《數(shù)據(jù)挖掘思維與實戰(zhàn)》發(fā)掘數(shù)據(jù)隱藏價值，構(gòu)建高薪知識架構(gòu)

158資源整合網(wǎng)：《數(shù)據(jù)挖掘思維與實戰(zhàn)》發(fā)掘數(shù)據(jù)隱藏價值，構(gòu)建高薪知識架構(gòu) 培訓(xùn)課程內(nèi)容介紹：

本套課程從構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘思維的角度出發(fā)，為你詳解數(shù)據(jù)挖掘，具體分為三大部分：

第一部分、基礎(chǔ)知識準(zhǔn)備。 你建立對數(shù)據(jù)挖掘的全局認(rèn)知，學(xué)習(xí)課程中可能會涉及的一些基礎(chǔ)知識（包括必備的 Python 語言知識，以及如何搭建 Python 環(huán)境），夯實基礎(chǔ)知識，幫你快速進(jìn)入狀態(tài)。

第二部分、數(shù)據(jù)挖掘過程。 授人以魚不如授人以漁，這個部分的重點是讓你能夠在思想和行為上都做足準(zhǔn)備，全面細(xì)致地了解數(shù)挖掘方法的實施過程。從理論到實戰(zhàn)搞懂“數(shù)據(jù)挖掘”這個詞是如何一步步變具體的。

第三部分、算法詳解。 涉及數(shù)據(jù)挖掘的分類、聚類、回歸、關(guān)聯(lián)分析這四大問題，以及自然語言處理的部分知識。著重介紹核心算法的理念、優(yōu)缺點、應(yīng)用場景，讓你能夠快速上手應(yīng)用。每個模塊的最后一個課時，都會通過實踐案例，讓你掌握實戰(zhàn)處理技巧。

彩蛋： 專欄的最后會提供數(shù)據(jù)挖掘的開源工具和學(xué)習(xí)資源： 如果你不會寫代碼，也可以先使用這些工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；如果你希望在數(shù)據(jù)挖掘方面有更加深入的學(xué)習(xí)和理解，那么這些資源也會幫到你。

《數(shù)據(jù)挖掘思維與實戰(zhàn)》發(fā)掘數(shù)據(jù)隱藏價值，構(gòu)建高薪知識架構(gòu) 課程內(nèi)容目錄：

開篇詞 掌握數(shù)據(jù)挖掘，搭上劃時代的數(shù)字化列車

模塊一：數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識

01 數(shù)據(jù)挖掘，到底在解決什么問題？
02 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基本語法
03 工欲善其事必先利其器，擴(kuò)展包與Python環(huán)境

模塊二：數(shù)據(jù)挖掘工作流程

04 理解業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)：我們需要做好什么計劃？
05 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：如何處理出完整、干凈的數(shù)據(jù)？
06 數(shù)據(jù)建模：該如何選擇一個適合我需求的算法？
07 模型評估：如何確認(rèn)我們的模型已經(jīng)達(dá)標(biāo)？
08 模型應(yīng)用：我們的模型是否可以解決業(yè)務(wù)需求？

模塊三：分類問題

09 KNN算法：近朱者赤，近墨者黑
10 決策樹：女神使用的約會決策
11 樸素貝葉斯：算一算你是否要買延誤險
12 支持向量機(jī)（SVM）：用一條線分開紅豆與綠豆
13 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：當(dāng)前最火熱的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
14 實踐1：使用XGB實現(xiàn)酒店信息消歧

模塊四：聚類問題

15 k-means聚類：擒賊先擒王，找到中心點，它附近的都是一類
16 DBScan聚類：打破形狀的限制，使用密度聚類
17 實踐2：如何使用word2vec和k-means聚類尋找相似的城市

模塊五：回歸問題

18 線性回歸與邏輯回歸:找到一個函數(shù)去擬合數(shù)據(jù)
19 實踐3：使用線性回歸預(yù)測房價

模塊六：關(guān)聯(lián)分析

20 Apriori與FP-Growth：不得不再說一遍啤酒與尿布的故事
21 實踐4：用關(guān)聯(lián)分析找到景點與玩法的關(guān)系

模塊七：自然語言處理

22 TF-IDF：一種簡單、古老，但有用的關(guān)鍵詞提取技術(shù)
23 word2vec：讓文字可以進(jìn)行邏輯運算，女人+王冠=女王
24 實踐5：使用fastText進(jìn)行新聞文本分類

彩蛋 數(shù)據(jù)挖掘工程師如何進(jìn)階
結(jié)語 培養(yǎng)數(shù)據(jù)挖掘思維，終身學(xué)習(xí)