楼+之数据分析与挖掘实战第11期开课时间
03-05 19:00
课程时长
6周
开课倒计时
开课后24小时内无条件退款 支持蚂蚁花呗 支付后可开发票适合人群
熟悉Python编程基础
《楼+ 之数据分析与挖掘实战》课程将会使用 Python 语言作为代码实战过程中唯一的编 程语言。除了 Python 语言具备语法简单，上手快的特点。选择其的另一个重要原因是 目前在机器学习领域，最优秀的 开源项目和工具几乎都提供了对 Python 语言的支持。
如果你对 Python3 还不够了解和熟悉，那就非常推荐学习实验楼免费基础课程：《Python3 简明教程》 的前 12 个实验，如果有时间，能独立完成其中的挑战是极好的。
有一定的专业知识背景(非必要)
如果你已经拥有了工业领域或其他领域的专业知识背景，同时对数据挖掘技术感兴趣。通过学习 《楼+ 数据挖掘实战》课程会使得你更轻松地将数据挖掘思维带入现有的工作场景中，延伸出新的工作愿景。
每周至少有 12 小时用于完成实验、挑战任务
不会因为遇到困难而半途而废，有毅力坚持到最后
遇到问题能与小组同学及助教讨论，积极主动寻求答案
课程安排
技能准备阶段
本课程将使用 Python 作为代码实战过程中的唯一编程语言，需要你熟悉 Python 的基础语法，并掌握 NumPy，Pandas 及其他基础工具模块。
课程技能准备
本课程将使用 Python 作为代码实战过程中的唯一编程语言，需要你熟悉使用 Python 完成数据分析挖掘的 常用工具模块，包括 NumPy，Pandas 。如果你还未掌握上述技能，请在开课前自学以下课程: Python3 简明教程，NumPy 百题大冲关， Pandas 百题大冲关。
数据挖掘流程学习阶段
本阶段将围绕着数据挖掘经典流程，学习并掌握数据采集、数据预处理、数据建模以及数据可视化等内容。阶段 将涉及大量的数据分析、机器学习、Python 模块、及常用方法的介绍和使用。
数据采集方法
本周将围绕着数据分析挖掘的首个步骤，即数据采集相关内容展开。内容将涉及使用 Python 采集数据的相关 方法，数据库及 SQL 基础语法知识，以及学习使用 API 或爬虫采集网络数据的相关模块。
数据预处理方法
数据预处理是数据挖掘和模型构建前十分重要的步骤，一般会消耗完整项目流程一半以上的时间。本周内容将从 数据预处理的 4 个大方向出发，熟悉数据清洗、数 据集成、数据转换、数据规约等涉及到的数十项不同的 手段和方法。
数据建模方法（上）
随着机器学习的发展，我们不再仅建立一些数据统计模型，而越来越依赖于将大量优质的机器学习方法用于建模 的需要。从而通过现有数据去预测，去挖掘更多有价值的信息。本周内容将涉及常用的机器学习分类、回归、聚 类算法和原理，并对关联规则等其他数据挖掘方法进行介绍。
数据建模方法（下）
时间序列分析是数据分析过程中，尤其是在金融数据分析过程中会经常遇到的。本周内容将会学习时间序列处理 中涉及到的基本概念和方法，并掌握使用 Pandas进行时间序列数据处理的方法和手段，同时学习使用 Facebook 开源的时间序列处理工具完成时序数据分析建模。
数据挖掘项目实战阶段
本阶段将依托于数据挖掘流程，对不同领域的数个数据挖掘实战项目进行综合学习运行。于此同时，你将会了解 到数据挖掘过程中相关的理论和方法，例如数据分析报告撰写、BI 工具使用等。 最终，课程将通过独立完成数 据挖掘项目的方式检验学习成果，并将最终的数据挖掘报告提交给我们进行人工评阅。
数据挖掘项目实验
本周内容将会对前面周次的学习内容进行综合运用，你将会接触到不同领域的数个数据挖掘实战项目。项目将从 数据采集、数据预处理、数据建模、数据可视化方面进行完整运用，这将为独立承担数据分析任务打下基础。
