在當今這個數據驅動的時代，資料探勘已經成為了各行各業不可或缺的一部份。無論是金融、醫療、零售還是互聯網行業，資料探勘工程師在用資料探勘的技能來解析數據，預測趨勢，最佳化決策，從而推動業務的增長和創新。
你是否已經掌握了這門未來的關鍵技能？如何從海量數據中提煉出有價值的資訊？
你是否想要在職場中脫穎而出，轉崗到資料探勘相關崗位？
你是否在尋找一個全面而實戰導向的課程？
隨著全球數位化轉型的加速，資料探勘已經成為推動各行各業發展的核心動力。在數據無處不在的時代，如何有效地挖掘和分析數據成為了一個關鍵問題。從基礎到高級，逐步掌握資料探勘的全過程，包括數據清洗、特征工程、數據建模和視覺化等關鍵技能。無論是資料探勘工程師、機器學習工程師、演算法工程師還是商業策略數據分析師，這些崗位對於具備資料探勘技能的專業人才需求巨大。
咱們的課程設計循序漸進，不僅覆蓋理論知識，更註重實戰操作。透過一系列精心設計的實戰計畫案例，如斯德哥爾摩氣候視覺化分析、餐飲訂單數據清洗與分析等，將能夠在實際操作中深化理解，提升技能。
不論是希望提升資料探勘技術的在職人員，還是從事產品、營運、行銷、管理、咨詢等相關崗位的從業者，咱們的課程都能幫助您增強數據分析能力，從而在職場中更加遊刃有余。
從自然語言處理的基礎概念到機器學習的先進演算法，咱們的課程將帶你深入了解這些領域的最新技術和套用。透過實戰計畫，如文本挖掘、情感分析、推薦系統等，將能夠將理論知識轉化為實際解決方案。
學習目標
熟練掌握Python實操 ：從基礎到進階，全面掌握資料探勘全流程的Python實操技能。
精通資料探勘演算法 ：涵蓋統計分析、機器學習、深度學習、文本挖掘等演算法，並能將其套用於實際問題解決中。
解決行業業務問題 ：透過策略最佳化和精準預測，解決營運、產品、行銷等方面的問題。
課程亮點
實戰計畫案例 ：透過斯德哥爾摩氣候視覺化分析、餐飲訂單數據清洗與分析、文本數據分析等實戰計畫，讓學員在實際操作中學習資料探勘。
數位化工作方法 ：介紹EDIT數位化模型，幫助學員掌握業務探查、問題診斷、業務策略最佳化和指導等關鍵技能。
統計分析與運籌學基礎 ：透過微積分與線性代數的先導課，為學員打下堅實的數學基礎，更好地理解和套用統計分析方法。
機器學習演算法與套用 ：從KNN、決策樹到神經網路與深度學習，全面學習各種機器學習演算法，並在實戰計畫中套用。
自然語言處理與文本分析 ：學習分詞、詞性標註、關鍵詞提取等自然語言處理技術，並在電商標題關鍵詞分析等計畫中實操。
課程目錄
第1章工具先導課
1-1Python基礎和數據清洗
第2章數位化工作保障機制-數據治理
2-1數據治理驅動因素
2-2數據治理域
2-3數據管理域
2-4數據套用域
2-5如何開展數據治理
第3章數位化工作方法
3-1EDIT數位化模型簡介
3-2業務探查（E）
3-3問題診斷（D）
3-4業務策略最佳化和指導（I）
3-5演算法工具介紹（T）
第4章數據采集方法
4-1數據采集方法
4-2數據模型管理
第5章Python編程基礎
5-1Python標準數據型別
5-2控制流語句
5-3自訂函式
5-4異常和錯誤
5-5類與物件導向編程
5-6Python連線資料庫操作
5-7Python編程基礎習題串講與直播答疑
第6章Python數據探索、數據處理與視覺化
6-1Numpy陣列基礎操作
6-2Pandas數據表的基本操作
6-3Pandas數據探索
6-4Pandas數據視覺化
6-5Python數據視覺化包-Matplotlib介紹
