Python数据科学与机器学习实战

课程名称： Python数据科学与机器学习实战

课程简介：

想系统地掌握Python数据分析和机器学习技能吗？本课程将带你从零开始，深入探索数据科学的全流程。你将学习从基础编程、数据处理、建模，到高级算法应用的一系列核心技能。通过丰富的实战项目，你将亲身体验人工智能在不同领域的应用，最终成为能够独立解决实际问题的全栈数据科学家。

课程大纲：

数据科学核心工具： 快速上手Python，掌握Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等数据处理与可视化利器。

主流机器学习算法： 深度剖析线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯等经典算法，并结合信用卡欺诈检测、泰坦尼克生存预测等真实案例进行实战。

数据降维与聚类： 掌握LDA、PCA等数据降维技术，并应用K-means、DBSCAN、EM等聚类算法解决实际问题。

深度学习与推荐系统： 迈入深度学习世界，用TensorFlow构建神经网络，实现手写识别。深入理解集成学习XGBoost和词向量模型Word2Vec，并构建个性化推荐系统。

时间序列分析： 学习ARIMA模型，并利用赛事数据和农粮组织数据进行时间序列分析与预测。

课程价值：

完成本课程后，你将拥有独立的数据处理、模型构建和项目开发能力，能够熟练运用Python及主流算法框架，从零到一完成数据分析与预测项目。

适合谁学：

对数据分析、人工智能感兴趣的初学者。

希望提升编程和数据建模能力的在校学生或工程师。

希望转型或深耕数据领域的从业者（如电商、金融、科研等）。

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