- 章节1： 阿里：数据分析师成长之路
- 课时1：数据分析的意义 23:42
- 课时2：数据分析师的职业规划 14:21
- 课时3：数据分析方法论与数据分析师的能力体系 22:54
- 课时4：课后答疑 38:11
- 章节2： 京东：大数据赋能业务，揭秘用户画像最佳实践
- 课时5：用户画像技术架构介绍 20:24
- 课时6：用户画像到底该怎么玩？ 18:30
- 课时7：用户画像在电商场景中的应用实践 19:07
- 课时8：那些年我们踩过的坑 28:24
- 课时9：用户画像发展方向 22:52
- 课时10：课后答疑 19:58
- 章节3： Python：1小时破冰入门Python
- 课时11：Anaconda安装 14:56
- 课时12：jupyter常用操作 10:24
- 课时13：Python基本数据类型--数字 13:39
- 课时14：Python基本数据类型--字符串 18:32
- 课时15：Python基本运算和表达式 29:57
- 课时16：Python程序基本控制流程--分支 09:20
- 课时17：Python程序基本控制流程--顺序 05:42
- 课时18：Python程序基本控制流程--循环 13:39
- 课时19：Python特色数据类型--集合 05:18
- 课时20：Python特色数据类型--列表 13:21
- 课时21：Python特色数据类型--元组 05:00
- 课时22：Python特色数据类型--字典 07:38
- 课时23：Python函数 16:40
- 课时24：Python模块导入使用之time、random模块 08:50
- 课时25：Python异常处理 04:38
- 课时26：Python后续学习提升方向和建议 14:45
- 章节4： 百度：人工智能-决胜未来之道
- 课时27：人工智能概述 24:25
- 课时28：人工智能的系统架构 13:22
- 课时29：人工智能的关键技术（1） 17:10
- 课时30：人工智能的关键技术（2） 19:32
- 课时31：人工智能的发展趋势 11:35
- 课时32：人工智能的企业战略 17:06
- 课时33：课后答疑 08:31
- 章节5： 人工智能：贝叶斯算法与新闻分类实战
- 课时34：贝叶斯算法原理 11:52
- 课时35：拼写纠错与垃圾邮箱分类实例 15:04
- 课时36：贝叶斯算法案例 23:55
- 课时37：课后答疑 09:11
- 章节6： 机器学习：机器学习技术在Python语言的商业应用
- 课时38：为什么要用Python做机器学习 20:03
- 课时39：案例一：房价预测 18:03
- 课时40：案例二：电商数据预测热销产品 26:28
- 课时41：课后答疑 48:54
