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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(jìn)來，那么關(guān)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(xué)、免費、開源、高層語言、可移植性、解釋性、面向?qū)ο?、可擴(kuò)展性、可嵌入性、豐富的庫

課程目標(biāo)：

Pythn基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)類型及結(jié)構(gòu)、常見函數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)；

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(yù)備知識要求

Pythn基礎(chǔ)語法

基本編程概念理解

無需數(shù)學(xué)與統(tǒng)計深度背景

無需機(jī)器學(xué)習(xí)先驗知識

參訓(xùn)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(qū)動，每模塊配備實戰(zhàn)練習(xí)

實時編碼演示與錯誤調(diào)試

學(xué)員代碼審查與優(yōu)化指導(dǎo)

AI特色融合：

強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量對AI的重要性

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與AI預(yù)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(chǔ)與AI數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

模塊1：課程導(dǎo)論與Pythn數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)工作流全景圖

Pythn數(shù)據(jù)科學(xué)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(zhǔn)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(jī)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(jié)構(gòu)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(dǎo)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(fù)值處理

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與特征工程基礎(chǔ)

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(gòu)與定制化圖表

Seabrn統(tǒng)計可視化高級技巧

多子圖與復(fù)雜布局設(shè)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(guān)系分析

相關(guān)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(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)與AI應(yīng)用

模塊4：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與Scikit-learn入門

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)概念

監(jiān)督學(xué)習(xí) vs 無監(jiān)督學(xué)習(xí)

特征工程完整流程

數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)準(zhǔn)化

模型評估指標(biāo)詳解

Scikit-learn核心API實戰(zhàn)

統(tǒng)一API設(shè)計模式

線性回歸與邏輯回歸實戰(zhàn)

決策樹與隨機(jī)森林應(yīng)用

實戰(zhàn)：客戶流失預(yù)測項目

模塊5：經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法深度實戰(zhàn)

分類與回歸高級應(yīng)用

支持向量機(jī)(SVM)原理與實踐

K-means聚類與PCA降維

集成學(xué)習(xí)方法：GBDT與XGBst簡介

超參數(shù)調(diào)優(yōu)與交叉驗證

機(jī)器學(xué)習(xí)項目全流程

端到端機(jī)器學(xué)習(xí)流水線

模型持久化與部署基礎(chǔ)

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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)銜接

自動化機(jī)器學(xué)習(xí)(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(jié)與學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