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課程簡介：

數(shù)據(jù)分析作為目前的熱門專業(yè)，吸引了越來越多人加入進來，那么關于如何怎么樣才能入門？

本套課程將會一步步帶你掌握Pythn在數(shù)據(jù)分析中的使用及主要案例的講解，介紹實戰(zhàn)的Pythn數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方法和技能，提升職業(yè)技能。

課程特色：

簡單、易學、免費、開源、高層語言、可移植性、解釋性、面向對象、可擴展性、可嵌入性、豐富的庫

課程目標：

Pythn基礎知識、數(shù)據(jù)類型及結構、常見函數(shù)、機器學習；

數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、數(shù)據(jù)模型、挖掘算法等各種技能。

預備知識要求

Pythn基礎語法

基本編程概念理解

無需數(shù)學與統(tǒng)計深度背景

無需機器學習先驗知識

參訓對象：

從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的各部門人員。

授課形式：

30% 理論講解 + 70% 實戰(zhàn)編碼

案例驅動，每模塊配備實戰(zhàn)練習

實時編碼演示與錯誤調試

學員代碼審查與優(yōu)化指導

AI特色融合：

強調數(shù)據(jù)質量對AI的重要性

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與AI預處理銜接

自動化特征工程工具介紹

課程大綱：

第一天：數(shù)據(jù)分析基礎與AI數(shù)據(jù)準備

模塊1：課程導論與Pythn數(shù)據(jù)科學生態(tài)系統(tǒng) 

Pythn在AI與數(shù)據(jù)分析中的核心地位

現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學工作流全景圖

Pythn數(shù)據(jù)科學生態(tài)系統(tǒng)概覽

環(huán)境配置最佳實踐：Anacnda + JupyterLab + VS Cde

AI項目的數(shù)據(jù)準備重要性解析

NumPy核心：高性能數(shù)值計算基石

多維數(shù)組創(chuàng)建與操作

向量化運算與廣播機制

高級索引與數(shù)組操作

實戰(zhàn)：圖像數(shù)據(jù)矩陣操作模擬

模塊2：Pandas核心 - 結構化數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)操作與清洗

Series與DataFrame深度解析

數(shù)據(jù)加載與導出（CSV、Excel、數(shù)據(jù)庫）

數(shù)據(jù)清洗實戰(zhàn)：缺失值、異常值、重復值處理

數(shù)據(jù)轉換與特征工程基礎

高級數(shù)據(jù)操作

分組聚合與透視表

時間序列數(shù)據(jù)處理

多表合并與連接操作

實戰(zhàn)：電價數(shù)據(jù)分析

模塊3：數(shù)據(jù)可視化與探索性分析

 Matpltlib與Seabrn可視化

Matpltlib架構與定制化圖表

Seabrn統(tǒng)計可視化高級技巧

多子圖與復雜布局設計

交互式可視化初步

探索性數(shù)據(jù)分析完整流程

數(shù)據(jù)分布與關系分析

相關性分析與可視化

數(shù)據(jù)洞察提煉方法

實戰(zhàn)：房價數(shù)據(jù)完整項目

第二天：機器學習實戰(zhàn)與AI應用

模塊4：機器學習基礎與Scikit-learn入門

機器學習基礎概念

監(jiān)督學習 vs 無監(jiān)督學習

特征工程完整流程

數(shù)據(jù)預處理與標準化

模型評估指標詳解

Scikit-learn核心API實戰(zhàn)

統(tǒng)一API設計模式

線性回歸與邏輯回歸實戰(zhàn)

決策樹與隨機森林應用

實戰(zhàn)：客戶流失預測項目

模塊5：經典機器學習算法深度實戰(zhàn)

分類與回歸高級應用

支持向量機(SVM)原理與實踐

K-means聚類與PCA降維

集成學習方法：GBDT與XGBst簡介

超參數(shù)調優(yōu)與交叉驗證

機器學習項目全流程

端到端機器學習流水線

模型持久化與部署基礎

常見問題與解決方案

實戰(zhàn)：一線二線城市分析

模塊6：AI前沿拓展與綜合實戰(zhàn)

從傳統(tǒng)ML到現(xiàn)代AI

機器學習與深度學習銜接

自動化機器學習(AutML)簡介

AI工作流工具鏈介紹

綜合實戰(zhàn)：泰坦尼克號生存名單

課程總結與學習路徑規(guī)劃