大数据挖掘与分析课程培训：Python数据分析挖掘入门

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。


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！