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大数据学习线路图,Python数据分析实战基础

Python Raybra_Wei 2年前 (2018-06-08) 849次浏览 1个评论 扫描二维码
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本文主要归纳 Python、数据分析的学习线路图,学习方向:

共分为五大板块:

板块一:熟悉 python,SQL

python

(1)python 语法

(2)常用数据结构(列表、元组、字典)

(3)python 高级用法(日期和时间、列表推导式、高阶函数、多线程)

SQL

(1)聚合

(2)表连接

(3)子查询

板块二:机器学习基本算法入门

(1)机器学习基本概念(样本、标签、特征、训练集、测试集、分类、聚类、回归)

(2)基本分类算法(决策树、线性模型、贝叶斯模型等)

(3)集成学习(bagging、boosting 等)

参考资料:周志华:《机器学习》,清华大学出版社,2016

板块三:sklearn、pandas

(1)pandas 基本函数使用

(2)sklearn 5 个分类算法调用,参数设置,交叉验证评估

(3)sklearn 单机特征工程、特征选择与聚类算法调用

板块四:数据分析进阶(天池新手赛)

赛题地址:天池新

(1)数据划分(训练集,验证集,测试集)

(2)提取特征(不少于 50 个)

板块五:数据分析实战(天池新手赛)

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在后面的学习中,我会分享一些自己总结的学习资料

大数据学习线路图,Python 数据分析实战基础


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  1. 大数据学习线路图 :idea:
    Raybra_Wei2018-06-14 10:55 Reply