Python数据分析与数据挖掘实战

课程简介：

数据分析作为目前的热门专业，吸引了越来越多人加入进来，那么关于如何怎么样才能入门？

本套课程将会一步步带你掌握Python在数据分析中的使用及主要案例的讲解，介绍实战的Python数据分析与数据挖掘方法和技能，提升职业技能。

课程特色：

简单、易学、免费、开源、高层语言、可移植性、解释性、面向对象、可扩展性、可嵌入性、丰富的库

课程目标：

Python基础知识、数据类型及结构、常见函数、机器学习；

数据挖掘、人工智能、数据模型、挖掘算法等各种技能。

预备知识要求

Python基础语法

基本编程概念理解

无需数学与统计深度背景

无需机器学习先验知识

参训对象：

从事数据分析、数据挖掘的各部门人员。

授课形式：

30% 理论讲解 + 70% 实战编码

案例驱动，每模块配备实战练习

实时编码演示与错误调试

学员代码审查与优化指导

AI特色融合：

强调数据质量对AI的重要性

传统数据分析与AI预处理衔接

自动化特征工程工具介绍

课程大纲：

第一天：数据分析基础与AI数据准备

模块1：课程导论与Python数据科学生态系统

Python在AI与数据分析中的核心地位

现代数据科学工作流全景图

Python数据科学生态系统概览

环境配置最佳实践：Anaconda + JupyterLab + VS Code

AI项目的数据准备重要性解析

NumPy核心：高性能数值计算基石

多维数组创建与操作

向量化运算与广播机制

高级索引与数组操作

实战：图像数据矩阵操作模拟

模块2：Pandas核心 - 结构化数据处理

数据操作与清洗

Series与DataFrame深度解析

数据加载与导出（CSV、Excel、数据库）

数据清洗实战：缺失值、异常值、重复值处理

数据转换与特征工程基础

高级数据操作

分组聚合与透视表

时间序列数据处理

多表合并与连接操作

实战：电价数据分析

模块3：数据可视化与探索性分析

Matplotlib与Seaborn可视化

Matplotlib架构与定制化图表

Seaborn统计可视化高级技巧

多子图与复杂布局设计

交互式可视化初步

探索性数据分析完整流程

数据分布与关系分析

相关性分析与可视化

数据洞察提炼方法

实战：房价数据完整项目

第二天：机器学习实战与AI应用

模块4：机器学习基础与Scikit-learn入门

机器学习基础概念

监督学习 vs 无监督学习

特征工程完整流程

数据预处理与标准化

模型评估指标详解

Scikit-learn核心API实战

统一API设计模式

线性回归与逻辑回归实战

决策树与随机森林应用

实战：客户流失预测项目

模块5：经典机器学习算法深度实战

分类与回归高级应用

支持向量机(SVM)原理与实践

K-means聚类与PCA降维

集成学习方法：GBDT与XGBoost简介

超参数调优与交叉验证

机器学习项目全流程

端到端机器学习流水线

模型持久化与部署基础

常见问题与解决方案

实战：一线二线城市分析

模块6：AI前沿拓展与综合实战

从传统ML到现代AI

机器学习与深度学习衔接

自动化机器学习(AutoML)简介

AI工作流工具链介绍

综合实战：泰坦尼克号生存名单

课程总结与学习路径规划