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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-15 04:19:56 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

    资源详情



    课程特色:

    明星讲师。诸多免费课程热力遍布全网,五星口碑爆棚;

    规划全面。涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模,难得一见的Python体系全面数据科学课程,起步之路有高度;

    精品质量。课程设计环节紧凑,循循善诱;课堂教学如行云流水,让人受益匪浅;

     

     

    讲师介绍:

    丘祐玮(DA危idChiu)–大数软件(LargitData)创办人,是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家,熟悉Hadoop,Spark等大数据平台,及擅长使用R,Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审,已编著MachineLearningWithRCookbook[Packt]与RCookbook[Packt]二书。

     

    课程大纲:

    第一章:Python与数据科学应用

    1.数据科学简介与应用

    2.Python与数据科学

    3.安装Anaconda

    4.使用JupyterNotebook

    5.Python3语法快速简介

    6、Python 資料分析套件 -Pandas 簡介

    7.数据科学步骤详解

    8.实战范例 - 使用Python计算文章中的字词频率

     

    第二章:数据搜集实例

    1.数据型态

    2.结构化vs半结构化vs非结构化资料

    3.PythonIO与档案处理

    4.处理CSV,Excel格式资料

    5.处理JSON,XML格式资料

    6.撰写网路爬虫搜集网路资料

    7.实战范例 - 房天下(Fang.com)屋价资料搜集

     

    第三章:资料清理(I)

    1.资料清理概论

    2.简介Pandas-使用Pandas处理资料

    3.资料筛选

    4.侦测遗失值

    5.补齐遗失值

    6.实战范例 - 房屋资料处理

     

    第四章:资料清理(II)

    1.资料转换

    2.处理时间格式资料

    3.重塑资料

    4.学习正规表达式

    5.实战范例 - 新闻资料处理

     

    第五章:资料探索与资料视觉化

    1.使用Pandas产生叙述忄生统计

    2.如何使用Pandas绘制统计图表

    3.实战范例 - 网页浏览纪录资料分析

     

    第六章:资料储存实例

    1.关联式资料库-SQLite简介

    2.将资料储存至资料库中

    3.使用SQLQuery分析结构化资料

    4.实战范例 - 汇率资讯储存与管理

     

    第七章:使用机器学习建立数据模型(回归模型)

    1.机器学习基础

    2.Scikit-Learn套件简介

    3.监督式学习与非监督式学习

    4.回归分析

    5.回归模型评估

    6.实战范例 - 使用回归模型分析房屋价格

     

    第八章:使用机器学习建立数据模型(分类模型)

    1.资料分类-决策树

    2.资料分类-LogisticRegression

    3.资料分类-SVM

    4.资料分类-类神经网路

    5.资料分类-随机森林

    6.实战范例 - 使用分类模型预测客户流失

     

    第九章:使用机器学习建立数据模型(验证模型)

    1.混淆矩阵(ConfusionMatrix)与其意义

    2.交叉验证(CrossValidation)

    3.使用ROC评估不同分类模型

    4.实战范例 - 评估不同客户流失分析模型

     

    第十章:使用机器学习建立数据模型(资料分群)

    1.分群方法-阶层式分群

    2.分群方法-Kmeans分群

    3.分群方法-DBScan分群

    4.分群结果评估

    5.实战范例 - 利用分群找出文章主题

     

    第十一章:使用机器学习建立数据模型(特征筛选与降低维度)

    1.特征筛选(FeatureSelection)

    2.特征萃取-PCA

    3.特征萃取-SVD

    4.实战范例 - 使用SVD 压缩图档

     

    第十二章:使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

    1.关联分析(AssociationRule)

    2.频繁样式探勘(FrequentPatternMining)

    3.实战范例 - 购物篮分析实例

     




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