課程背景基于數據分析與機器學習領域,使用python作為課程的實戰語言,隨著大數據與人工智能領域日益火爆,數據分析和機器學習建模成了當下最熱門的技術,課程旨在幫助同學們快速掌握python數據分析包以及經典機器學習算法并通過對真實數據集分析進行實戰演示。

1.課程研發環境

課程基于windows環境進行講解與代碼演示,需要同學們搭建Python環境,推薦根據課時（使用Anaconda搭建python環境）來進行python和其依賴庫的安裝。

2.內容簡介

課程風格通俗易懂，基于真實數據集案例實戰。主體課程分成三個大模塊(1)python數據分析，(2)機器學習經典算法原理詳解,(3)十大經典案例實戰。通過python數據科學庫numpy,pandas,matplot結合機器學習庫scikit-learn完成一些列的機器學習案例。算法課程注重于原理推導與流程解釋，結合實例通俗講解復雜的機器學習算法，并以實戰為主，所有課時都結合代碼演示。算法與項目相結合，選擇經典kaggle項目，從數據預處理開始一步步代碼實戰帶大家快速入門機器學習。旨在幫助同學們快速上手如何使用python庫來完整機器學習案例。選擇經典案例基于真實數據集，從數據預處理開始到建立機器學習模型以及效果評估，完整的講解如何使用python及其常用庫進行數據的分析和模型的建立。對于每一個面對的挑戰，分析解決問題思路以及如何構造合適的模型并且給出合適評估方法。在每一個案例中，同學們可以快速掌握如何使用pandas進行數據的預處理和分析，使用matplotlib進行可視化的展示以及基于scikit-learn庫的機器學習模型的建立。

唐宇迪老師,深度學習領域多年一線實踐研究專家,計算機博士。主要研究和從事深度學習領域， 計算機視覺，圖像識別。精通機器學習，熱愛各種開源技術尤其人工智能方向。多年數據領域 培訓經驗,主要負責機器學習和深度學習的教學工作,在圖像識別領域有著豐富經驗，實現過包 括人臉識別，物體識別，關鍵點檢測等多種應用的最新算法。課程風格通俗易懂，樂于鉆研， 解開每一個問題，把復雜的問題簡單表達呈。

Python數據分析與機器學習實戰： 

第一講：Python數據分析與機器學習實戰課程簡介

第二講：Python快速入門

第三講：Python科學計算庫Numpy

第四講：Python數據分析處理庫Pandas

第五講：Python可視化庫Matplotlib

第六講：回歸算法

第七講：模型評估

第八講：K近鄰算法

第九講：決策樹與隨機森林算法

第十講：支持向量機

第十一講：貝葉斯算法

第十二講：神經網絡

第十三講：Adaboost算法

第十四講：SVD與推薦

第十五講：聚類算法

第十六講：案例實戰：使用Python庫分析處理Kobe Bryan職業生涯數據

第十七講：案例實戰：信用卡欺詐行為檢測

第十八講：案例實戰：泰坦尼克號獲救預測

第十九講：案例實戰：鳶尾花數據集分析

第二十講：案例實戰：級聯結構的機器學習模型

第二十一講：案例實戰：員工離職預測

第二十二講：案例實戰：使用神經網絡進行手寫字體識別

第二十三講：案例實戰：主成分分析

第二十四講：案例實戰：基于NLP的股價預測 

第二十五講：案例實戰：借貸公司數據分析

目標一. 掌握Python數據分析的4個神器(Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn)

目標二. 機器學習經典算法的原理推導和建模流程

目標三. 真實數據集演示如何對數據進行預處理

目標四. 機器學習算法建模與調參技巧

目標五. 完整演示如何對數據進行分析處理與可視化展示

目標六. 經典的kaggle競賽項目，挑戰極限

亮點一、全程實戰,十大真實數據集案例實戰

亮點二、通俗易懂,幽默風趣的講解

亮點三、機器學習算法與實戰結合

亮點四、python數據分析必備神器講解

1.課程針對人群

本課程需要有一些編程經驗以及基本的數學基礎,針對于對數據領域感興趣的同學們,幫助大家快速上手使用python進行數據分析,結合機器學習算法展開建模與評估。

2.我該怎么學,如何才能學好這門課程，給些建議。

4.1、時間上的安排建議

本課程共25講，如果您時間上充分，建議以每天2-3講的進度往前學習。 

4.2、學習要求

如果您沒有基礎，建議還是中規中矩的按照課程進度一點一點仔細觀看學習，并一定要把看完的視頻中的代碼自己手敲一遍，以加深理解和記憶

如果您有基礎，可不必按步就搬進行，可以拿你感興趣的部分去學習，但一定要注意實踐，并學會舉一反三 

4.3、講師建議

1.動手實踐很重要！最好看完視頻之后，拋開視頻，獨立自己去把上課中的案例分析代碼寫一遍，看自己是否理解，如何遇到問題可以回過頭看再看下視頻，如果反復，達到真正理解和熟練掌握的目的。

2.對于機器學習算法,如果對數學公式有些困惑可以先從整個流程的角度去理解

3. 建議一般聽視頻，一般拿個紙和筆，做一些記錄和筆記，這是一種非常好的學習習慣。

4. 最后祝您學有所成

課程應用面非常廣，可以就職于以下崗位

1.數據分析師

2.機器學習工程師

3.數據挖掘領域