jù)庫，臨床試驗數(shù)據(jù)庫，WHO藥物預(yù)警等數(shù)據(jù)庫。

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課程介紹

python機(jī)器學(xué)習(xí)生物信息學(xué)系列課程包含《python機(jī)器學(xué)習(xí)-乳腺癌細(xì)胞挖掘》，《python機(jī)器學(xué)習(xí)-糖尿病數(shù)據(jù)挖掘》，《呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析》三門課程，共300集左右，定期更新。

這套微專業(yè)課程是互聯(lián)網(wǎng)上最全，最專業(yè)的python機(jī)器學(xué)習(xí)建模教程。

慢病數(shù)據(jù)挖掘和生物信息學(xué)很難？此系列課程帶您用python語言挖掘乳腺癌，糖尿病，新冠狀病毒cov-2019等數(shù)據(jù)，量化致病因子！由易到難，帶你從菜鳥輕松晉級python機(jī)器學(xué)習(xí)高手。碰到問題還有老師答疑哦 ~

《python機(jī)器學(xué)習(xí)-乳腺癌細(xì)胞挖掘》：360度講解python機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘乳腺癌數(shù)據(jù)流程，附代碼和老師答疑，供研究生，博士生論文參考。

《python機(jī)器學(xué)習(xí)-糖尿病數(shù)據(jù)挖掘》：360度講解python機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘糖尿病數(shù)據(jù)流程，附代碼和老師答疑，供研究生，博士生論文參考。

《呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析》：360度講解python數(shù)據(jù)分析，pandas，SQL，matplotlib，附代碼和老師答疑

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課程背景

我國醫(yī)療領(lǐng)域重視疾病治療，忽略疾病預(yù)防和家庭科普教育。通過大量疾病數(shù)據(jù)挖掘，我發(fā)現(xiàn)疾病是可防可控的，例如糖尿病，我們合理控制體重和碳水化合物攝入，就可以顯著降低糖尿病患病率。python機(jī)器學(xué)習(xí)生物信息學(xué)系列課程意在幫助醫(yī)療領(lǐng)域科研人員，醫(yī)生，提醒廣大患者家庭疾病科普教育重要性，減少國家每年上漲醫(yī)療防控開支。

