如何用Python实现最实用的数据挖掘算法
数据挖掘入门
Description
数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。
数据挖掘的核心知识点是机器学习建模。本门课程，我们特别邀请到历任数据科学家、高级数据与应用科学家、策略运营专家的张宇晖老师，带你回顾机器学习的基本概念，并为你详细介绍使用Python实现机器学习算法的方式：scikit-learn库。接下来则重点为你讲解一个简单的监督学习模型（决策树）和一个简单无监督学习模型（K-means）在Python中是如何具体实现的。
本节课程是由授课老师与三节课合作制作的。在此，要特别感谢老师的辛苦付出！经历了课程立项、设计、开发中的众多环节，我们才能最终为你呈现现在的这门课程。无论是授课老师还是三节课团队，都希望这门课程能够让你有所收获，希望同学们结合个人工作情况，学以致用。
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What You Will Learn!
- 1.了解机器学习基本概念
- 2.了解Python实现机器学习算法的方式：scikit-learn库
- 3.掌握决策树模型在Python的具体实现方法
- 4.掌握K-means模型在Python的具体实现方法
Who Should Attend!
- 1.数据分析方向从业者
- 2.想要提升数据分析能力的互联网从业者
- 3.对大数据分析感兴趣的学习者