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Python数据挖掘系列课程

本专题从基础的数据挖掘理论开始，随后介绍了如何应用Pandas进行数据管理，并在此基础上以CRISP-DM为理论指导，系统介绍了sklearn各模块的功能，从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作。

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门课程

195021

人学习

课程总时长

张文彤

讲师评分：5.0

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系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  数据挖掘理论入门

1门课程25680

数据挖掘更多的是一种方法论和分析理念，而不是简单的技术堆叠，本课程将从理论高度介绍数据挖掘方法体系。

  • 数据挖掘入门视频课程

    42节7小时8分钟
    课程目标：
    注意：本课程为分析理念入门课程，不提供课件PPT下载，对此介意的学员请勿购买。【课程简介】数据挖掘来源于数据分析，但又完全不同于数据分析，那么他们之间究竟有怎样的联系与区别，数据挖掘和当下很热的大数据之间又有着怎样的联系

    课程大纲

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    第二阶段：  Pandas数据管理

    1门课程40920

    本课程将在实战中学习Pandas包，学员将学习独立使用Pandas包完成数据读入、数据清理、数据准备、图表呈现等工作。

    • Python数据分析系列视频课程--学习Pandas

      72节11小时22分钟
      课程目标：
      Pandas包是基于Python平台的数据管理利器，已经成为了Python进行数据分析和挖掘时的数据基础平台和事实上的工业标准，学习其使用方法，是使用Python进行数据分析和数据挖掘的必备条件。本课程将从中国高校综合排

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      第三阶段：  sklearn数据挖掘

      1门课程41340

      以CRISP-DM为理论指导，系统介绍sklearn各模块的功能，从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作。

      • Python数据分析系列视频课程--学习数据挖掘

        66节11小时29分钟
        课程目标：
        请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。Sklearn是python用于数据挖掘以及机器学习的利器，但是其功能庞杂，初学者很难理清脉络，快速学习其应用精髓。本课程以以CRISP-DM为理论指导，系统介绍了sklearn在

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