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課程目錄

《python機(jī)器學(xué)習(xí)-乳腺癌細(xì)胞挖掘》

章節(jié)1我的主頁和課前咨詢答疑
課時1我的所有教學(xué)系列介紹
課時2如何聯(lián)系作者和訪問我的主頁
課時3歡迎項目合作
課時4如何下載腳本和原始數(shù)據(jù)
課時5誠謝大家支持
章節(jié)2癌癥常識
課時6警鐘長鳴！癌癥就在你身邊
課時7癌癥科普介紹
課時8病毒細(xì)菌誘發(fā)的癌癥
課時9禍從口入-致癌食物大揭秘
課時10Python機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘癌細(xì)胞概述
章節(jié)3python編程環(huán)境搭建
課時11Anaconda快速入門指南
課時12Anaconda下載安裝
課時13Canopy下載和安裝
課時14Python非官方擴(kuò)展包下載地址
課時15python第三方包安裝(pip和conda install)
課時16Anaconda Navigator導(dǎo)航器
課時17Anaconda安裝不同版本python
課時18jupyter1_為什么使用jupyter notebook
課時19jupyter2_jupyter基本文本編輯操作
課時20如何用jupyter notebook打開指定文件夾內(nèi)容？
課時21jupyter4_jupyter轉(zhuǎn)換PPT實操
課時22jupyter notebook用matplotlib不顯示圖片解決方案
課時23conda-forge安裝rdkit
章節(jié)4python基礎(chǔ)知識
課時24為什么學(xué)習(xí)編程？大多數(shù)學(xué)校不會告訴你的秘密
課時25python官網(wǎng)
課時26Python文件基本操作
課時27變量_表達(dá)式_運(yùn)算符_值
課時28字符串string
課時29程序基本構(gòu)架（條件，循環(huán)）
課時30數(shù)據(jù)類型_函數(shù)_面向?qū)ο缶幊?br>課時31python2和3的區(qū)別
課時32編程技巧和學(xué)習(xí)方法
章節(jié)5sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識
課時33機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫介紹
課時34機(jī)器學(xué)習(xí)書籍推薦
課時35Python數(shù)據(jù)科學(xué)常用的包
課時36如何選擇算法
課時37sklearn算法速查表
課時38sklearn建?；A(chǔ)代碼
課時39python數(shù)據(jù)科學(xué)入門介紹（選修）
章節(jié)6獲取乳腺癌臨床數(shù)據(jù)
課時40數(shù)據(jù)獲取-乳腺癌細(xì)胞臨床數(shù)據(jù)
章節(jié)7變量篩選和描述性統(tǒng)計
課時41spss因子分析-解釋癌細(xì)胞特征
課時42變量篩選1-模型法
課時43變量篩選2-比例法percentile
課時44變量篩選3-方差法
課時45變量篩選4-KBest
課時46好變量/特征比算法更重要（英語-課外閱讀）
章節(jié)8十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法-建立乳腺癌細(xì)胞分類器
課時47邏輯回歸logistic regression
課時48支持向量SVM
課時49KNN最近鄰算法
課時50決策樹-decision tree
課時51隨機(jī)森林-random forest
課時52神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)neural network
課時53xgboost
課時54lightGbm基礎(chǔ)講解
課時55lightGBM腳本實現(xiàn)
課時56catboost基礎(chǔ)講解
課時57catboost腳本實現(xiàn)
課時58常見算法優(yōu)劣對比
課時59bagging VS boosting
課時60隨機(jī)森林和boosting算法擴(kuò)展知識（英文課外閱讀）
章節(jié)9數(shù)據(jù)預(yù)處理
課時61pandasl數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)知識
課時62啞變量處理-hotcode熱編碼
課時63imputer-缺失數(shù)據(jù)處理
課時64scale-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理
章節(jié)10變量（特征）重要性
課時65邏輯回歸和集成樹算法變量（特征）重要性概述
課時66隨機(jī)邏輯回歸randomized logistic regression
課時67xgboost特征重要性
課時68catboost特征重要性
課時69lightGbm特征重要性
章節(jié)11模型調(diào)參
課時70遍歷調(diào)參法
課時71單個參數(shù)網(wǎng)格調(diào)參
課時72多參數(shù)網(wǎng)格調(diào)參
課時73隨機(jī)網(wǎng)格調(diào)參_random size search cv
章節(jié)12模型驗證
課時74模型驗證必要性-市場80%模型存在問題
課時75交叉驗證cross validation
課時76混淆矩陣
課時77ROC曲線
課時78PSI（population stability index）模型穩(wěn)定性
課時79基尼系數(shù)GINI index-模型區(qū)分能力指標(biāo)
課時80KS（kolmogorov-smirnoff）-模型區(qū)分能力指標(biāo)
章節(jié)13附錄
課時81如何運(yùn)用公開資料學(xué)習(xí)python（GitHub，kaggle，StackOverflow)
課時82顯微鏡下癌細(xì)胞
課時83python在生物分子學(xué)應(yīng)用（英文課外擴(kuò)展）
課時84SIR模型預(yù)測新冠狀病毒2019-nCoV

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《python機(jī)器學(xué)習(xí)-糖尿病數(shù)據(jù)挖掘》