数据挖掘项目挑战
最后一周的内容中，我们将学习除 Python 之外的其他数据处理方法和手段，接触常用的 BI 工具，并了解数 据分析报告的撰写方法。同时，课程将提供数个可供选择的数据挖掘题目，你将利用 1 周的时间来独立完成并 将最终的数据挖掘报告提交给我们进行人工评阅。
FAQ
是否支持退款？
开课后24小时内可以申请全额退款。
支持什么付款方式？
目前支持微信，支付宝付款，花呗分期。
课程中如何进行答疑？
实验楼共有3种答疑方式：QQ群/微信群实时答疑，1V1桌面共享答疑，讨论区答疑。
其中周一至周五每天 09:00-18:30 可使用QQ群实时答疑，必要的时候会使用实验楼的共享桌面功能提供 1V1 共享桌面协作； 其余时间，无法保证及时回复，可以在讨论区提问，助教上班后第一时间回复解决。
其余时间，无法保证及时回复，可以在讨论区提问，助教上班后第一时间回复解决。
楼+课程与其他课程的区别是什么？
楼+ 面向的是希望系统化学习某一技术的用户，提供了更完善的学习路径和教学服务。楼+课程与其它课程最大 的不同体现在教学服务上：
课程主要是什么形式？
课程核心采用实验+挑战+教学服务模式，不是直播和录播：
对于课程中的挑战，我们会提供实际工作中会遇到的问题或项目任务，包含若干知识点，需要在线完成，系统自动评判PASS或FAIL。
如果你还不熟悉实验楼，点击这里了解实验楼
开课前需要做什么准备？
只需要准备一台能上网的电脑，学习将在实验楼的在线环境进行，无需安装配置本地环境；
阅读课程须知，并完成第0周的课程学习（你可以报名后在课程详情页找到它）
学完能找到工作吗？
课程涵盖完整的数据挖掘流程，从数据采集到数据预处理，从数据建模到数据可视化。除此之外， 你将最后一 周接受真实的数据挖掘项目挑战，课程结业之后，可以投递无需强专业背景的数据分析或数据挖掘初级工程师职位。 如果自身有其他专业背景或特长，推荐投递擅长领域的数据挖掘初级工程师职位。
课程是否有有效期？
楼+的教学服务结束后，无法享受QQ群答疑服务。但仍可以在课程有效期内（默认180天，遇特殊情况可申请延长） 学习课程并享受讨论区答疑服务。
真实学员评价
整体的课程安排和设计都不错 班主任特别热心，努力学习的一周经常会有夸奖，还有老师的鼓励和及时的答疑
感觉这六周能学到这么多内容也完全达到了我的预期，但是第五周内容感觉太多太难，希望那一部分内容的代码可以多些注释
实验楼的学习模式不同于一般的视频教学，能自己上手在线写代码，对自己的技能提升有很大的帮助。
说实话，这个课程真的很不错。如果有时间有毅力能坚持的话，我相信会有巨大的收获的。奈何我没有坚持下来，真的很遗憾。不过我会在今后继续努力。
我真的是之前找了很多网站学习，视频看了不少，总感觉没学到什么 遇上实验楼的一周后就决定在这买课程学习了 模式很好，实践出真知，希望实验楼越来越好，长久走下去。
实验楼最有效也是最能锻炼水平的地方就在于实时实操，相较于跟着视频看老师讲解更加具备深刻记忆效果，虽然我还没有学完整门课程，但是后续会补上的，可能是传统的视频教学方式有一种先入为主的概念，所以针对这种学习方式能接受的人不太多，所以希望更多的人可以接受这种学习方式。
实验楼的环境真的很好，大部分内容对初学者也可以称得上友好了，自己偶尔会懈怠和着急，但班主任时常的问候和每日准时的邮件会给我动力，过度焦虑对我个人而言是一个亟待解决的问题，但这种程度的提醒还是让我很有收获。并且实验楼的内容真的很丰富，我本身信息收集和搜索的能力有欠缺，实验楼给了我一个学习的很好的平台，尤其弥补了眼高手低的问题。以后仍会继续使用，感谢！