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背景介绍:
如今，大数据就像是一座潜力无穷的金矿，最核心的价值需要通过挖掘分析才能体现。各行各业的互联网化，让数据得到更广泛的应用。
而从事数据分析、数据挖掘、数据处理的岗位的人才其实相当稀缺， 如今掌握数据挖掘思维和技能，将会为你的升职加薪打牢基础。
专栏解读:
这个专栏从构建数据挖掘思维的角度出发，为你详解数据挖掘，具体分为三大部分:
第一部分、基础知识准备。 你建立对数据挖掘的全局认知，学习课程中可能会涉及的一些基础知识（包括必备的 Python 语言知识，以及如何搭建 Python 环境），夯实基础知识，帮你快速进入状态。
第二部分、数据挖掘过程。 授人以鱼不如授人以渔，这个部分的重点是让你能够在思想和行为上都做足准备，全面细致地了解数挖掘方法的实施过程。从理论到实战搞懂“数据挖掘”这个词是如何一步步变具体的。
第三部分、算法详解。 涉及数据挖掘的分类、聚类、回归、关联分析这四大问题，以及自然语言处理的部分知识。着重介绍核心算法的理念、优缺点、应用场景，让你能够快速上手应用。每个模块的最后一个课时，都会通过实践案例，让你掌握实战处理技巧。
彩蛋: 专栏的最后会提供数据挖掘的开源工具和学习资源: 如果你不会写代码，也可以先使用这些工具来进行数据挖掘；如果你希望在数据挖掘方面有更加深入的学习和理解，那么这些资源也会帮到你。
课程目录:
开篇词|掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车
模块一：数据挖掘基础知识
01|数据挖掘，到底在解决什么问题？
02|Python 的数据结构和基本语法
03|工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境
模块二：数据挖掘工作流程
04|理解业务和数据：我们需要做好什么计划？
05|准备数据：如何处理出完整、干净的数据？
06|数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？
07|模型评估：如何确认我们的模型已经达标？
08|模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？
模块三：分类问题
09|KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑
10|决策树：女神使用的约会决策
11|朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险
12|支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆
13|人工神经网络：当前最火热的深度学习基础
14|实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧
模块四：聚类问题
15|k-means 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类
16|DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类
17|实践 2：如何使用 word2vec 和 k-means 聚类寻找相似的城市
模块五：回归问题
18|线性回归与逻辑回归:找到一个函数去拟合数据
19|实践 3：使用线性回归预测房价
模块六：关联分析
20|Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事
21|实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系
模块七：自然语言处理
22|TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术
23|word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王
24|实践 5：使用 fastText 进行新闻文本分类
彩蛋|数据挖掘工程师如何进阶
结语|培养数据挖掘思维，终身学习
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发表于 2021-6-16 15:26:54
发表于 2021-6-16 16:09:14
