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            Python數據挖掘實戰課程培訓

             
               班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
                   每期人數限3到5人。
               上課時間和地點
            開課地址:【上?!客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領館區1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
            最新開班 (連續班 、周末班、晚班):2020年3月16日
               實驗設備
                 ☆資深工程師授課
                    
                    ☆注重質量 ☆邊講邊練

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               質量保障

                    1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
                    2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
                    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

            課程大綱
             

            課程目標
            掌握Python數據挖掘流程,熟練使用Python庫進行建模分析。
            適用人群
            熟悉Python準備從事數據領域的同學們
            課程簡介
            Python數據挖掘系列課程基于真實數據集進行案例實戰,使用Python數據科學庫從數據預處理開始一步步進行數據建模。對于每個案例首先進行流程解讀與數據分析,建立特征工程,詳細解讀其中每一步原理與應用
            第1章泰坦尼克號獲救預測
            1-1數據挖掘任務流程
            1-2數據介紹
            1-3Python兵器庫介紹
            1-4sklearn庫介紹
            1-5數據讀取與統計分析
            1-6性別特征分析
            1-7船艙等級特征分析
            1-8缺失值問題
            1-9年齡缺失值填充與分析
            1-10登船地點特征分析
            1-11家庭特征分析
            1-12特征相關性
            1-13構建特征
            1-14機器學習算法概述
            1-15交叉驗證
            1-16多種機器學習算法模型效果
            1-17集成模塊
            1-18特征重要性衡量
            1-19總結與特征預處理
            第2章用戶畫像
            2-1用戶畫像概述
            2-2如何建立用戶畫像
            2-3用戶搜索數據介紹
            2-4任務概述與方案
            2-5構造詞向量特征
            2-6構造輸入特征
            2-7建立預測模型
            第3章Xgboost實戰
            3-1Xgboost算法概述
            3-2Xgboost模型構造
            3-3Xgboost建模衡量標準
            3-4Xgboost安裝
            3-5保險賠償任務概述
            3-6Xgboost參數定義
            3-7基礎模型定義
            3-8樹結構對結果的影響
            3-9學習率與采樣對結果的影響
            第4章用電敏感客戶分類
            4-1任務概述與解決框架
            4-2特征工程分析與特征提取
            4-3離散數據處理
            4-4統計與文本特征
            4-5文本特征構建
            4-6構建低敏用戶模型
            4-7高敏模型概述
            第5章BenchMark與論文的作用
            5-1HTTP檢測任務與數據挖掘的核心
            5-2論文的重要程度
            5-3BenchMark概述
            5-4BenchMark的作用
            第6章京東購買意向預測
            6-1項目與數據介紹
            6-2數據挖掘流程
            6-3數據檢查
            6-4構建用戶特征表單
            6-5構建商品特征表單
            6-6數據探索概述
            6-7購買因素分析
            6-8特征工程
            6-9基本特征構造
            6-10行為特征
            6-11累計行為特征
            6-12Xgboost模型
            第7章kaggle數據科學調查
            7-1kaggle數據科學調查介紹
            7-2基本情況可視化展
            7-3工資情況
            7-4技能使用情況
            7-5數據集與平臺
            7-6Python與R哪家強
            7-7調查總結
            第8章房價預測
            8-1房價預測任務概述
            8-2離散型數據
            8-3數據對數變換
            8-4缺失值處理與box-cox變換
            8-5模型預測
            第9章fbprophet時間序列預測
            9-1fbprophet股價預測任務概述
            9-2時間序列分析
            9-3fbprophet時間序列預測實例
            9-4亞馬遜股價趨勢
            9-5突變點調參

             
              備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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