課時1我的所有課程介紹
課時2講師介紹-二十個醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)人
課時3糖尿病分類_特征_預(yù)防概述
課時4機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測糖尿病患者血糖指標(biāo)
章節(jié)2python編程環(huán)境搭建
課時5Anaconda快速入門指南
課時6Anaconda下載安裝
課時7python第三方包安裝(pip和conda install)
章節(jié)3糖尿病數(shù)據(jù)挖掘
課時8建立糖尿病預(yù)測線性回歸模型（linear regression）
課時9下載糖尿病數(shù)據(jù)方法(原始數(shù)據(jù)和清洗后數(shù)據(jù))
課時10線性回歸和誤差
課時11模型驗證：均方差和中值絕對誤差
課時12多算法比較，模型性能提高2倍
課時13原始數(shù)據(jù)和處理后數(shù)據(jù)建模性能對比
課時14糖尿病致病因子量化分析_性別，年齡，血壓，BMI指數(shù)
課時15變量相關(guān)性分析-原來s1和s2血清檢測呈現(xiàn)高相關(guān)性
課時16長壽之道-這課程是你一生財富
課時17BMI指數(shù)python自動化計算腳本
章節(jié)4附錄
課時18糖尿病中英單詞匯總
課時19糖尿病患者更容易感染新冠病毒嗎？
課時20最小角度回歸預(yù)測糖尿病論文LeastAngleRegression

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《呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析》

