Python数据挖掘讲师介绍
张忠元, 2008年在中科院数学与系统科学研究院获理学博士学位,现任中央财经大学统计学院教授,博士生导师,也是中国计算机学会高级会员、果壳网科学顾问。主业是数据分析, 尤其是复杂网络分析,主要讲授回归分析、运筹学、数学分析等课程。
主要研究兴趣在复杂网络分析和数据挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery, Physical Review E, EPL, Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中国科学等国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。
爱思唯尔杰出审稿人, 担任Data Mining and Knowledge Discovery, Physica A, Management Science等著名期刊的匿名审稿人。
Python数据分析培训目的
1.熟悉Python的基本结构与语法与数据类型,模块;熟悉函数,类设计,包的使用;
2.了解异常处理与多线程;
3.能开发出一些实际的应用项目;
4.能胜任Python的数据挖掘和机器学习工作。
Python数据挖掘培训课程内容
第一讲与第二讲:
第1讲(3小时)
Python编程基础知识, 包括基本数据类型, 基本编程结构, 函数, 脚本文件, 数据分析的常用模块
第2讲(3小时)
有监督学习, 包括kNN方法, 支持向量机, 随机森林和神经网络.无监督学习, 包括kmeans, 谱聚类, DBSCAN, 非负矩阵分解和双聚类.关联规则.
第三讲与第四讲:
第3讲(3小时)
特征工程,包括特征选择和特征提取.推荐系统.时间序列分析.孤立点探测.
第4讲(3小时)
统计学的基本思想和常见误用.描述性统计.回归和方差分析.非参数统计.数据可视化.
第五讲与第六讲:
第5讲(3小时)
复杂网络分析,包括复杂网络的建模、复杂网络的拓扑结构分析和复杂网络的功能分析.
第6讲(3小时)
案例:通过对包括美国肥胖数据分析、信用卡欺诈数据分析、英超赛季表现分析和脸书社交数据分析等至少四个案例的讲解综合展示数据分析方法的使用.
1. 抛弃传统的知识、项目和实际案例分开讲解,直接引入设计好的实战项目和案例,带领大家循序渐进地开发出来。
2.在项目和案例开发过程中,引出问题,引入知识,进而运用知识解决问题。
3.通过实战案例把知识点都串起来,每个知识点都能找到一个真实的应用场景。这样就开创了在实战中学习、在学习中实战的新模式,既激活了枯燥的知识讲解,又熟悉了项目开发,一举两得。
联系方式:魏老师
电话: (010)68478566
Q Q: 2881989714 邮箱: vip@pinggu.org
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