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数据分析实战45讲 极客时间

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-8-28 14:55
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    发表于 2020-5-17 12:12:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
    数据分析实战45讲  极客时间
    极客时间出品的《数据分析实战45讲》由陈旸所作,陈旸是清华大学计算机博士。本专栏课程,我们邀请到了陈旸老师,来为你讲解数据分析,帮你攻破它。

    数据一直都有,但我们从未像现在这样需要数据,渴望数据,因为大数据已经改变了我们思考和决策的方式,并正在创造未来。当下,几乎每个人和每个公司都需要具备数据分析的能力,只有这样,我们才能真正参与到这个海量数据崛起的时代。

    但是,说到数据分析和数据挖掘,很多人都是心向往之,却总是望而却步:

    要学的东西太多了,从统计学到 SQL,从 Python 到 R 语言,听着就累;

    感觉太难了,数据挖掘算法根本学不明白,真叫人头大;

    也学了不少东西,但觉得很理论,完全不知道该怎么用。

    确实,数据挖掘和数据分析有一些门槛,但是和学习任何新东西一样,它也需要更加高效的方法。事实上,你只需要熟悉数据从采集、清洗到集成的准备过程,掌握最核心的十个数据挖掘算法,重视对工具的熟练使用,从一个个小项目做起,快速积累经验,你就能拥有数据分析这项新技能,有能力真正把数据转化成财富,创造价值。

    为此,我们邀请了陈旸来为你讲解数据分析,帮你攻破它。

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    《数据分析实战45讲》讲师介绍


    陈旸,清华大学计算机博士,前 IBM 中国研究院工程师。IEEE & ACM Member,中国人工智能协会成员,中国计算机协会 CCF 大数据专委。
    在这个专栏里,他将结合自己的学习体会和实践经验,带你由浅入深掌握数据分析的核心知识点,并且结合案例手把手教你从源头上认识数据分析,熟悉对应的工具操作。同时,为了帮助你融会贯通,专栏还设计了专属题库,保证你能够即学即用。

    《数据分析实战45讲》专栏模块
    专栏共 45 讲,分为 5 大模块。

    预习篇

    介绍数据分析的全景图和最佳学习路径。此外还有 3 篇 Python 入门内容,分别是 Python 的基本语法和两大工具 NumPy、Pandas,帮助你快速上手。

    基础篇

    帮你梳理数据分析的流程,了解数据分析的方方面面。包括数据分析的基础概念、数据采集、数据处理以及数据可视化。

    算法篇

    算法是数据挖掘的精华所在,也是专栏的重点内容。专栏精选 10 大算法,包括分类、聚类和预测三大类型。每个算法都从原理和案例两个角度学习,帮助你快速理解和应用。

    实战篇

    理论是铠甲,落实在项目,进行实战才是我们的终极目标。专栏里精选了 5 个项目,让你在实操中深入理解数据分析,体验数据思维。

    工作篇

    面试通向数据分析工程师的最后一步,所以这一模块会告诉你面试时需要注意什么,职位的晋升路径又是怎样的?帮你打通最后一关。

    《数据分析实战45讲》课程目录
    预习篇

    01数据分析全景图及修炼指南

    02学习数据挖掘的最佳学习路径

    03 Python基础语法:开始你的Python之旅

    04 Python科学计算:用NumPy快速处理数据

    05 Python科学计算:Pandas

    基础篇

    06学习数据分析要掌握哪些基本概念?

    07用户画像:标签化就是数据的抽象能力

    08数据采集:如何自动化采集数据?

    09数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论?

    10 Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?

    11数据清洗:数据科学家80%时间都花费在了这里?

    12数据集成:这些大号一共20亿粉丝?

    13数据变换:大学成绩要求正态分布合理么?

    14数据可视化:掌握数据领域的万金油技能

    15 —次学会Python数据可视化的10种技能

    16基础篇热点问题答疑

    算法篇

    17决策树(上):要不要去打篮球? C4.5来告诉你

    18决策树(中):CART,_棵是回归树,另一棵是分类树

    19决策树(下):我们也来预测Titanic乘客生存率

    20朴素贝叶斯(上):下意识判断要不要嫁给他?

    21朴素贝叶斯(下):如何对文档进行分类?

    22 SVM (上):如何用_根棍子将蓝红两色球分开?

    23 SVM (下):如何进行乳腺癌检测?

    24 KNN (上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?

    25 KNN (下):如何对手写数字进行识别?

    26 K-Means (上):如何给20支亚洲球队做聚类?

    27 K-Means (下):如何使用K-Means对图像进行分割?

    28 EM聚类(上):如何将_份菜等分给两个人?

    29 EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

    30关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?

    31.关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?

    32 PageRank (上):搞懂Google的PageRank算法

    33 PageRank (下):分析希拉里邮件中的人物关系

    34 AdaBoost (上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?

    35 AdaBoost (下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?

    36算法篇综合答疑

    实战篇

    37.数据采集实战:如何自动化运营微博“加粉丝、写评论、发微博”?

    38.数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做个词云展示?

    39.数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析

    40.数据挖掘实战(2):如何针对一个视频网站搭建视频推荐算法?

    41.数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?

    42.当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?

    43.如何用Keras搭建深度学习网络,做手写数字识别?

    工作篇

    44.如何培养你的数据分析思维?

    45.求职简历中没有相关项目经验该怎么办?



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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情

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  • TA的每日心情
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