Python数据挖掘提高班(上海)~小伙伴来看看吧

模块一

第1讲：数据分析方法概述及相关工具

1. 1.认识数据

2. 2.数据分析的步骤和原则（确定/分解/评估/决策）

3. 3.相关工具概述及对比（excel/spss/R/matlab/python/Java）

第2讲：python环境和基础语法与

1. 1.安装anaconda套件

2. 2.基本数据结构（列表/字符串/字典）

3. 3.基本语法（条件/循环/函数/类/模块）

4. 4.python语言编程的最佳实践经验

5. 5.Python爬虫

6. 6.最简单的制作python包的方法

7. 7.python在业界的应用案例分享

第3讲：基础工具库

1. 1.基础环境linux/ipython

2. 2.数值计算  numpy

3. 3.绘图与可视化  matplotlib与 Chart

4. 4.数据操作  pandas

5. 5.高级应用案例分享

6. 6.练习及答疑

模块二

第4讲：统计分析库

1. 1.概率和统计分析  statsmodels

2. 2.科学计算和最优化  scipy

3. 3.线性回归和逻辑回归  statsmodels

第5讲：数据挖掘概览

1. 1.数据挖掘与模型

2. 2.建模流程和步骤

3. 3.常见算法  

4. 5.高级应用案例解析

1. 1.基于titanic数据集预测生存概率

2. 2.演示如何进行绘图探索

3. 3.特征处理和建模

4. 4.练习及答疑

模块三

第7讲：数据挖掘与机器学习

1. 1.感知机

2决策树

1. 3.特征工程

2. 4.正则化方法

3. 5. PCA

第8讲：机器学习进阶

1. 1.参数调优

2. 2.集成学习

3. 3.文本挖掘

4. 4.神经网络

5. 5.深度学习

第9讲：数据挖掘案例讲解

1. 1.基于MNIST数据集识别数字

2. 2.展示如何进行特征构造

3. 3.常规机器学习算法和深度学习算法的效果差异

4. 4.机器学习的结果评估

5. 5.深度学习的最新进展分享

6. 6.练习和答疑

第10讲：现代分析技术的应用

1. 1.社交网络分析

2. 2.空间数据的展示与地理信息分析

3. 3.图像分析技术简介