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
评论0