本文目录导读：
课程概述
本课程旨在培养学员掌握Python数据挖掘技能，通过系统学习，使学员能够运用Python进行数据清洗、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等操作，从而具备独立完成数据挖掘项目的能力。
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课程安排
1、第一阶段：Python基础知识（8课时）
（1）Python语言基础：变量、数据类型、运算符、控制流、函数等；
（2）Python高级特性：列表推导式、生成器、迭代器、装饰器等；
（3）Python标准库：os、sys、datetime、collections等；
（4）Python第三方库：NumPy、Pandas、Matplotlib等。
2、第二阶段：数据预处理与特征工程（12课时）
（1）数据清洗：缺失值处理、异常值处理、数据标准化等；
（2）数据集成：数据合并、数据拆分等；
（3）数据变换：数据转换、数据归一化等；
（4）特征工程：特征提取、特征选择、特征降维等。
3、第三阶段：数据挖掘基础算法（16课时）
（1）监督学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等；
（2）无监督学习算法：聚类算法（K-means、层次聚类等）、降维算法（PCA、t-SNE等）；
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（3）时间序列分析：时间序列分解、预测等。
4、第四阶段：Python数据挖掘实战项目（20课时）
（1）项目一：电商用户行为分析；
（2）项目二：股票市场预测；
（3）项目三：社交网络分析；
（4）项目四：医疗健康数据分析。
5、第五阶段：数据挖掘工具与平台（8课时）
（1）数据挖掘工具：RapidMiner、Weka等；
（2）数据挖掘平台：Hadoop、Spark等。
6、第六阶段：数据挖掘案例分析（8课时）
（1）案例一：基于Python的电商用户画像分析；
（2）案例二：基于Python的金融风险控制；
（3）案例三：基于Python的医疗健康数据分析。
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课程特色
1、实战性强：课程注重理论与实践相结合，通过实战项目使学员快速掌握数据挖掘技能；
2、案例丰富：课程包含多个行业案例，使学员能够了解数据挖掘在实际应用中的价值；
3、专业师资：课程由具有丰富实战经验的数据挖掘专家授课，确保学员学到最前沿的技术；
4、持续更新：课程内容根据市场需求和技术发展趋势进行持续更新，确保学员掌握最新技能。
课程收益
1、掌握Python数据挖掘基础知识；
2、熟练运用Python进行数据清洗、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等操作；
3、具备独立完成数据挖掘项目的能力；
4、提升就业竞争力，拓展职业发展空间。
报名方式
1、报名对象：对数据挖掘感兴趣、希望从事数据挖掘相关工作的学员；
2、报名方式：请拨打报名热线或在线咨询，我们将竭诚为您服务。
标签： #python数据挖掘培训课程安排
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