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首頁大數(shù)據(jù)時代Python數(shù)據(jù)挖掘，年前最后一波，歡迎參加！
Python數(shù)據(jù)挖掘，年前最后一波，歡迎參加！
2022-01-20
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【課程介紹】

職業(yè)規(guī)劃公司Gooroo通過仔細(xì)查看了美國、英國和澳大利亞的超過50萬份的IT職位空缺，做了一個編程語言工資和供需的研究報告，其中Python工程師的平均年薪和排名第一的JAVA相同，高達(dá)10000美元。另外16年7月份的編程語言排行榜也顯示C++持續(xù)下跌，Python超越C++成為排名前三的編程語言指日可。CDA LV II-Python定位于商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，大牛王小川老師帶你從Python編程講起，穩(wěn)扎穩(wěn)打，到數(shù)據(jù)挖掘流程和商業(yè)案例項目實戰(zhàn)。本課程注重業(yè)務(wù)與算法的深入結(jié)合，在輕松的氛圍內(nèi)體會算法的奇妙之處。


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【課程計劃】

第一階段：[1.07]數(shù)據(jù)挖掘與Python入門

1.數(shù)據(jù)分析前沿建模分析思路

2.建模分析軟件對比

3.Python語法基礎(chǔ)

4.Python的運算符與表達(dá)式

5.Python的函數(shù)與模塊

6.Python的異常處理與文件操作

7.Python科學(xué)計算

8.Python繪圖篇

9.Python連接數(shù)據(jù)庫-Mysql篇


第二階段：[1.08]數(shù)據(jù)挖掘模型與組合算法

1.數(shù)據(jù)挖掘模型介紹與模型分類

2.數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程CRSIP-DM

3.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、預(yù)處理與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

4.特征變量選擇：主成分和因子等

5.樣本聚類

案例1:汽車類型聚類與地域購買偏好分析

6.決策樹模型

7.模型驗證+組合算法

案例2:電信離網(wǎng)用戶預(yù)警模型


第三階段：[1.14]KNN與線性回歸

1.最近鄰域法（KNN）、MBR、樣條曲線

2.線性回歸與嶺回歸

3.可實現(xiàn)的Lasso算法

4.線性回歸做客戶價值預(yù)測

5.最近領(lǐng)域法與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

6.關(guān)聯(lián)規(guī)則與購物籃分析

案例3:婚戀網(wǎng)站被約會可能性預(yù)測

案例4:零售業(yè)客戶價值預(yù)測模型


第四階段：[1.15]邏輯回歸與SVM

1.邏輯回歸；廣義線性模型

2.支持向量機

案例5：新聞內(nèi)容分類

案例6：銀行貸款問題

案例7：金融數(shù)據(jù)分析建模


第五階段：[1.21]文本分析與社會網(wǎng)絡(luò)分析

1.文本分析流程概述

2.常用字符串函數(shù)與正則表達(dá)式

3.分詞與詞頻統(tǒng)計

4.社會網(wǎng)絡(luò)分析

案例8:電信客戶交友圈與流失預(yù)警

案例9:電信再入網(wǎng)客戶身份指紋識別

案例10：新聞內(nèi)容分類

案例11：構(gòu)造新聞熱點詞指數(shù)


第六階段：[1.22]綜合案例分析

1.電信離網(wǎng)用戶預(yù)測案例

2.銀行信用風(fēng)險建模分析

3.系統(tǒng)聚類：基于網(wǎng)站定位數(shù)據(jù)的商圈分析

4.情感分析：基于電商產(chǎn)品數(shù)據(jù)的情感分析

5.金融數(shù)據(jù)分析：基于因子庫的數(shù)據(jù)建立

6.Python爬蟲簡介


【課程講師】

王小川


CDA數(shù)據(jù)分析師研究院講師/同濟(jì)大學(xué)管理學(xué)博士MATLAB技術(shù)論壇管理團(tuán)隊核心成員，證券從業(yè)人員?，F(xiàn)就職于國內(nèi)某大型券商研究所，從事量化投資相關(guān)工作，并承擔(dān)了部分高校統(tǒng)計課程教學(xué)任務(wù)。長期研究機器學(xué)習(xí)在統(tǒng)計學(xué)中的應(yīng)用，精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等統(tǒng)計軟件，熱衷數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作，有著扎實的理論基礎(chǔ)和豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。著有《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析》一書。

常國珍


CDA數(shù)據(jù)分析師講師/北京大學(xué)商學(xué)博士曾就職于亞信科技商業(yè)運營咨詢部（BOC）、方正國際金融事業(yè)部、德勤管理咨詢信息技術(shù)系統(tǒng)咨詢部，多家金融信息部門和金融高科技公司數(shù)據(jù)分析顧問。主要從事征信數(shù)據(jù)集市與信用風(fēng)險建模、客戶價值提升等項目。擅長將基于個體行為分析的微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究范式與量化模型向結(jié)合的客戶終身價值建模。

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