在当今这个数据驱动的时代，数据挖掘已经成为了各行各业不可或缺的一部分。无论是金融、医疗、零售还是互联网行业，数据挖掘工程师在用数据挖掘的技能来解析数据，预测趋势，优化决策，从而推动业务的增长和创新。
你是否已经掌握了这门未来的关键技能？如何从海量数据中提炼出有价值的信息？
你是否想要在职场中脱颖而出，转岗到数据挖掘相关岗位？
你是否在寻找一个全面而实战导向的课程？
随着全球数字化转型的加速，数据挖掘已经成为推动各行各业发展的核心动力。在数据无处不在的时代，如何有效地挖掘和分析数据成为了一个关键问题。从基础到高级，逐步掌握数据挖掘的全过程，包括数据清洗、特征工程、数据建模和可视化等关键技能。无论是数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师还是商业策略数据分析师，这些岗位对于具备数据挖掘技能的专业人才需求巨大。
咱们的课程设计循序渐进，不仅覆盖理论知识，更注重实战操作。通过一系列精心设计的实战项目案例，如斯德哥尔摩气候可视化分析、餐饮订单数据清洗与分析等，将能够在实际操作中深化理解，提升技能。
不论是希望提升数据挖掘技术的在职人员，还是从事产品、运营、营销、管理、咨询等相关岗位的从业者，咱们的课程都能帮助您增强数据分析能力，从而在职场中更加游刃有余。
从自然语言处理的基础概念到机器学习的先进算法，咱们的课程将带你深入了解这些领域的最新技术和应用。通过实战项目，如文本挖掘、情感分析、推荐系统等，将能够将理论知识转化为实际解决方案。
学习目标
熟练掌握Python实操 ：从基础到进阶，全面掌握数据挖掘全流程的Python实操技能。
精通数据挖掘算法 ：涵盖统计分析、机器学习、深度学习、文本挖掘等算法，并能将其应用于实际问题解决中。
解决行业业务问题 ：通过策略优化和精准预测，解决运营、产品、营销等方面的问题。
课程亮点
实战项目案例 ：通过斯德哥尔摩气候可视化分析、餐饮订单数据清洗与分析、文本数据分析等实战项目，让学员在实际操作中学习数据挖掘。
数字化工作方法 ：介绍EDIT数字化模型，帮助学员掌握业务探查、问题诊断、业务策略优化和指导等关键技能。
统计分析与运筹学基础 ：通过微积分与线性代数的先导课，为学员打下坚实的数学基础，更好地理解和应用统计分析方法。
机器学习算法与应用 ：从KNN、决策树到神经网络与深度学习，全面学习各种机器学习算法，并在实战项目中应用。
自然语言处理与文本分析 ：学习分词、词性标注、关键词提取等自然语言处理技术，并在电商标题关键词分析等项目中实操。
课程目录
第1章工具先导课
1-1Python基础和数据清洗
第2章数字化工作保障机制-数据治理
2-1数据治理驱动因素
2-2数据治理域
2-3数据管理域
2-4数据应用域
2-5如何开展数据治理
第3章数字化工作方法
3-1EDIT数字化模型简介
3-2业务探查（E）
3-3问题诊断（D）
3-4业务策略优化和指导（I）
3-5算法工具介绍（T）
第4章数据采集方法
4-1数据采集方法
4-2数据模型管理
第5章Python编程基础
5-1Python标准数据类型
5-2控制流语句
5-3自定义函数
5-4异常和错误
5-5类与面向对象编程
5-6Python连接数据库操作
5-7Python编程基础习题串讲与直播答疑
第6章Python数据探索、数据处理与可视化
6-1Numpy数组基础操作
6-2Pandas数据表的基本操作
6-3Pandas数据探索
6-4Pandas数据可视化
6-5Python数据可视化包-Matplotlib介绍
6-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
第7章Python探索分析综合案例
