本课程旨在为学员提供一个全面而系统的Python数据挖掘学习路径，涵盖从基础到高级的数据处理、分析以及可视化技术，通过理论与实践相结合的方式，帮助学员掌握Python在数据挖掘领域的应用技巧,提升数据分析能力。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
课程目标
- 掌握Python编程基础及常用库的使用方法；
- 熟悉数据处理与清洗技术；
- 学习特征工程与数据预处理的方法；
- 了解机器学习算法的基本原理及应用场景；
- 能够运用Python进行数据的可视化呈现与分析报告撰写。
课程大纲
第一部分：基础知识篇（共8课时）
- Python入门 - 介绍Python语言的特点及其在数据科学中的应用；安装开发环境；编写简单的Python程序。
- NumPy数组操作 - 学习使用NumPy库进行多维数组的创建与管理；矩阵运算与线性代数基础知识回顾。
- Pandas数据处理 - 探讨DataFrame结构的数据读取、存储与基本操作；时间序列数据的处理技巧。
- Matplotlib绘图 - 通过实例讲解如何利用Matplotlib绘制各种统计图表，包括散点图、柱状图等。
- Seaborn高级绘图 - 深入理解Seaborn的功能与优势,掌握其与其他图形库的结合使用方式。
- Jupyter Notebook实战 - 利用Jupyter Notebook进行代码调试和演示,提高工作效率和学习效果。
- 数据探索性分析 - 学习如何对数据进行初步观察和分析,发现潜在的模式或异常值。
- 特征选择与提取 - 讨论特征工程的重要性,介绍常用的特征选择方法和维度约简技术。
第二部分：深度学习篇（共12课时）
- TensorFlow基础 - 初步了解TensorFlow框架的结构和工作流程；搭建简单的神经网络模型。
- Keras API使用 - 探索Keras的高效API,快速构建复杂的网络架构并进行参数调优。
- 卷积神经网络CNN - 阐述卷积神经网络的原理和应用领域,设计用于图像识别任务的CNN模型。
- 循环神经网络RNN - 分析RNN在网络层中的实现细节,解决文本分类等问题。
- 生成对抗网络GAN - 解释GAN的工作机制,设计和训练能够生成高质量样本的网络。
- 迁移学习和联邦学习 - 介绍这两种新兴的学习策略及其在实际项目中的应用案例。
- 自然语言处理NLP - 学习NLTK等工具包的应用，开展情感分析、主题建模等工作。
- 强化学习RL - 探索奖励机制的设置,模拟智能体与环境交互的过程。
- 深度强化学习DRL - 结合前几节所学知识,构建更复杂的DRL系统。
- 项目实践与部署 - 选择合适的开源平台，将所学技能应用于实际项目中,并进行上线部署。
第三部分：进阶应用篇（共8课时）
- 大数据处理技术 - 探讨Hadoop生态系统中MapReduce、Spark等技术在实际数据处理中的应用。
- 云服务集成 - 学习如何在AWS、Azure等云平台上运行和管理大规模计算任务。
- 自动化脚本与监控 - 设计自动化的工作流,实时监测系统状态并及时响应异常情况。
- 隐私保护与安全措施 - 在数据处理过程中考虑隐私问题,采取必要的加密手段和数据脱敏措施。
- 持续集成/交付CI/CD - 构建高效的软件开发管道,确保代码质量的同时加速迭代速度。
- 团队协作与项目管理 - 掌握敏捷开发等方法论,优化团队成员间的沟通与合作效率。
- 职业规划与发展方向 - 根据市场需求和个人兴趣定位未来职业道路,制定合理的发展计划。
- 行业案例分析 - 通过具体的项目案例分享,了解不同行业中数据挖掘技术的落地情况和挑战。
上课形式与要求
- 线上直播授课：每周固定时间在线上平台进行视频教学,互动答疑解惑。
- 课后作业练习：布置适量的编程题和实践任务,巩固课堂所学知识。
- 小组讨论交流：鼓励学生组成学习小组，定期举行研讨活动,共同探讨疑难杂症。
- 期末考核评估：综合考察学生的理论知识和动手能力,颁发结业证书。
报名须知
- 年龄不限，性别不限，专业背景不限,但对计算机科学有一定兴趣者优先录取。
- 具备基本的数学逻辑思维能力和良好的学习能力。
- 自带笔记本电脑一台，操作系统建议Windows或MacOS,Linux亦可。
- 提供免费试听机会,欢迎感兴趣的同学前来体验我们的教学模式。
仅为课程的大致框架和教学内容的一部分，具体的上课时间和地点请关注官方通知，我们期待您的加入,一起开启Python数据挖掘之旅！
图片来源于网络，如有侵权联系删除
标签： #python数据挖掘培训课程安排
评论列表