人人都爱数据科学，资源教程下载

课程特色：

明星讲师。诸多免费课程热力遍布全网，五星口碑爆棚；

规划全面。涵盖基础知识、爬虫采集、数据处理、可视化、数据建模，难得一见的Python体系全面数据科学课程，起步之路有高度；

精品质量。课程设计环节紧凑，循循善诱；课堂教学如行云流水，让人受益匪浅；

讲师介绍：

丘祐玮(DA危id Chiu) – 大数软件(LargitData)创办人，是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家，熟悉Hadoop,Spark 等大数据平台，及擅长使用R,Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审，已编著MachineLearning With R Cookbook [Packt] 与 R Cookbook [Packt] 二书。

课程大纲：

第一章：

与数据科学应用

数据科学简介与应用

与数据科学

安装

使用

语法快速简介

資料分析套件

簡介

数据科学步骤详解

实战范例

使用

计算文章中的字词频率

第二章：数据搜集实例

数据型态

结构化

半结构化

非结构化资料

与档案处理

处理

格式资料

处理

格式资料

撰写网路爬虫搜集网路资料

实战范例

房天下

屋价资料搜集

第三章：资料清理

资料清理概论

简介

使用

处理资料

资料筛选

侦测遗失值

补齐遗失值

实战范例

房屋资料处理

第四章：资料清理

资料转换

处理时间格式资料

重塑资料

学习正规表达式

实战范例

新闻资料处理

第五章：资料探索与资料视觉化

使用

产生叙述忄生统计

如何使用

绘制统计图表

实战范例

网页浏览纪录资料分析

第六章：资料储存实例

关联式资料库

简介

将资料储存至资料库中

使用

分析结构化资料

实战范例

汇率资讯储存与管理

第七章：使用机器学习建立数据模型

回归模型

机器学习基础

套件简介

监督式学习与非监督式学习

回归分析

回归模型评估

实战范例

使用回归模型分析房屋价格

第八章：使用机器学习建立数据模型

分类模型

资料分类

决策树

资料分类

资料分类

资料分类

类神经网路

资料分类

随机森林

实战范例

使用分类模型预测客户流失

第九章：使用机器学习建立数据模型

验证模型

混淆矩阵（

与其意义

交叉验证

使用

评估不同分类模型

实战范例

评估不同客户流失分析模型

第十章：使用机器学习建立数据模型

资料分群

分群方法

阶层式分群

分群方法

分群

分群方法

分群

分群结果评估

实战范例

利用分群找出文章主题

第十一章：使用机器学习建立数据模型

特征筛选与降低维度

特征筛选

特征萃取

特征萃取

实战范例

使用

压缩图档

第十二章：使用机器学习建立数据模型

关联与频繁样式分析篇

关联分析

频繁样式探勘

实战范例

购物篮分析实例

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