1946年2月16日，是一个值得纪念的日子。在这一天，人类历史上真正意义上的第一台电子计算机诞生了，此后计算机便随着科技的发展以强大的生命力飞速发展着。

而作为用来定义计算机程序的形式语言——编程语言也紧跟计算机其后蓬勃发展，到目前为止，人类已发明了上千种不同的编程语言，同时每年还会有新的编程语言诞生。

说到编程语言，大家最先想到的应该就是C，C++，Java等等。不过，超模君今天要介绍的是2017年编程语言排行榜榜首的Python。

1989年圣诞节期间，Guido因为没什么安排有点无聊，于是决定开发一个新的脚本解释程序作为ABC语言的一种继承来打发一下时间。ABC语言是Guido曾参与设计的一种教学语言，虽然非常优美和强大，但并没有成功诞生。

至于失败的原因，Guido认为是ABC语言非开放造成的，于是在避免重蹈覆辙的同时实现曾经闪现过的灵感的推动下，Python在Guido手里诞生了。

截止至今日，Python俨然成为了最受欢迎的程序设计语言之一。作为一门易读、易维护的编程语言，Python用途十分广泛。

除了用于人工智能以外，Python还能应用于图形处理、数学处理等方面，以及目前需求不断上涨的数据挖掘领域。

那么，数据挖掘究竟是什么呢？如何操作的呢？

当今大数据时代，各行各业每时每刻都会产生大量的数据，能否从中获取有用的知识成为了关键，数据挖掘因此应运而生。所以，数据挖掘可以说是从海量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

那么，怎么才能更好地掌握数据挖掘，最高效的学习路径应该是什么样的呢？

为此，超级数学建模携手唐宇迪老师以Python为基础，为你带来实用度与趣味度满分的《Python数据挖掘实战》课程！

作为数据挖掘的入门基础课程，并没有只是灌输大量理论，而是循序渐进，从基础知识结合操作讲起，再进阶提升，最后结合案例进行实战训练。

因此，该课程不但适合数据挖掘、机器学习等爱好者和相关科研工作者，也适合编程零基础的小伙伴参与学习，课后唐老师还会及时跟踪答疑。

即便是纯小白，超模君相信学习该课程不会有太大的压力。

关 于 课 程 详 情

【课程信息】

「 学习平台 」

腾讯课堂

「 上课形式 」

课程均为录播视频

「 课前准备 」

了解数据挖掘和python基本概念

「 学习周期 」

建议每周至少学习2小时，一个月内可完成两遍

「 面向人群 」

数据挖掘爱好者、科研工作者、

人工智能、机器学习爱好者、

零基础的小白、负基础的小白白

「 答疑形式 」

学习群老师随时答疑，即便是最初级的问题

「 课程资料 」

知识解读、操作详解、案例实战、课后拓展

「 课程收益 」

1.快速掌握数据挖掘的基础知识

2.掌握数据建模的原理与应用

3.可独立完成项目实战

「 课程福利」

开学优惠活动

（活动时间：3月8日—3月14日）

开学季悄然而至，相信很多小伙伴已经陆续返校，为了给大家一个诚意满满的开学豪礼，小天埋头苦干了好几天，给大家捣弄了一波优惠福利，现附上详细说明。

活动时间：3月8日—3月14日

《Python数据挖掘实战课程》（共59学时）

课程章节较多，可滚动查看详情

第一章  泰坦尼克号获救预测

1. 数据挖掘任务流程

2. 数据介绍 

3. Python兵器库介绍

4. sklearn库介绍 

5. 数据读取与统计分析

6. 性别特征分析

7. 船舱等级特征分析

8. 缺失值问题

9. 年龄特征缺失值填充与分析

10. 登船地点特征分析

11. 家庭特征分析

12. 特征相关性

13. 构建特征

14. 机器学习算法概述

15. 交叉验证

16. 多种机器学习算法模型效果

17. 集成模块

18. 特征重要性衡量

19. 总结与特征预处理

第二章 用户画像

1. 用户画像概述                          

2. 如何建立用户画像                                       

3. 用户搜索数据介绍   

4. 任务概述与方案           

5. 构造词向量特征              

6. 构造输入特征                    

7. 建立预测模型                 

第三章 kaggle数据科学

1. kaggle数据科学调查介绍 

2. 基本情况可视化展示 

3. 工资情况       

4. 技能使用情况      

5. 数据集与平台

6. python和r哪家强

7. 调查总结

第四章 Xgboost实战

1. Xgboost算法概述                            

2. Xgboost模型构造                      

3. Xgboost建模衡量标准                        

4. Xgboost安装

5. 保险赔偿任务概述

6. Xgboost参数定义

7. 基础模型定义

8. 树结构对结果的影响

9. 学习率与采样对结果的影响

第五章 京东购买预测

1. 项目与数据介绍                          

2. 数据挖掘流程                    

3. 数据检查          

4. 构建用户特征表单              

5. 构建商品特征表单

6. 数据探索概述

7. 购买因素分析

8. 特征工程

9. 基本特征构造

10. 行为特征

11. 累积行为特征

12. Xgboost模型

第六章 房价预测

1. 房价预测任务概述           

2. 离散型数据              

3. 数据对数变换               

4. 缺失值处理与box-cox变换                    

5. 模型预测                        

关 于 学 习 资 料

或许你已经收藏了很多学习干货，但超模君还是很想帮你节约总结干货的时间，以便你可以把更多的时间用于学习与实战。

因此，本次课程主要包含四个方面：

1.默认你是个小白，课程从基础知识讲起；

2.课程中会对涉及的知识理论和操作流程进行总结，让你牢记于心；

3.课程中涉及的课件代码，已提前上传，方便学习与实战；

4.课程中会提供海量实战案例，让你学以致用，增强实操能力。

利用数据挖掘预测泰坦尼克号获救情况

关 于 授 课 老 师

对于唐老师，大家或许有点陌生。不担心，今天过后，你们都会熟悉他的。作为本次课程的主讲老师，他将自己多年的机器学习、数据挖掘经验和Python使用技巧分享给大家。所以课程不仅是知识，还有思维和方法，你完全可以做到举一反三。

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