【倒计时】年前最后一波Python数据挖掘

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Python是一门面向对象的编程语言，它相对于其他语言，更加易学、易读，非常适合快速开发。Python 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。在WEB应用开发、网络编程、科学计算、图形界面开发等方面，Python都迅速占据了市场席位。

正所谓，读万卷书，行万里路。下面推荐几本Python数据挖掘的图书，以飨读者。

1. Python编程基础

《Python简明教程》：Python编程入门的系统介绍，适用初学者。

2. 数据挖掘与机器学习

《数据挖掘：概念与技术》：入门书，理论多，好像是很多研究生学数据挖掘的教材，很详细，孟小峰老师的翻译还是不错的，相对很多翻译很烂的还是可以的。

《数据挖掘导论》：最近几年数据挖掘教材中比较好的一本书，被美国诸多大学的数据挖掘课作为教材

《机器学习实战》：基本上都是实例为主，代码很详细，讲的也很通俗易懂，github上可以下载代码

3. Python做数据挖掘

《Python进行数据分析》：这本书是pandas模块的作者写的书，一句话总结：Pandas使用手册。如果用Python做数据分析，基本上Pandas是必不可少的包。

《Pandas》：使用Pandas手册。

《Python科学计算》：Python科学计算手册。

当然，行万里路同样重要。如果你对Python项目实战感兴趣而又苦于无法找到更好的入门方法。CDA LV II-Python定位于商业数据挖掘领域，大牛王小川老师带你从Python编程讲起，稳扎稳打，到数据挖掘流程和商业案例项目实战。本课程注重业务与算法的深入结合，在轻松的氛围内体会算法的奇妙之处。

【课程信息】

北京&远程：2017年1月07-08，14-15，21-22日（6天）

授课安排：现场班5900元，远程班4400元（限时特价见官网&微店）

(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

(3) 学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

【报名流程】

1.  在线填写报名信息

官网端：

微信端：（微信扫一扫）

2. 给予反馈，确认报名信息

3. 网上缴费

4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图

【课程大纲】

第一阶段：[1.07]数据挖掘与Python入门

1.数据分析前沿建模分析思路

2.建模分析软件对比

3.Python语法基础

4.Python的运算符与表达式

5.Python的函数与模块

6.Python的异常处理与文件操作

7.Python科学计算

8.Python绘图篇

9.Python连接数据库-Mysql篇

第二阶段：[1.08]数据挖掘模型与组合算法

1.数据挖掘模型介绍与模型分类

2.数据挖掘标准流程CRSIP-DM

3.数据准备、预处理与数据转化

3.特征变量选择：主成分和因子等

4.样本聚类

案例1:汽车类型聚类与地域购买偏好分析

5.决策树模型

6.模型验证+组合算法

案例2:电信离网用户预警

第三阶段：[1.14]KNN与线性回归

1.最近邻域法（KNN）、MBR、样条曲线

2.线性回归与岭回归

3.可实现的Lasso算法

4.线性回归做客户价值预测

5.最近领域法与贝叶斯网络

6.关联规则与购物篮分析

案例3:婚恋网站被约会可能性预测

案例4:零售业客户价值预测模型

第四阶段：[1.15]逻辑回归与SVM

1.逻辑回归；广义线性模型

2.支持向量机

案例5：新闻内容分类

案例6：银行贷款问题

案例7：金融数据分析建模

第五阶段：[1.21]文本分析与社会网络分析

1.文本分析流程概述

2.常用字符串函数与正则表达式

3.分词与词频统计

4.社会网络分析

案例8:电信客户交友圈与流失预警

案例9:电信再入网客户身份指纹识别

案例10：新闻内容分类

案例11：构造新闻热点词指数

第六阶段：[1.22]综合案例分析

1.电信离网用户预测案例

2.银行信用风险建模分析

3.系统聚类：基于网站定位数据的商圈分析

4.情感分析：基于电商产品数据的情感分析

5.金融数据分析：基于因子库的数据建立

6.Python爬虫简介

【课程优惠】

1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠；
2. 三人及以上报名9折优惠，五人及以上8折优惠；
3. CDA LEVEL Ⅰ等级资格证书持有者立省1000；
4. 同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。

【课程讲师】

王小川

CDA数据分析师研究院讲师/同济大学管理学博士

MATLAB技术论坛管理团队核心成员，人大经济论坛数据分析与挖掘课程培训主讲导师，证券从业人员。现就职于国内某大型券商研究所，从事量化投资相关工作，并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用，精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等统计软件，热衷数据分析和数据挖掘工作，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》一书。

常国珍

CDA数据分析师讲师/北京大学商学博士

曾就职于亚信科技商业运营咨询部（BOC）、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部，多家金融信息部门和金融高科技公司数据分析顾问。主要从事征信数据集市与信用风险建模、客户价值提升等项目。擅长将基于个体行为分析的微观经济学研究范式与量化模型向结合的客户终身价值建模。

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python 很火啊，感觉这是个神器，可以召唤什么呢

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Thanks.

感觉python是现在的主流工具，还是不错的，课程体系明确，案例也多

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