01 為什麽要學這門課？

隨著資訊科技的快速發展和互聯網的普及，大量的數據正在被生成和積累。這些數據蘊含著寶貴的資訊和洞察力，而數據分析和機器學習正是從海量數據中提取有用知識的關鍵工具。數據分析和機器學習的套用範圍非常廣泛。在商業領域，數據驅動的決策已經成為企業成功的關鍵因素之一。透過數據分析和機器學習，企業可以更好地了解客戶需求、最佳化產品設計、改進市場行銷策略等，從而提高競爭力並創造更多商業機會。

在科學研究領域，數據分析和機器學習也扮演著重要角色。研究人員可以借助這些技術來處理復雜的實驗數據、分析現象背後的規律以及預測未來的趨勢。推動科學的進步，解決一些全球性的挑戰，如氣候變遷、醫學診斷和社會問題等。

02 如何學這門課？

丁亞軍

高級顧問

經管之家數據科學研究院，榮譽專家

電子工業出版社大數據專家委員組評委

國內某咨詢公司簽約顧問

經管之家培訓中心認證講師

學習這門課程需要有系統性的學習計劃和方法。透過理論學習、實踐操作和不斷復習，掌握數據分析和機器學習的核心概念、工具和技術。這將在數據領域的職業發展提供有力的支持，能夠更好地理解和利用數據，從而做出準確的預測和決策。

03 這門課誰適合學？

數據分析和機器學習初學者 ：對數據分析和機器學習感興趣，沒有相關背景知識，這門課程提供一個循序漸進的學習路徑，從基礎概念到實際套用，幫助建立起紮實的理論基礎和實踐技能。

數據分析師和數據科學家 ：已經具備一定的數據分析經驗，但希望進一步拓展知識和技能，深入了解數據分析流程和模型構建方法，那麽這門課程提供更加系統和全面的學習資源。

人工智慧從業者 ：在機器學習和數據分析方面增強能力，這門課程將幫助你掌握相關的演算法和工具，提升在實際計畫中的表現和成果。

對數據處理和模型套用感興趣的人群 ：對數據處理和模型套用有興趣，這門課程都會提供寶貴的學習資源。無論是商業資料探勘、影像處理還是其他領域的套用，都可以從中獲得啟發和實踐經驗。

04 這門課學什麽？

這是一門關於機器學習課。一共42個課時，預計一個月內的時間學完。

課時1:課程特點課時2:目錄介紹（模型與套用、實戰案例與統計功能）課時3:前言（小數據與大數據、學習與人工智慧、套用場景）課時4:前言：學習演算法集匯（統計學習、機器學習、深度學習）課時5:軟體jupyter安裝：anaconda安裝、第三方庫課時6:數據分析流：業務邏輯、描述性挖掘（業務邏輯、數據描述）課時7:數據分析流：預分析（缺失、異常、共線等）課時8:構建模型：殘留誤差與修正課時9:模型套用：模型評估、套用、視覺化課時10:案例1：數據分析流——匯入第三方庫課時11:案例1：數據分析流——數據描述課時12:案例1：數據分析流——缺失值視覺化課時13:案例1：數據分析流——匯入數據課時14:案例1：數據分析流——相關法特征篩選課時15:案例1：數據分析流——縮尾異常值課時16:案例1：數據分析流——缺失值填補課時17:案例1：數據分析流——y編碼和變換課時18:案例1：數據分析流——共線性課時19:案例1：數據分析流——構建大模型課時20:案例1：數據分析流——異常值處理（多變量）課時21:案例1：數據分析流——編碼離散化（多變量）課時22:案例1：數據分析流——特征篩選（多變量）課時23:案例1：數據分析流——共線性（多變量）課時24:案例1：數據分析流——構建模型（線性與非線性）課時25:案例1：數據分析流——套用，視覺化課時26:案例2：影像處理與車輛辨識——ML粗線條辨識課時27:案例2：影像處理與車輛辨識——原始數據和分析流程解讀課時28:案例2：影像處理與車輛辨識——圖片規範化處理課時29:案例2：影像處理與車輛辨識——SVM模型選擇與超參數調整課時30:案例3：數據不平衡的危害課時31:案例3：數據分析之前需要考慮的問題——數據和計畫拆解課時32:案例2：影像處理與車輛辨識——載入模型與移動圖片課時33:案例3：不平衡問題：第三方庫imblearn課時34:案例3：數據分區——訓練、測試、捲動課時35:案例3：分類模型的特征選擇——業務與統計，單與多變量課時36:案例3：分類模型與回歸模型——結合策略課時37:案例3：問題困境總結——多階段模型整合課時38:案例3：模型評估——準確性和穩定性課時39:案例3：特征工程——缺失值，特征篩選課時40:案例3：數據管理和數據清理課時41:案例3：模型整合課時42:專題1：python IDE——spyder課時43:專題2：python IDE——jupyter notebook課時44:專題3：python IDE——jupyterlab課時45:專題4：第三方庫imblearn——隨機森林平衡器

部份案例截圖：

透過案例學習，將體驗數據分析流程和影像處理技術在真實場景中的套用。學習如何匯入第三方庫、描述數據、構建模型等實踐技巧。另外，還解決包括數據不平衡和特征工程等問題。了解如何使用第三方庫imblearn解決不平衡問題，並學習特征選擇和模型評估等關鍵方法。最後，將深入探索不同的Python IDE，更高效地進行數據分析和模型套用。

透過這些內容，將全面掌握數據分析流程、模型構建方法以及實際套用技巧。無論是初學者還是有經驗的學員，這門課程都將提供寶貴的學習資源，助力在數據領域取得突破。快來購買課程，開啟你的數據分析與機器學習之旅吧！

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檢視更多課程：https://edu.cda.cn/course/explore/project_1

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