區(qū)別于傳統(tǒng)編程教學(xué)，本Python數(shù)據(jù)挖掘課程聚焦工業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景。學(xué)員將系統(tǒng)學(xué)習(xí)Pandas數(shù)據(jù)清洗技巧、Scikit-learn建模方法，以及Matplotlib可視化呈現(xiàn)等核心技能模塊。
| 教學(xué)模塊 | 技術(shù)要點(diǎn) | 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 |
|---|---|---|
| 數(shù)據(jù)預(yù)處理 | 缺失值填補(bǔ)/特征縮放 | 電商用戶行為分析 |
| 建模分析 | 隨機(jī)森林/XGBoost | 金融風(fēng)控預(yù)測(cè)模型 |
| 可視化呈現(xiàn) | Seaborn/Plotly | 銷售數(shù)據(jù)多維看板 |
課程采用"理論精講+編碼演示+項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)"三階教學(xué)法。每模塊配備真實(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)集，學(xué)員需完成從數(shù)據(jù)探索到模型部署的完整開發(fā)流程。
通過本Python數(shù)據(jù)分析課程的系統(tǒng)訓(xùn)練，學(xué)員將具備以下技術(shù)能力：
? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估與清洗策略制定
? 特征工程中的編碼與降維技術(shù)
? 構(gòu)建自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理管道
? 監(jiān)督學(xué)習(xí)模型參數(shù)調(diào)優(yōu)
? 模型評(píng)估指標(biāo)選擇與優(yōu)化
? 集成學(xué)習(xí)方法實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