6-6Python數據視覺化包-Seaborn介紹與圖形繪制
第7章Python探索分析綜合案例
7-1實戰計畫1：斯德哥爾摩氣候視覺化分析
7-2實戰計畫2：餐飲訂單數據清洗與分析
7-3實戰計畫3：文本數據分析之QQ聊天記錄視覺化分析
第8章Pythont統計分析與運籌學基礎
8-1先導課：微積分與線性代數
8-2抽樣方法
8-3統計量及抽樣分布
8-4參數估計與假設檢驗
8-5統計分析與Python實戰
8-6線性規劃與二次最佳化
8-7實戰計畫1：關於飲料消費的統計分析
8-8實戰計畫2：快遞公司的路線策略最佳化
第9章數據分析模型、演算法與商業套用
9-1數據分析方法論介紹
9-2變方分析
9-3回歸分析
9-4分類數據分析
9-5邏輯回歸
9-6實戰計畫1：金融客戶行為特征分解與行銷策略最佳化
9-7實戰計畫2：汽車行業銷售預測與經營戰略最佳化
9-8實戰計畫3：基於廣義線性模型的汽車保險分類定價策略的最佳化
9-9數據降維
9-10時間序列分析
9-11實戰計畫1：收益率的系列預測
9-12實戰計畫2：基於時間序列的機場客流預測與營運策略最佳化
第10章標簽體系與套用
10-1使用者標簽體系設計原理
10-2使用者標簽的制作方法
10-3標簽體系的使用者畫像套用
10-4實戰計畫1：使用者行為在行銷活動的價值分析
10-5實戰計畫2：自動預警指標推播功能框架的搭建
10-6實戰計畫3：app靜默使用者觸動分析
11-1資料探勘概要
11-2資料探勘方法論
11-3基礎資料探勘技術
11-4進階資料探勘技術
第12章高級數據處理與特征工程
12-1高級數據預處理
12-2特征工程概要
12-3特征建構
12-4特征選擇
12-5特征轉換
12-6特征學習
13-1KNN-最近鄰分類演算法：原理、實作
13-2決策樹（分類樹及回歸樹）
13-3聚類分析
13-4實戰計畫1：基於決策樹的保險精準行銷行業案例
第14章機器學習演算法與套用（二）
14-1樸素貝葉斯
14-2神經網路與深度學習
14-3支持向量機
14-4整合方法
14-5實戰計畫1：航空客戶價值分析綜合案例
14-6實戰計畫2：基於整合演算法的乳癌疾病預測
14-7實戰計畫3：基於神經網路的汽車燃油濾預測
第15章機器學習演算法與套用（三）
15-1關聯規則
15-2序列模式
15-3模型評估
15-4實戰計畫：推薦系統實戰
第16章機器學習實戰
16-1自動機器學習
16-2類別不平衡問題
16-3半監督學習
16-4模型最佳化
16-5實戰計畫1：以自動機器學習技術開發銀行業信用風險評分模型並進行最佳模型調參
16-6實戰計畫2：以類別不平衡處理技術開發銀行業中小企業信貸行銷模型並進行最佳模型調參
16-7實戰計畫3：以半監督式學習技術開發電信業客戶流失模型並進行最佳模型調參
17-1自然語言處理概要
17-2分詞與詞性標註
17-3文本挖掘概要
17-4關鍵詞提取
17-5實戰計畫1：文本挖掘實戰—電商標題關鍵詞分析
17-6實戰計畫2：線上中文命名實體辨識實戰
17-7實戰計畫3：線上中文關系抽取實戰
第18章行業綜合計畫實戰
18-1實戰計畫1：金融信用評分卡風控建模綜合計畫實戰
18-2實戰計畫2：以特征工程技術開發文本情感分析模型
18-3實戰計畫3：以深度學習技術開發銀行業信用卡盜刷偵測模型
18-4實戰計畫4：以影像處理技術、深度學習及遷移學習技術，開發人臉口罩偵測模型
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