课程介绍

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  韦玮

  CEO/董事长/总经理

  重庆韬翔网络科技有限公司董事长兼总经理，CSDN学院特邀IT专家，《知道日报》特约作者，百度知道资深创业行家，国家工信部高级网络营销师，蜻蜓FM独家签约主播，国家专利发明人。 多年IT技术实战开发经验，曾做过程序员，也做过技术总监，现在运营一家专注于中大型软件开发与IT技术服务的公司。 曾出品发行过多门IT类课程，包括但不限于《Android开发-零基础到精通疯狂实战教程》、《Python系列实战教程》、《Python GUI系列实战教程》、《Nginx运维实战教程》、《二级C++16天速成教程》、《网络营销实用实站教程》、《网站建设实战教程》。授课风格通俗易懂、系统实战，获得大量学员的肯定。

• 主题说明

  在大数据时代，数据的重要性显得越来越重要，Python作为一门优秀的编程语言，用于处理数据也非常方便，并且数据的可视化处理功能也非常强大，本课程将由CSDN与韦玮老师联合推出，在这一门课程中，将使用Python3一步一步讲解数据分析与挖掘的知识，并且全程采用实战案例教学，让学员可以从实际场景中学习Python数据分析与挖掘。

• 适合对象

  全部人

• 学习要点

   

  视频回放地址：http://edu.csdn.net/course/detail/3569，视频的课件资料在课程目录里下载即可，请各位同学注意啦，每直播结束后，老师会在开课后1-3天上传直播的回放视频，还请同学耐心等待哦

   

  1. 课程全部采用Python3.X进行，虽然Python2比较稳定，但Python3一定是未来的趋势，现在掌握Python3，一定会抢占先机。     
  2. 课程注重实战，全程通过实战讲解，绝对干货。        
  3. 课程体系比较强，会为大家讲解几种典型的大型爬虫项目的编写，让大家以此为中心，可以学会各种类型爬虫项目的编写。                                       
  4. 报名的用户，可以进入专享学习交流群，随时沟通交流。    
  5. 直播后提供视频回放+课件，反复学习和巩固知识。    
  6. 在线问答+专属答疑课（每两周一次），帮助学生实战运用

• 课时安排

  第一节（12.29号） Python数据分析与挖掘零基础快速入门与数据可视化分析                    

  1.1 Python数据分析与挖掘技术概述

  1.2 numpy模块的安装与基础实战

  1.3 scipy模块的安装与基础实战

  1.4 pandas模块的安装与数据处理基础实战

  1.5 数据的导入（从数据库中、Excel、CSV文件中批量导入数据）

  1.6 matplotlib库实战与各种图表的绘制

  1.7 数据的可视化分析实战

   

  第二节（1.5号） 京东商城商品数据预处理实战                    

  2.1 京东商城商品数据源的获取

  2.2 商品数据清洗之发现缺失值并对缺失值进行处理

  2.3 商品数据清洗之大量数据中异常值的发现技巧实战及处理

  2.4 商品数据集成实战

  2.5 商品数据变换之数据的离散化处理

  2.6 商品数据变换之数据的属性构造实战

  2.7 商品数据规约实战

  2.8 将预处理后的商品数据持久化存储

   

  第三节（1.5号） 南派三叔《盗墓笔记》等小说文本数据挖掘项目实战                    

  3.1 南派三叔小说作品数据的获取与数据清洗

  3.2 南派三叔小说作品文本数据挖掘思路

  3.3 jieba模块与分词基础实战

  3.4 更改字典并对南派三叔小说作品进行分词处理

  3.5 文本相似度计算实战

  3.6 gensim模块基础与小说主角分析实战

  3.7 《盗墓笔记》小说元素相似性分析实战

   

  第四节（1.12号）垃圾邮件自动识别项目实战与分类算法                    

  4.1 垃圾邮件自动识别项目开发思路

  4.2 分类算法详解

  4.3 贝叶斯算法基础与实战

  4.4 垃圾邮件自动识别项目开发实战

   

  第五节（1.12号）公司客户价值判断分析项目实战与聚类算法                    

  5.1公司客户价值判断分析项目实现思路

  5.2 聚类算法详解

  5.3 K-Means算法基础实战

  5.4客户数据的预处理

  5.5 客户价值判断模型构建实战

  5.6 实现对公司客户价值的判断与分析

   

  第六节（1.19号）电商网站数据分析及商品自动推荐实战与关联规则算法

   

  6.1电商网站数据分析及商品自动推荐项目的实现思路

  6.2 关联规则算法详解

  6.3 Apriori算法基础实战

  6.4协同过滤算法基础与实战

  6.5 电商网站数据分析模型的构建实战

  6.6 电商网站数据分析及商品自动推荐项目的实现

  
  第七节（1.19号）交通路标自动识别实战与神经网络算法

   

  7.1 交通路标自动识别的实现思路

  7.2神经网络算法基础与实战

  7.3 Keras基础与实战

  7.4 交通路标数据的收集与预处理

  7.5 交通路标自动识别系统开发实战