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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

174420

人学习

30小时

课程总时长

张文彤

讲师评分:5.0

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第一阶段:  数据挖掘理论入门

1门课程 7小时8分钟

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 11小时22分钟

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

    课程大纲

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第三阶段:  sklearn数据挖掘

1门课程 11小时29分钟

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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