Python數(shù)據(jù)分析與挖掘培訓(xùn)課程
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課程簡介
課程以數(shù)據(jù)挖掘項目案例為主線，內(nèi)容貫穿數(shù)據(jù)分析與挖掘的基礎(chǔ)概念、基本流程、常用算法和Python編程實現(xiàn)及數(shù)據(jù)分析挖掘在企業(yè)實際經(jīng)營過程中的應(yīng)用。課程除了帶領(lǐng)學(xué)員入門數(shù)據(jù)挖掘，更著重強調(diào)以數(shù)據(jù)的思維和角度看待及解決問題。
培訓(xùn)對象
1、數(shù)據(jù)分析師／挖掘工程師
2、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)或計算機、數(shù)理統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘方向相關(guān)專業(yè)大學(xué)專科或以上學(xué)歷的學(xué)生或教師；
3、具有一定數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識，計劃從事數(shù)據(jù)挖掘工作的職場人士；
4、對數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析感興趣，想自我提升人士。
課程大綱
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Python訓(xùn)練
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1.1Python基礎(chǔ)知識
1.1.1 Python環(huán)境搭建、庫的安裝
1.1.2 Python數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)
1.1.3 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出
1.1.4 常用數(shù)據(jù)管理
1.1.5 控制流
1.2 Python函數(shù)
1.2.1 Python常見數(shù)據(jù)函數(shù)
1.2.2 函數(shù)自定義
1.3 Python數(shù)據(jù)挖掘常用模塊
1.3.1 Numpy
1.3.2 pandas
1.3.3 Python機器學(xué)習(xí)庫：Scikit－learn
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數(shù)據(jù)挖掘
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2.1 數(shù)據(jù)挖掘概論
2.1.1 什么是數(shù)據(jù)挖掘
2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)與人工智能
2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的基本過程
2.1.4 模型評估
2.2 數(shù)據(jù)挖掘算法及編程實現(xiàn)
2.2.1 回歸分析
2.2.2 決策樹
2.2.3 KNN
2.2.4 樸素貝葉斯
2.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.2.6 K-means聚類分析
2.2.7 層次聚類
2.2.8 其他聚類算法
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數(shù)據(jù)挖
掘案例
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3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則
3.1.1 背景與挖掘目標(biāo)
3.1.2 分析方法與過程
3.1.3 上機實驗
3.1.4 拓展思考
3.2 電商網(wǎng)站智能推薦
3.2.1 背景與挖掘目標(biāo)
3.2.2 分析方法與過程
3.2.3 上機實驗
3.2.4 拓展思考
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