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大数据挖掘与分析课程培训:Python数据分析挖掘入门

作者:张老师 浏览次数: 2020-05-15 15:29
在这个数据爆炸的时代,数据的价值得到空前的重视,企业要开展大数据相关的业务,在数据处理上,是需要专业人才、专业技术的支持的,其中大数据挖掘和分析是尤其重要的一个环节。今天的大数据挖掘与分析课程培训分享,我们主要来聊聊Python数据分析挖掘的入门学习。

在大数据挖掘和分析的工作当中,Python无疑是受到广泛认可的,Python的简单易用,使得它在大数据分析环境当中,尤其具备优势,即使是没怎么接触过,也能快速上手。并且Python当中就有很多现成的库,针对大数据挖掘和分析场景,能够更高效地完成任务。

大数据挖掘与分析课程培训

使用Python来做大数据挖掘是分析,是现在行业当中的主流选择,入门至少要掌握Python的语法,理解正则表达式,知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式等……

具体到工作当中的实际环节,需要掌握的知识点如下:

数据获取:Python爬虫

如果在数据挖掘分析任务当中,需要外部数据的辅助,那么Python爬虫是很好的辅助工具。

在爬虫之前你需要先了解一些Python的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………以及,如何用Python库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。

掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧,比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等,来应对不同网站的反爬虫限制。

数据存取:SQL语言

SQL作为最经典的数据库工具,在大规模数据分析处理上,具有明显的优势。关于SQL,你需要掌握:取数,数据库的增、删、查、改,数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系等。

数据预处理:Python(pandas)

到手的数据,很多时候并非能够直接使用工具去处理,还需要对数据的重复、缺失、异常值等先进行预处理。Python当中的pandas库,在应对这些问题上很有针对性。包括缺失值处理、重复值处理、异常值处理、合并、分组、Reshaping等。

Python数据分析

做数据分析,这部分需要掌握——

回归分析:线性回归、逻辑回归

基本的分类算法:决策树、随机森林……

基本的聚类算法:k-means……

特征工程基础:如何用特征选择优化模型

调参方法:如何调节参数优化模型

Python数据分析包:scipy、numpy、scikit-learn等

关于大数据挖掘与分析课程培训,Python数据分析挖掘入门,以上就是简单的介绍了。大数据在快速发展当中,数据挖掘和数据分析的需求也持续上升,企业当中相关的岗位也颇受重视。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据挖掘与分析,零基础小班,本月正在招生中,课程大纲可联系客服了解!
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