以中國(guó)歷史人物傳記數(shù)據(jù)庫(kù)CDBD數(shù)據(jù)集開(kāi)發(fā)課程案例為基礎(chǔ)，介紹了數(shù)據(jù)分析的基本過(guò)程和方法，所涉及的數(shù)據(jù)建模方法主要是聚類和決策樹(shù)，在學(xué)習(xí)完P(guān)ython后，可以在工作場(chǎng)景中使用Python進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析。
資料分析中級(jí)：成為有一定分析思維的資料分析者。
以實(shí)際企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)實(shí)例為基礎(chǔ)，著重介紹了K近鄰、凝聚和*(Assembly聚類算法)、線性回歸、樸素貝葉斯等數(shù)據(jù)建模方法，并*終發(fā)展成具有一定分析思維的數(shù)據(jù)分析師，滿足了就業(yè)需求。
在前兩階段的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了學(xué)員學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在線分析案例，通過(guò)充分貼近實(shí)際情況的數(shù)據(jù)分析工作，學(xué)習(xí)如何處理各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，采用支持向量機(jī)、DBSCAN、邏輯回歸和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等建模方法，*終發(fā)展成為一名高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，掌握了算法工程師的相關(guān)技能，能夠直接與系統(tǒng)交互。
地理位置 Location
