一、课程背景
Python 已经成为最受欢迎的程序设计语言之一 :根据TIOBE最新排名 ,Python已超越C#,与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言 。Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表,甚至开发科学计算应用程序。本课程以Python编程入手,在此基础上学习python机器学习算法的数理基础,以及算法在类库中的实现与应用。课程以案例为驱动,现场演示如何在真实数据集上通过具体的算法完成相应数据挖掘工作。
二、学习目标
1、课程以案例为驱动,让学生学会如何在真实数据集上通过具体的算法完成相应数据挖掘工作。
2、学会主流Python编程工具、Python机器学习算法。
3、掌握常用算法的Python实现与应用,掌握回归、分类、关联规则等常见模型和算法。
三、课程对象
数据分析、数据挖掘、机器学习领域工作研究者,Python语言使用者,高校学生群体。
四、课程时间
1-2天(7-14小时)
五、授课形式
录播视频+线上观看
六、课程纲要
第1章: fbprophet时间序列预测案例
第2章: kaggle数据科学调查
第3章: NLP-文本特征方法对比案例
第4章: 房价预测案例
第5章: 京东购买意向预测
第6章: 推荐系统案例
第7章: 用电敏感客户分类
第8章: 用户画像实战
业务数据分析师(体验课)
0.00
Python零基础快速入门(Jupyter Notebook实现)
9.90
大数据在企业中的应用
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3天搞定机器学习深度学习基础-Python入门系列
99.00
【通信】使用Python进行离网用户预警案例
99.00
5天搞定深度学习框架-Caffe入门系列
99.00