01 为什么要学这门课？

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大量的数据正在被生成和积累。这些数据蕴含着宝贵的信息和洞察力，而数据分析和机器学习正是从海量数据中提取有用知识的关键工具。数据分析和机器学习的应用范围非常广泛。在商业领域，数据驱动的决策已经成为企业成功的关键因素之一。通过数据分析和机器学习，企业可以更好地了解客户需求、优化产品设计、改进市场营销策略等，从而提高竞争力并创造更多商业机会。

在科学研究领域，数据分析和机器学习也扮演着重要角色。研究人员可以借助这些技术来处理复杂的实验数据、分析现象背后的规律以及预测未来的趋势。推动科学的进步，解决一些全球性的挑战，如气候变化、医学诊断和社会问题等。

02 如何学这门课？

丁亚军

高级顾问

经管之家数据科学研究院，荣誉专家

电子工业出版社大数据专家委员组评委

国内某咨询公司签约顾问

经管之家培训中心认证讲师

学习这门课程需要有系统性的学习计划和方法。通过理论学习、实践操作和不断复习，掌握数据分析和机器学习的核心概念、工具和技术。这将在数据领域的职业发展提供有力的支持，能够更好地理解和利用数据，从而做出准确的预测和决策。

03 这门课谁适合学？

数据分析和机器学习初学者 ：对数据分析和机器学习感兴趣，没有相关背景知识，这门课程提供一个循序渐进的学习路径，从基础概念到实际应用，帮助建立起扎实的理论基础和实践技能。

数据分析师和数据科学家 ：已经具备一定的数据分析经验，但希望进一步拓展知识和技能，深入了解数据分析流程和模型构建方法，那么这门课程提供更加系统和全面的学习资源。

人工智能从业者 ：在机器学习和数据分析方面增强能力，这门课程将帮助你掌握相关的算法和工具，提升在实际项目中的表现和成果。

对数据处理和模型应用感兴趣的人群 ：对数据处理和模型应用有兴趣，这门课程都会提供宝贵的学习资源。无论是商业数据挖掘、图像处理还是其他领域的应用，都可以从中获得启发和实践经验。

04 这门课学什么？

这是一门关于机器学习课。一共42个课时，预计一个月内的时间学完。

课时1:课程特点课时2:目录介绍（模型与应用、实战案例与统计功能）课时3:前言（小数据与大数据、学习与人工智能、应用场景）课时4:前言：学习算法集汇（统计学习、机器学习、深度学习）课时5:软件jupyter安装：anaconda安装、第三方库课时6:数据分析流：业务逻辑、描述性挖掘（业务逻辑、数据描述）课时7:数据分析流：预分析（缺失、异常、共线等）课时8:构建模型：残差与修正课时9:模型应用：模型评估、应用、可视化课时10:案例1：数据分析流——导入第三方库课时11:案例1：数据分析流——数据描述课时12:案例1：数据分析流——缺失值可视化课时13:案例1：数据分析流——导入数据课时14:案例1：数据分析流——相关法特征筛选课时15:案例1：数据分析流——缩尾异常值课时16:案例1：数据分析流——缺失值填补课时17:案例1：数据分析流——y编码和变换课时18:案例1：数据分析流——共线性课时19:案例1：数据分析流——构建大模型课时20:案例1：数据分析流——异常值处理（多变量）课时21:案例1：数据分析流——编码离散化（多变量）课时22:案例1：数据分析流——特征筛选（多变量）课时23:案例1：数据分析流——共线性（多变量）课时24:案例1：数据分析流——构建模型（线性与非线性）课时25:案例1：数据分析流——应用，可视化课时26:案例2：图像处理与车辆识别——ML粗线条识别课时27:案例2：图像处理与车辆识别——原始数据和分析流程解读课时28:案例2：图像处理与车辆识别——图片规范化处理课时29:案例2：图像处理与车辆识别——SVM模型选择与超参数调整课时30:案例3：数据不平衡的危害课时31:案例3：数据分析之前需要考虑的问题——数据和项目拆解课时32:案例2：图像处理与车辆识别——加载模型与移动图片课时33:案例3：不平衡问题：第三方库imblearn课时34:案例3：数据分区——训练、测试、滚动课时35:案例3：分类模型的特征选择——业务与统计，单与多变量课时36:案例3：分类模型与回归模型——结合策略课时37:案例3：问题困境总结——多阶段模型集成课时38:案例3：模型评估——准确性和稳定性课时39:案例3：特征工程——缺失值，特征筛选课时40:案例3：数据管理和数据清理课时41:案例3：模型整合课时42:专题1：python IDE——spyder课时43:专题2：python IDE——jupyter notebook课时44:专题3：python IDE——jupyterlab课时45:专题4：第三方库imblearn——随机森林平衡器

部分案例截图：

通过案例学习，将体验数据分析流程和图像处理技术在真实场景中的应用。学习如何导入第三方库、描述数据、构建模型等实践技巧。另外，还解决包括数据不平衡和特征工程等问题。了解如何使用第三方库imblearn解决不平衡问题，并学习特征选择和模型评估等关键方法。最后，将深入探索不同的Python IDE，更高效地进行数据分析和模型应用。

通过这些内容，将全面掌握数据分析流程、模型构建方法以及实际应用技巧。无论是初学者还是有经验的学员，这门课程都将提供宝贵的学习资源，助力在数据领域取得突破。快来购买课程，开启你的数据分析与机器学习之旅吧！

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报名入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3173

查看更多课程：https://edu.cda.cn/course/explore/project_1

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