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【D0327 拉勾专栏-数据挖掘思维与实战 24 讲-IT】
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课程内容：
开篇词
开篇词 | 掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车
模块一：数据挖掘基础知识
01 | 数据挖掘，到底在解决什么问题？
02 | Python 的数据结构和基本语法
03 | 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境
模块二：数据挖掘工作流程
04 | 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？
05 | 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？
06 | 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？
07 | 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？
08 | 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？
模块三：分类问题
09 | KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑
10 | 决策树：女神使用的约会决策
11 | 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险
12 | 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆
13 | 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础
14 | 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧
模块四：聚类问题
15 | k-means 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类
16 | DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类
17 | 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-means 聚类寻找相似的城市
模块五：回归问题
18 | 线性回归与逻辑回归:找到一个函数去拟合数据
19 | 实践 3：使用线性回归预测房价
模块六：关联分析
20 | Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事
21 | 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系
模块七：自然语言处理
22 | TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术
23 | word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王
24 | 实践 5：使用 fastText 进行新闻文本分类
彩蛋 | 数据挖掘工程师如何进阶
结束语
结语 | 培养数据挖掘思维，终身学习
