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课程介绍： 数据挖掘工程师实战，能够让你掌握9大核心常用算法及项目实战案例，打造个人专属高薪之路，助力成为数据科学时代最重要的人才。适合人群： 研发部门谋求转型的开发人 计算机相关专业以及数据相关专业毕业人员最佳 专注于从事数据分析、数据挖掘相关工作，谋求晋升以及跨行业，跨方向发展人员
课程目录： 01第一章 Python基础 02第二章 数据挖掘先导课（一） 03第三章 数据挖掘先导课（二） 04第四章 数据挖掘先导课（三） 05第五章 数据挖掘先导课（四） 06第六章 数据挖掘预科课 07第七章 开门见山，入木三分 08第八章 取之精华，去伪取真 09第九章 法有定论，兵无常形 10第十章 线性回归算法 11第十一章 逻辑回归算法 12第十二章 银行利润最大化 13第十三章 支持向量机-SVM 14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统 15第十五章 建筑能源预测模型（上） 16第十六章 建筑能源预测模型（下） 17第十七章 决策树算法 18第十八章 随机森林算法 19第十九章 金融信用评分模型 20第二十章 梯度提升算法 21第二十一章 XGBoost算法 22第二十二章 高潜用户预测平台-上 23第二十三章 高潜用户预测平台-下 24第二十四章 聚类算法 k-Means 25第二十五章 时间序列（一） 26第二十六章 时间序列（二） 27第二十七章 啤酒销量时序分析 28第二十八章 作业讲解 29第二十九章 社交平台有效信息侦测 30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析 31第三十一章 个性化新闻推荐 32第三十二章 上市资讯公司营收预测 33第三十三章 保险公司用户精细分层 34第三十四章 电商平台用户画像 | 
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发表于 2021-9-29 09:44
