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id Chiu) – 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MachineLearning With R Cookbook [Packt] 与 R Cookbook [Packt] 二书。 课程大纲: 第一章: 与数据科学应用 数据科学简介与应用 与数据科学 安装 使用 语法快速简介 資料分析套件 簡介 数据科学步骤详解 实战范例 使用 计算文章中的字词频率 第二章:数据搜集实例 数据型态 结构化 半结构化 非结构化资料 与档案处理 处理 格式资料 处理 格式资料 撰写网路爬虫搜集网路资料 实战范例 房天下 屋价资料搜集 第三章:资料清理 资料清理概论 简介 使用 处理资料 资料筛选 侦测遗失值 补齐遗失值 实战范例 房屋资料处理 第四章:资料清理 资料转换 处理时间格式资料 重塑资料 学习正规表达式 实战范例 新闻资料处理 第五章:资料探索与资料视觉化 使用 产生叙述忄生统计 如何使用 绘制统计图表 实战范例 网页浏览纪录资料分析 第六章:资料储存实例 关联式资料库 简介 将资料储存至资料库中 使用 分析结构化资料 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 机器学习基础 套件简介 监督式学习与非监督式学习 回归分析 回归模型评估 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 资料分类 决策树 资料分类 资料分类 资料分类 类神经网路 资料分类 随机森林 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 混淆矩阵( 与其意义 交叉验证 使用 评估不同分类模型 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 分群方法 阶层式分群 分群方法 分群 分群方法 分群 分群结果评估 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 特征筛选 特征萃取 特征萃取 实战范例 使用 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 关联分析 频繁样式探勘 实战范例 购物篮分析实例
下载地址
链接:https://pan.baidu.com/s/1Kp-MNtjS54LZg2Qi3V7gDw 密码:kp60 解压密码:未加密,无解压密码