image.png如今,大数据就像是一座潜力无穷的金矿,最核心的价值需要通过挖掘分析才能体现。各行各业的互联网化,让数据得到更广泛的应用。

而从事数据分析、数据挖掘、数据处理的岗位的人才其实相当稀缺, 如今掌握数据挖掘思维和技能,将会为你的升职加薪打牢基础。

专栏解读

这个专栏从构建数据挖掘思维的角度出发,为你详解数据挖掘,具体分为三大部分:

第一部分、基础知识准备。 你建立对数据挖掘的全局认知,学习课程中可能会涉及的一些基础知识(包括必备的 Python 语言知识,以及如何搭建 Python 环境),夯实基础知识,帮你快速进入状态。

第二部分、数据挖掘过程。 授人以鱼不如授人以渔,这个部分的重点是让你能够在思想和行为上都做足准备,全面细致地了解数挖掘方法的实施过程。从理论到实战搞懂“数据挖掘”这个词是如何一步步变具体的。

第三部分、算法详解。 涉及数据挖掘的分类、聚类、回归、关联分析这四大问题,以及自然语言处理的部分知识。着重介绍核心算法的理念、优缺点、应用场景,让你能够快速上手应用。每个模块的最后一个课时,都会通过实践案例,让你掌握实战处理技巧。

彩蛋: 专栏的最后会提供数据挖掘的开源工具和学习资源: 如果你不会写代码,也可以先使用这些工具来进行数据挖掘;如果你希望在数据挖掘方面有更加深入的学习和理解,那么这些资源也会帮到你。

课程目录

[4287] 开篇词 掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车.md

[4288] 01 数据挖掘,到底在解决什么问题?.md

[4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.md

[4290] 03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境.md

[4291] 04 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?.md

[4292] 05 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?.md

[4293] 06 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?.md

[4294] 07 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?.md

[4295] 08 模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?.md

[4296] 09 KNN 算法:近朱者赤,近墨者黑.md

[4297] 10 决策树:女神使用的约会决策.md

[4298] 11 朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险.md

[4299] 12 支持向量机(SVM):用一条线分开红豆与绿豆.md

[4300] 13 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础.md

[4301] 14 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧.md

[4302] 15 k-mean 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类.md

[4303] 16 DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类.md

[4304] 17 实践 2:如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.md

[4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.md

[4306] 19 实践 3:使用线性回归预测房价.md

[4307] 20 Apriori 与 FP-Growth:不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.md

[4308] 21 实践 4:用关联分析找到景点与玩法的关系.md

[4309] 22 TF-IDF:一种简单、古老,但有用的关键词提取技术.md

[4310] 23 word2vec:让文字可以进行逻辑运算,女人+王冠=女王.md

[4311] 24 实践 5:使用 fatText 进行新闻文本分类.md

[4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.md

[4313] 结语 培养数据挖掘思维,终身学习.md

文档

[4287] 开篇词 掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车.mp4

[4288] 01 数据挖掘,到底在解决什么问题?.mp4

[4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.mp4

[4290] 03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境.mp4

[4291] 04 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?.mp4

[4292] 05 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?.mp4

[4293] 06 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?.mp4

[4294] 07 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?.mp4

[4295] 08 模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?.mp4

[4296] 09 KNN 算法:近朱者赤,近墨者黑.mp4

[4297] 10 决策树:女神使用的约会决策.mp4

[4298] 11 朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险.mp4

[4299] 12 支持向量机(SVM):用一条线分开红豆与绿豆.mp4

[4300] 13 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础.mp4

[4301] 14 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧.mp4

[4302] 15 k-mean 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类.mp4

[4303] 16 DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类.mp4

[4304] 17 实践 2:如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.mp4

[4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.mp4

[4306] 19 实践 3:使用线性回归预测房价.mp4

[4307] 20 Apriori 与 FP-Growth:不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.mp4

[4308] 21 实践 4:用关联分析找到景点与玩法的关系.mp4

[4309] 22 TF-IDF:一种简单、古老,但有用的关键词提取技术.mp4

[4310] 23 word2vec:让文字可以进行逻辑运算,女人+王冠=女王.mp4

[4311] 24 实践 5:使用 fatText 进行新闻文本分类.mp4

[4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.mp4

[4313] 结语 培养数据挖掘思维,终身学习.mp4

数据挖掘思维与实战 24 讲 发掘数据隐藏价值,构建高薪知识架构
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