7-1实战项目1：斯德哥尔摩气候可视化分析
7-2实战项目2：餐饮订单数据清洗与分析
7-3实战项目3：文本数据分析之QQ聊天记录可视化分析
第8章Pythont统计分析与运筹学基础
8-1先导课：微积分与线性代数
8-2抽样方法
8-3统计量及抽样分布
8-4参数估计与假设检验
8-5统计分析与Python实战
8-6线性规划与二次优化
8-7实战项目1：关于饮料消费的统计分析
8-8实战项目2：快递公司的路线策略优化
第9章数据分析模型、算法与商业应用
9-1数据分析方法论介绍
9-2方差分析
9-3回归分析
9-4分类数据分析
9-5逻辑回归
9-6实战项目1：金融客户行为特征分解与营销策略优化
9-7实战项目2：汽车行业销售预测与经营战略优化
9-8实战项目3：基于广义线性模型的汽车保险分类定价策略的优化
9-9数据降维
9-10时间序列分析
9-11实战项目1：收益率的系列预测
9-12实战项目2：基于时间序列的机场客流预测与运营策略优化
第10章标签体系与应用
10-1用户标签体系设计原理
10-2用户标签的制作方法
10-3标签体系的用户画像应用
10-4实战项目1：用户行为在营销活动的价值分析
10-5实战项目2：自动预警指标推送功能框架的搭建
10-6实战项目3：app静默用户触动分析
11-1数据挖掘概要
11-2数据挖掘方法论
11-3基础数据挖掘技术
11-4进阶数据挖掘技术
第12章高级数据处理与特征工程
12-1高级数据预处理
12-2特征工程概要
12-3特征建构
12-4特征选择
12-5特征转换
12-6特征学习
13-1KNN-最近邻分类算法：原理、实现
13-2决策树（分类树及回归树）
13-3聚类分析
13-4实战项目1：基于决策树的保险精准营销行业案例
第14章机器学习算法与应用（二）
14-1朴素贝叶斯
14-2神经网络与深度学习
14-3支持向量机
14-4集成方法
14-5实战项目1：航空客户价值分析综合案例
14-6实战项目2：基于集成算法的乳腺癌疾病预测
14-7实战项目3：基于神经网络的汽车燃油滤预测
第15章机器学习算法与应用（三）
15-1关联规则
15-2序列模式
15-3模型评估
15-4实战项目：推荐系统实战
第16章机器学习实战
16-1自动机器学习
16-2类别不平衡问题
16-3半监督学习
16-4模型优化
16-5实战项目1：以自动机器学习技术开发银行业信用风险评分模型并进行最佳模型调参
16-6实战项目2：以类别不平衡处理技术开发银行业中小企业信贷营销模型并进行最佳模型调参
16-7实战项目3：以半监督式学习技术开发电信业客户流失模型并进行最佳模型调参
17-1自然语言处理概要
17-2分词与词性标注
17-3文本挖掘概要
17-4关键词提取
17-5实战项目1：文本挖掘实战—电商标题关键词分析
17-6实战项目2：在线中文命名实体识别实战
17-7实战项目3：在线中文关系抽取实战
第18章行业综合项目实战
18-1实战项目1：金融信用评分卡风控建模综合项目实战
18-2实战项目2：以特征工程技术开发文本情感分析模型
18-3实战项目3：以深度学习技术开发银行业信用卡盗刷侦测模型
18-4实战项目4：以图像处理技术、深度学习及迁移学习技术，开发人脸口罩侦测模型
现在，就是掌握数据挖掘技能的最佳时机。CDA数据挖掘工程师实操班等待着您的加入，一起探索数据的无限可能，开启您的数据挖掘之旅。不论你的背景如何，只要你有志于在这个领域发展，我们的课程都能为你提供必要的知识和技能。现在就报名，让我们一起掌握未来的关键技能，开启一段精彩的数据挖掘之旅吧！
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