章節(jié)1前言
課時1呆瓜半小時入門python數(shù)據(jù)分析課程介紹
課時2我的所有系列課程介紹
課時3如何聯(lián)系作者和訪問我的主頁
課時4歡迎項目合作
章節(jié)2python編程環(huán)境搭建
課時5python基礎(chǔ)免費(fèi)學(xué)習(xí)地址
課時6Anaconda下載安裝
課時7canopy下載安裝
課時8python第三方包安裝（pip和conda install）
課時9python非官方包下載地址
課時10為什么使用jupyter notebook及如何安裝
課時11jupyter基本文本編輯操作
課時12jupyter notebook打開指定文件夾內(nèi)容
章節(jié)3python編程基礎(chǔ)
課時13python官網(wǎng)
課時14Python文件基本操作
課時15變量_表達(dá)式_運(yùn)算符_值
課時16字符串string
課時17列表list
課時18程序的基本構(gòu)架（條件，循環(huán)）
課時19數(shù)據(jù)類型_函數(shù)_面向?qū)ο缶幊?br>課時20python2和3區(qū)別
課時21編程技巧和學(xué)習(xí)方法
章節(jié)4pandas基礎(chǔ)概述
課時22pandas對Excel數(shù)據(jù)操作概述
課時23pandas astype數(shù)據(jù)類型強(qiáng)制轉(zhuǎn)換
課時24pandas.DataFrame.astype數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換
課時25pandas rename更改字段名
課時26pd.ExcelWriter保存結(jié)果到已存在的excel文件中
課時27pd.ExcelWriter(to_excel)保存結(jié)果到已存在的excel文件中
章節(jié)5pandas 篩選數(shù)據(jù)
課時28pandas loc篩選連續(xù)變量
課時29pandas filter篩選指定變量
課時30pandas sample隨機(jī)抽樣數(shù)據(jù)
課時31pandas條件篩選數(shù)據(jù)（單條件或多條件）
章節(jié)6pandas鏈接多個表格數(shù)據(jù)
課時32concat()函數(shù)連接多個dataframe
課時33concat()函數(shù)連接多個dataframe
課時34merge函數(shù)鏈接兩個表格數(shù)據(jù)(類似vloopup)
章節(jié)7pandas繪圖
課時35plot.hist繪制直方圖_變量頻率分析
章節(jié)8pandas空缺值處理
課時36df.fillna填充缺失數(shù)據(jù)
課時37df.fillna填充缺失數(shù)據(jù)
課時38dropna刪除空缺值
課時39dropna刪除空缺值
章節(jié)9lendingclub金融現(xiàn)金貸用戶數(shù)據(jù)分析畫像實戰(zhàn)
課時40描述性統(tǒng)計-知己知彼百戰(zhàn)百勝
課時41好壞客戶占比嚴(yán)重失衡
課時42不要用相關(guān)性分析殺人
課時43變量相關(guān)性分析-你不知道的秘密
課時44貸款金額和趨勢分析-2018年Q4信貸略有縮緊
課時45產(chǎn)品周期分析-看來lendingclub是短周期借貸平臺
課時46用戶工齡分析-10年工齡用戶最多
課時47年收入分析-很多美國人年薪5萬美金左右
課時48住房情況與貸款等級-原來美國大部分都是房奴
課時49貸款人收入水平_貸款等級_收入核實多因子分析
課時50貸款用途-美國金融危機(jī)浮出水面
章節(jié)10str字符串處理
課時51str.replace替換變量名的字符串
課時52str.replace替換變量名的字符串
章節(jié)11lambda匿名函數(shù)
課時53lambda1_構(gòu)建一元一次函數(shù)和一元二次函數(shù)
課時54lambda2_構(gòu)建幾何平均數(shù)和調(diào)和平均數(shù)函數(shù)
課時55lambda3_郵件名文本輸入規(guī)范
課時56lambda4_sort排序應(yīng)用
課時57lambda5_filter函數(shù)篩選奇數(shù)或偶數(shù)
課時58lambda6_和map函數(shù)實現(xiàn)批處理
課時59lambda7_與if語句連用實現(xiàn)條件判斷
課時60lambda8_datetime數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)連用獲取年月日
課時61本章節(jié)lambda腳本
課時62map函數(shù)_實現(xiàn)批量計算
課時63filter篩選大于平均值的數(shù)據(jù)
課時64reduce函數(shù)實現(xiàn)遞歸計算
章節(jié)12python正則表達(dá)式
課時65python正則表達(dá)式簡介
章節(jié)13python json
課時66python解析json數(shù)據(jù)
章節(jié)14sqlite3呆瓜半小時快速入門數(shù)據(jù)分析
課時67sqlite3和sqlitebrowser-新手半小時快速入門之路
課時68sqlite browser下載
課時69sqlite3創(chuàng)建刪除表格和插入數(shù)
課時70sqlite3插入多條數(shù)據(jù)
課時71sqlite3可視化繪圖數(shù)據(jù)
課時72sqlite3更新和刪除數(shù)
課時73數(shù)據(jù)分析提升fellow me
章節(jié)15SQL語法基礎(chǔ)
課時74SQL學(xué)習(xí)網(wǎng)站介紹_練習(xí)腳本下載
課時75SQL語法概述
課時76select取數(shù)和隨機(jī)抽樣
課時77select distinct語法_篩選不重復(fù)數(shù)據(jù)
課時78where and or篩選條件
課時79order by排序0
課時80left join on連接兩個表格數(shù)據(jù)
課時81SQL復(fù)合語句
課時82select as讓代碼更簡潔
課時83create_drop table創(chuàng)建或刪除表格
課時84lateral view json_tuple函數(shù)解析json數(shù)據(jù)
課時85lateral view json_tuple函數(shù)解析嵌套json數(shù)據(jù)
課時86get_json_object獲取json的信息
課時87get_json_object穿透嵌套json的信息0
課時88lateralView json_tuple get_json_object三個函數(shù)穿透嵌套json
課時89substr截取想要信息
課時90regexp_replace正則解析式函數(shù)
課時91sql數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗總結(jié)
課時92like pattern縮小取數(shù)范圍
章節(jié)16SQL統(tǒng)計函數(shù)
課時93count計數(shù)函數(shù)
課時94avg()求平均值函數(shù)
課時95SQL sum求和函數(shù)
課時96group by實現(xiàn)分類統(tǒng)計
課時97SQL max和min求最大值和最小值函數(shù)
章節(jié)17excel數(shù)據(jù)分析
課時98vlookup
課時99透視表
課時100excel多條件篩選數(shù)據(jù)
章節(jié)18XML存儲數(shù)據(jù)的常用語言
課時101XML概述
課時102XML樹結(jié)構(gòu)
課時103XML元素
課時104XML屬性
章節(jié)19附錄
課時105Pandas數(shù)據(jù)分析半小時英文快速介紹
課時106pandas創(chuàng)始人親自英語授課_3小時20分鐘

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