Python数据挖掘简易入门

Python数据挖掘简易入门
共31节 4093人在学 课程详情
  • 课程导读

    • 课程介绍
  • 数据挖掘基础

    • 数据挖掘流程
    • 数据挖掘常用工具和技术 
    • 数据挖掘常用算法
  • 数据挖掘之Python入门

    • python使用入门
    •  Python数据结构
    • Python函数编写
  • 数据挖掘之数据获取

    • Pandas与csv交互
    • Pandas与excel交互
    • Pandas与mysql交互
  • 数据挖掘之数据探索

    • 数据质量分析
    • 数据特征分析
    • 数据可视化(上)
    • 数据可视化(下)
  • 数据挖掘之数据预处理

    • 缺失值处理
    •  异常值处理
    • 数据离散化
    • 数据集成 
  • 数据挖掘之常用算法

    • 线性回归分析(上)
    • 线性回归分析(下)
    • Logistic回归分析(上)
    • logsitic回归分析(下)
    • 决策树算法(上)
    • 决策树算法(下)
    • 聚类分析(上)
    • 聚类分析(下)
  • 数据挖掘之案例分析

    • 案例介绍
    • 数据探索
    • 数据预处理
    • 模型开发
    • 模型效果评估和优化

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    课时介绍

    模型开发

    课程介绍

    【为什么学习数据挖掘】

          人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的?数据分析就是。


          从海量数据中获得别人看不见的信息,创业者可以通过数据分析来优化产品,营销人员可以通过数据分析改进营销策略,产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯,金融从业者可以通过数据分析规避投资风险,程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值,它和编程一样,本质上也是一个工具,通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业,掌握了数据分析能力,往往在其岗位上更有竞争力。


    【超实用的课程内容】

         本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。


    本课程分为三大部分:
    基础知识篇:主要讲解数据挖掘这项技能的基本工作流程和介绍和入门必须的基本技能Python语言的入门,带领大家了解数据挖掘的常见操作和基础知识。

    数据采集篇:学习如何解决数据挖掘的数据来源问题,读取各类型不同的数据包括CSV,excel,MySQL进行数据采集的交互。

    数据探索篇:本篇主要解决数据的预处理保证数据的质量并用常见数据挖掘算法进行特征提取,分析数据背后隐含的信息。


    【报名须知】
    课程采取录播模式,课程永久有效,可无限次观看
    课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化


    【如何开始学习?】
    PC端:报名成功后可以直接进入课程学习
    移动端:下载CSDN学院或CSDN

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