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大数据从业必读之【软件随想录】@ .rar 25.4MB

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ppt

lect10_项目实战�.flv 247.6MB

lect09_文本数据分析�.flv 207.5MB

lect08_深度学习及TensorFlow�.flv 239.1MB

lect07_图像数据处理及分析�.flv 220.8MB

lect06_量化分析�.flv 519.3MB

lect05_金融时间序列�.flv 568.9MB

lect04_机器学习及scikit-learn�.flv 604.3MB

lect03_探索性数据分析及数据可视化�.flv 580.5MB

金融数据分析导论：基于R语言.pdf 7.2MB

[Introduction.to.itative.Finance(2013.11)].Gergely.Daroczi.文字版.pdf 2.4MB

Quantitative Trading with R Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant.pdf 17.9MB

Quantitative Trading with R Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective.pdf 15.1MB

Mastering_R_for_Quantitative_Finance.pdf 3.7MB

Mastering Predictive Analytics with R.pdf 5.9MB

Introduction_to_R_for_Quantitative_Finance.pdf 4.1MB

数据分析之量化投资 13课

课件、随堂练习与参考文档--【华尔街联社】

13.第13课：实践出真知——量化投资R实例展示--【华尔街联社】

12.第12课：让机器人帮忙赚钱——统计套利策略--【华尔街联社】

11.第11课：计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略--【华尔街联社】

10.第10课：鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定--【华尔街联社】

09.第9课：择股问题：如何选择一只正确的股票？--【华尔街联社】

08.第8课：高收益意味着高风险——风险评估与管控--【华尔街联社】

07.第7课：量化投资的主要问题与方法介绍--【华尔街联社】

课件、随堂练习与参考文档

13.第13课：实践出真知——量化投资R实例展示

12.第12课：让机器人帮忙赚钱——统计套利策略

11.第11课：计划定制得再完美也需要行动——基本的量化投资策略

10.第10课：鸡蛋不能放在同一篮子里——投资组合的确定

09.第9课：择股问题：如何选择一只正确的股票？

08.第8课：高收益意味着高风险——风险评估与管控

07.第7课：量化投资的主要问题与方法介绍

06.第6课：定性投资与量化投资概述

总共9章，已完结

直播课

第9章：延伸：职场秘籍

第8章：复盘：0到1成为数据分析师

第7章：实战(五)：不容忽视的品牌要素

第6章：实战(四)：场·数据分析师的双11

第5章：实战(三)：货·商品分析

第4章：实战(二)：人·全链路用户分析

第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野

7.第6章 排序

6.第5章查找

5.第4章图

4.第3章树和二叉树

3.第2章栈、队列、数组

2.第1章线性表

1.绪论

15_5_典型例题分析【欢迎加入2018考研免费分享】.mp4 41.6MB

15_4_算法的存储空间需求和本章重点【欢迎加入2018考研免费分享】.mp4 14.4MB

FCPX插件-简洁信息数据条形图动画.dmg 1.5MB

微软Power BI教程_商业数据可视化.rar1.5GB

5 思维导图（pdf、高清大图）

4 数据分析报告

3 数据分析项目

2 数据集汇总

1 书单及电子书

DC学院_数据分析师训练营.pdf 2.4MB

数学基础（高数、统计学、概率论等）

数据可视化

机器学习

课件

14.第14课 挑战Google的核心秘密Pagerank计算：大型矩阵计算的并行化

13.第13课 有100亿亿个元素的矩阵怎样存储：稀疏矩阵

12.第12课 矩阵技术在机器学习中的应用

11.第11课 回归分析的实质：广义逆矩阵及其应用

10.第10课 走向机器学习：SVD分解及其应用

09.第9课 从繁入简：矩阵分解，标准型

08.第8课 给曲面分类：二次型，正定对称矩阵，二次型的对角化

07.第7课 抓住不变量是数学方法的本质所在：内积，正交矩阵，特征值和特征向量

9.模型设定与数据问题

8.自相关

7.异方差

6.大样本OLS

5.多元线性回归

4.一元线性回归

3.数学回顾

2.Stata入门

15.如何做实证研究

《Python数据分析基础》电子书.zip29.3MB

《Spark大数据处理技术》电子书.zip51.5MB