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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
大数据 人工智能 数据分析 数据科学
你将会学到：
熟练Python常见算法库使用；了解机器学习的概念，明确机器学习基本流程； 学习训练数据，特征与标签等基本概念；熟悉常见机器学习算法原理；熟练使用Python进行算法实现和参数调整；
课程简介：
配置环境要求：win且是64位操作系统
学习资料有哪些：包括讲义的PPT、练习和案例的代码、代码运行后的结果文件
授课软件版本工具版本：Python语言3版本
授课特色：
本课程涵盖了几乎所有的数据科学和数据挖掘的知识，对Python语言基础知识进行细致的讲解，Python语言在数据挖掘方面和算法方面有很深的理论讲解。本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。
学后水平：学习Python的Numpy数据科学库的知识；动手实操Matplotlib画图的包；动手实操Pandas统计分析；学习用Pandas数据预处理的知识；学习基本和高级的的Python的语言绘图功能；懂得什么是机器学习；懂得Kmeans的算法原理；了解分类算法的知识。
购买课程后，在附件里面有很多非常有用的代码和讲义可以进行下载，欢迎学习....
课程大纲-基于的Python数据科学和挖掘课程
第1章Python数据分析概述(1小时17分钟2节)
1-2
学习 Jupyter Notebook 常用功能掌握 Jupyter Notebook 常用功能、安装 Python 的 Anaconda 发行版
「仅限付费用户」点击下载“Python程序设计-习题和答案.pdf”
[40:40]开始学习第2章NumPy 数值计算基础(2小时55分钟4节)
2-2
使用Jupyter Notebook实际动手数组例子操作使用Jupyter Notebook实际动手数组例子操作
「仅限付费用户」点击下载“实验2-Numpy的使用.docx”
[36:34]开始学习第3章Matplotlib数据可视化基础(2小时22分钟4节)
第4章pandas统计分析基础(2小时53分钟4节)
第5章使用pandas进行数据预处理(2小时34分钟3节)
第6章机器学习的理论和实操(47分钟1节)
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