数据分析实战45讲-陈旸-极客时间-返现24元

极客时间出品的《数据分析实战45讲》由陈旸所作，陈旸是清华大学计算机博士。本专栏课程，我们邀请到了陈旸老师，来为你讲解数据分析，帮你攻破它。

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已有12930 人已学习 · 已完结，本课程为图文+音频课程。可在极客时间APP/小程序/网站上永久观看。

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《数据分析实战45讲》课程背景

数据一直都有，但我们从未像现在这样需要数据，渴望数据，因为大数据已经改变了我们思考和决策的方式，并正在创造未来。当下，几乎每个人和每个公司都需要具备数据分析的能力，只有这样，我们才能真正参与到这个海量数据崛起的时代。

但是，说到数据分析和数据挖掘，很多人都是心向往之，却总是望而却步：

要学的东西太多了，从统计学到 SQL，从 Python 到 R 语言，听着就累；

感觉太难了，数据挖掘算法根本学不明白，真叫人头大；

也学了不少东西，但觉得很理论，完全不知道该怎么用。

确实，数据挖掘和数据分析有一些门槛，但是和学习任何新东西一样，它也需要更加高效的方法。事实上，你只需要熟悉数据从采集、清洗到集成的准备过程，掌握最核心的十个数据挖掘算法，重视对工具的熟练使用，从一个个小项目做起，快速积累经验，你就能拥有数据分析这项新技能，有能力真正把数据转化成财富，创造价值。

为此，我们邀请了陈旸来为你讲解数据分析，帮你攻破它。

《数据分析实战45讲》讲师介绍

陈旸，清华大学计算机博士，前 IBM 中国研究院工程师。IEEE & ACM Member，中国人工智能协会成员，中国计算机协会 CCF 大数据专委。
在这个专栏里，他将结合自己的学习体会和实践经验，带你由浅入深掌握数据分析的核心知识点，并且结合案例手把手教你从源头上认识数据分析，熟悉对应的工具操作。同时，为了帮助你融会贯通，专栏还设计了专属题库，保证你能够即学即用。

《数据分析实战45讲》专栏模块

专栏共 45 讲，分为 5 大模块。

预习篇

介绍数据分析的全景图和最佳学习路径。此外还有 3 篇 Python 入门内容，分别是 Python 的基本语法和两大工具 NumPy、Pandas，帮助你快速上手。

基础篇

帮你梳理数据分析的流程，了解数据分析的方方面面。包括数据分析的基础概念、数据采集、数据处理以及数据可视化。

算法篇

算法是数据挖掘的精华所在，也是专栏的重点内容。专栏精选 10 大算法，包括分类、聚类和预测三大类型。每个算法都从原理和案例两个角度学习，帮助你快速理解和应用。

实战篇

理论是铠甲，落实在项目，进行实战才是我们的终极目标。专栏里精选了 5 个项目，让你在实操中深入理解数据分析，体验数据思维。

工作篇

面试通向数据分析工程师的最后一步，所以这一模块会告诉你面试时需要注意什么，职位的晋升路径又是怎样的？帮你打通最后一关。

《数据分析实战45讲》课程目录

预习篇

01数据分析全景图及修炼指南

02学习数据挖掘的最佳学习路径

03 Python基础语法：开始你的Python之旅

04 Python科学计算：用NumPy快速处理数据

05 Python科学计算：Pandas

基础篇

06学习数据分析要掌握哪些基本概念？

07用户画像：标签化就是数据的抽象能力

08数据采集：如何自动化采集数据？

09数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论？

10 Python爬虫：如何自动化下载王祖贤海报？

11数据清洗：数据科学家80%时间都花费在了这里？

12数据集成：这些大号一共20亿粉丝？

13数据变换：大学成绩要求正态分布合理么？

14数据可视化：掌握数据领域的万金油技能

15 —次学会Python数据可视化的10种技能

16基础篇热点问题答疑

算法篇

¹⁷决策树（上）：要不要去打篮球？ C4.5来告诉你

¹⁸决策树（中）：CART，_棵是回归树，另一棵是分类树

19决策树（下）：我们也来预测Titanic乘客生存率

20朴素贝叶斯（上）：下意识判断要不要嫁给他？

21朴素贝叶斯（下）：如何对文档进行分类？

22 SVM (上）：如何用_根棍子将蓝红两色球分开？

23 SVM (下）：如何进行乳腺癌检测？

24 KNN (上）：如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型？

25 KNN (下）：如何对手写数字进行识别？

26 K-Means (上）：如何给20支亚洲球队做聚类？

27 K-Means (下）：如何使用K-Means对图像进行分割？

28 EM聚类（上）：如何将_份菜等分给两个人？

29 EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分

30关联规则挖掘（上）：如何用Apriori发现用户购物规则？

31.关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员？

32 PageRank (上）：搞懂Google的PageRank算法

33 PageRank (下）：分析希拉里邮件中的人物关系

34 AdaBoost (上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？

35 AdaBoost (下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？

36算法篇综合答疑

实战篇

37.数据采集实战：如何自动化运营微博“加粉丝、写评论、发微博”？

38.数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做个词云展示？

39.数据挖掘实战（1):信用卡违约率分析

40.数据挖掘实战（2):如何针对一个视频网站搭建视频推荐算法？

41.数据挖掘实战（3):如何对比特币走势进行预测？

42.当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？

43.如何用Keras搭建深度学习网络，做手写数字识别？

工作篇

^44.如何培养你的数据分析思维？

45.求职简历中没有相关项目经验该怎么办？

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