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完整课程
价格:
¥300
目前数据挖掘已经深入到各个行业中,尤其以Python为工具的数据分析和数据挖掘将越来越流行, 随着大数据越来越广泛使用,数据挖掘越来越广泛在商业领域中使用,并且发挥着越来越重要的价值。熟悉运用Python进行数据挖掘,可以有效提升今后工作中的竞争力。
Python数据分析实战与运用之数据挖掘篇课程大纲,以真实的场景数据为案例,包括金融,电商,零售数据等。通过真实场景的案例分析,达到真正掌握数据挖掘相关算法在实践中的运用。
课程目标
1.熟练掌握数据分析的方法和流程
2.熟练掌握Python的使用
3. 熟练掌握pandas和numpy库以及matplotlib库的运用
4.提高数据处理能力,在项目中能够事半功倍
课程定位
1.有一定基础学员、大中院校学生
2.熟练掌握数据分析篇相关知识点的人群
3.在职从事数据分析和挖掘相关工作以及打算转行Python数据挖掘人员
课程特色
1.相关代码老师课堂上全部打出,方便理解和记忆。
2.提供源代码和数据方便同学们复习以及实操演练
3.使用真实的数据进行教学,紧贴实战,避免枯燥的理论
4.采取真实场景下的案例教学,方便后续快速上手实操
课程大纲
第一章:数据挖掘算法与应用
第二章:案例实战
课程学习环境
Python3.7版本
讲师介绍
Peter, 某科技公司高级量化分析师,金融数学硕士毕业,擅长数据分析和数据挖掘,在公司长期从事机器学习建模,拥有多家银行,消费金融和互联网金融风控建模经验。熟练掌握Python编程软件和数据库等软件。
课程内容
第一章: 数据挖掘算法与应用
1.KNN算法: 理解KNN算法原理和scikit-learn实现
2.线性回归: 理解线性回归原理和和scikit-learn实现
3.Logistic回归: 掌握Logistic回归和scikit-learn实现
4.决策树算法: 掌握决策树算法原理和scikit-learn实现
第二章: 案例实战
1.房价预测案例
2.汽车违约贷款案例
3.用户流失预警案例
4.推荐系统之精准营销案例
了解更多课程内容及课程安排,可咨询QQ 2852509883 或致电客服 400-821-0951(工作日9:00-17:30)
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