【快班】基于软件学习数据挖掘算法与案例
数据分析
12周
4人
此课程所属【数据分析师专业方向】, 【数据分析师专业方向】专业，专业内有不少于15门推荐课程，目前平台推出【专业课程0元学】活动，只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习，超值优惠，助您快速成长！点击这里了解
- gongxiaobo2006
- 宫艳琢，毕业于吉林大学商学院数量经济学专业，本科主修数学与应用数学。现就职于平安银行，任大数据分析岗，主要职务是在银行数据库中为各业务线条寻找目标客户，建立模型以及模板化数据挖掘需求。 有多年电信/互联网/保险/银行/零售行业的数据挖掘项目经验，对数据挖掘常用算法较为熟悉，关注数据挖掘应用方向的最新算法。对数据处理和特征提取有自己的经验和套路，并且能够灵活应用，用通俗易懂的方式与别人分享。
数据挖掘是近几年来一个在IT领域非常活跃的实用性技术学科，由于其广泛的应用，极为出彩的实际应用效果，对于各行业几乎都可以无门槛地进行分析和挖掘部署，受到了越来越多的关注。数据挖掘是一门综合学科，它包括了数据库技术、统计学、信息科学、机器学习、可视化、以及其他学科的部分内容。
在互联网行业大行其道的今天，越来越多的传统行业受到了冲击，而在这一切竞争的背后，数据都被认为是能够战胜对手使企业脱颖而出的利器,从数据中学习知识已经是众多大型企业的共识，而在各行业中的领头羊企业的数据挖掘水平也常被称道，如阿里巴巴的大数据挖掘，百度的深度学习等等
数据挖掘工程师作为一个职业，有着非常好的前景和巨大的职位缺口，有志向职位发展的同学急不可急于求成，要扎实地打好基础，学习数据挖掘算法，有一定的行业知识了解，清楚各行业分析过程中更为看重的目标是什么。
本次数据挖掘课程作为提升级别，通过较为具体、丰富的案例来为学员们带来数据挖掘具体项目的应用感受， 而最为关键的一点是在本次学习过程中我们将对一些特别重要但是又比较稀缺的行业知识和算法进行梳理，例如图像挖掘入门，生物/化学等行业
- 第1课 数据挖掘算法体系与常用挖掘软件
- 第2课 K-NN算法与建立模型
- 第3课 朴素贝叶斯算法与交叉验证
- 第4课 零售行业的客户挖掘
- 第5课 教育行业的关联推荐算法
- 第6课 医疗主题的聚类算法学习
- 第7课 文本挖掘：垃圾邮件检测
- 第8课 文本挖掘：语言识别与客户反馈分析
- 第9课 基于天体物理学和医疗行业的特征选择和分类学习
- 第10课 基于生物医疗行业的建模学习
- 第11课 异常检测和实例选择
- 第12课 元建模学习和特征选择以及参数优化
windows操作系统，Linux系统，MAC系统下均可使用
对于数据挖掘感兴趣，喜欢用数据来思考问题，相信正确地处理数据能够反映问题的实质，对于常用挖掘算法学习较快，希望能够拓展自己算法知识的同学，会数据挖掘工具更佳。
能够熟练地选择数据挖掘算法来解决问题，擅长对数据进行特征选择继而发挥数据挖掘威力。
对于常见数据分析问题能够快而准的解决问题。
总结起来，预期收获为：
建模能力
数据处理能力和速度
算法选择
业务解释能力
学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+100元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！