你将获得
1.数据分析核心概念和工具;
2.数据采集、清洗、分析方法论:
3.10大数据挖掘算法精讲
4.Kaggle实战项目练习。
讲师介绍
陈肠，清华大学计算机博士，前IBM中国研究院工程师。IEEE & ACM Member，中国人工智能协会成员，中国计算机协会CCF大数据专委。
课程介绍
数据一直都有，但我们从未像现在这样需要数据，渴望数据，因为大数据已经改变了我们思考和决策的方式，并正在创造未来.
当下，几乎每个人和每个公司都需要具备数据分析的能力，只有这样，我们才能真正参与到这个海量数据崛起的时代。
但是，说到数据分析和数据挖掘，很多人都是心向往之，却总是望而却步:
要学的东西太多了，从统计学到SQL，从Python到R语言，听着就累:
感觉太难了，数据挖掘算法根本学不明白，真叫人头大;
也学了不少东西，但觉得很理论，完全不知道该怎么用
确实，数据挖掘和数据分析有一些门槛，但是和学习任何新东西一样，它也需要更加高效的方法。事实上，你只需要熟悉数据从采集、清洗到集成的准备过程，掌握最核心的十个数据挖掘算法，重视对工具的熟练使用，从一个个小项目做起，快速积累经验，你就能拥有数据分析这项新技能，有能力真正把数据转化成财富，创造价值。
为此，我们邀请了陈肠来为你讲解数据分析，帮你攻破它。
陈，清华大学计算机博士，前1BM中国研究院工程师。IEEE & ACM Member，中国人工智能协会成员，中国计算机协会CCF大数据专委。
在这个专栏里，他将结合自己的学习体会和实践经验，带你由浅入深掌握数据分析的核心知识点，并且结合案例手把手教你从源头上认识数据分析，熟悉对应的工具操作。同时，为了帮助你融会贾通，专栏还设计了专属题库，保证你能够即学即用。
专栏分为5大模块。
预习篇
个绍数据分析的全景图和最佳学习路径，此外还有3篇Pthon入门内容，分别是Python的基本语法和两大工具NumPy、Pandas，帮助你快速上手。
基础篇
帮你梳理数据分析的流程，了解数据分析的方方面面。包括数据分析的基础概念、数据采集、数据处理以及数据可视化
算法篇
算法是数据挖掘的精华所在，也是专栏的重点内容。专栏精选10大算法，包括分类、聚类和预测三大类型。每个算法都从原理和
案例两个角度学习，帮助你快速理解和应用。
实战篇
理论是铠甲，落实在项目，进行实战才是我们的终极目标。专栏里精选了5个项目，让你在实操中深入理解数据分析，体验数据思维
工作篇
面试通向数据分析工程师的最后一步，所以这一模块会告诉你面试时需要注意什么，职位的晋升路径又是怎样的?帮你打通最后关
课程目录
预习篇
01 数据分析全景图及修炼指南
02学习数据挖掘的最佳学习路径
03 Python基础语法:开始你的Python之旅
04 Python科学计算:用NumPy快速处理数据
05 Python科学计算: Pandas
基础篇
06学习数据分析要掌握哪些基本概念?
07用户画像:标签化就是数据的抽象能力
08数据采集:如何自动化采集数据?
09 数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论?
10 Pvthon爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?
11数据清洗:数据科学家80%时间都花费在了这里?
12数据集成:这些大号一共20亿粉丝?
13数据变换:大学成绩要求正态分布合理么?
14数据可视化:掌握数据领域的万金油技能
15一次学会Python数据可视化的10种技能
16 基础篇热点问题答疑
算法篇
17 决策树 (上):要不要去打篮球? C4.5来告诉你
18 决策树 (中):CART，一棵是回归树，另一棵是分类树
19 决策树 (下):我们也来预测Titanic乘客生存率
20朴素贝叶斯 (上):下意识判断要不要嫁给他?
21朴素贝叶斯 (下):如何对文档进行分类?
22 SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?
23 SVM (下):如何进行乳腺癌检测?
24 KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?
25KNN(下):如何对手写数字进行识别?
26 K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?
27 K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?
28 EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?
29 EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
30关联规则挖掘(上): 如何用Apriori发现用户购物规则?
31 关联规则挖掘 (下):导演如何选择演员?
32 PageRank (上):搞懂Google的PageRank算法
33 PageRank (下):分析希拉里邮件中的人物关系
34 AdaBoost(上) :如何使用AdaBoost提升分类器性能?
35 AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?
36 算法篇综合答疑
实战篇
37数据采集实战:如何自动化运营微博“加粉丝、写评论、发微博”?
38数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做个词云展示?
39数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析
40数据挖掘实战(2):如何针对一个视频网站搭建视频推荐算法?
41数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?
42当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么?
43如何用Keras搭建深度学习网络，做手写数字识别?
工作篇
44如何培养你的数据分析思维?
45求职简历中没有相关项目经验该怎么办?
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