第一天：Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
一、引言：Python在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用
Python語(yǔ)言特點(diǎn)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
Python數(shù)據(jù)挖掘生態(tài)圈介紹
二、Python基礎(chǔ)語(yǔ)法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Python變量、數(shù)據(jù)類型與運(yùn)算符
條件語(yǔ)句與循環(huán)結(jié)構(gòu)
列表、元組、字典與集合
三、Python數(shù)據(jù)處理庫(kù)Pandas
Pandas基礎(chǔ)介紹與安裝
數(shù)據(jù)讀取與存儲(chǔ)
數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理
數(shù)據(jù)探索與可視化
四、數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)挖掘算法分類與概述
監(jiān)督學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介（如線性回歸、邏輯回歸）
無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介（如聚類分析）
五、案例分析與實(shí)戰(zhàn)演練
基于Pandas的數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)案例
簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用案例
第二天：Python數(shù)據(jù)挖掘高級(jí)應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)挖掘算法深入
決策樹與隨機(jī)森林
支持向量機(jī)（SVM）
集成學(xué)習(xí)與模型融合
二、Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn
Scikit-learn庫(kù)介紹與安裝
Scikit-learn基本使用與模型訓(xùn)練
模型評(píng)估與優(yōu)化
三、數(shù)據(jù)可視化與報(bào)告生成
Matplotlib數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
Seaborn高級(jí)可視化庫(kù)
報(bào)告生成與展示
四、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目流程梳理
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例分析與操作
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與問題總結(jié)
五、總結(jié)
培訓(xùn)內(nèi)容的回顧與總結(jié)
討論分析與答疑
培訓(xùn)內(nèi)容可以根據(jù)實(shí)際需求靈活調(diào)整。