C02 利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训(5天).pdfVIP

Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了Java、C/C++/C#

外最受欢迎的语言。

本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。基于业

务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用Python分析工具，实现数据挖掘项

目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，

匡助学员掌握Python用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、全面掌握Python语言以及其编程思想。

2、掌握常用扩展库的使用，特殊是数据挖掘相关库的使用。

3、学会使用Python完成数据挖掘项目整个过程。

4、掌握利用Python实现可视化呈现。

5、掌握数据挖掘常见算法在Python中的实现。

5天时间

(全部模块讲完需要5天时间，可以根据时间需求拆份内容模块)。

业务支持部、IT系统部、大数据系统开辟部、大数据分析中心、网络运维

部等相关技术人员。

课程为实战课程，要求：

1、每一个学员自备一台便携机(必须)。

2、便携机中事先安装好Excel2022版本及以上。

3、便携机中事先安装好Python3.6版本及以上。

注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。

语言基础+挖掘模型+案例演练+开辟实践+可视化呈现

采用互动式教学，环绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让

学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。

目的：掌握基本的Python编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作

1、Python简介

2、开辟环境搭建

Python的安装

扩展库的安装

3、掌握Python的简单数据类型

字符串的使用及操作

整数、浮点数

4、掌握基本语句：

if、while、for、print等

基本运算：

函数定义、参数传递、返回值

5、掌握复杂的数据类型：列表/元组

列表操作：访问、添加、修改、删除、排序

列表切片、复制等

列表相关的函数、方法

元组的应用

6、复杂数据类型：字典

创建、访问、修改、删除、遍历

字典函数和方法

7、复杂数据类型：集合

8、掌握面向对象编程思想

创建类、继承类

模块

9、函数定义、参数传递、返回值

10、标准库与扩展库的导入

11、异常处理:try-except块

演练：基本的Python编程语句

目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固Python语言

1、数据挖掘常用扩展库介绍

Numpy数组处理支持

Scipy矩阵计算模块

Matplotlib数据可视化工具库

Pandas数据分析和探索工具

StatsModels统计建模库

Scikit-Learn机器学习库

Keras深度学习(神经网络)库

Gensim文本挖掘库

2、数据集读取与操作：读取、写入