極客時間出品的《資料分析實戰45講》由陳暘所作，陳暘是清華大學計算機博士。本專欄課程，我們邀請到了陳暘老師，來為你講解資料分析，幫你攻破它。
《資料分析實戰45講》課程背景
資料一直都有，但我們從未像現在這樣需要資料，渴望資料，因為大資料已經改變了我們思考和決策的方式，並正在創造未來。當下，幾乎每個人和每個公司都需要具備資料分析的能力，只有這樣，我們才能真正參與到這個海量資料崛起的時代。
但是，說到資料分析和資料探勘，很多人都是心嚮往之，卻總是望而卻步：
要學的東西太多了，從統計學到 SQL，從 Python 到 R 語言，聽著就累；
感覺太難了，資料探勘演算法根本學不明白，真叫人頭大；
也學了不少東西，但覺得很理論，完全不知道該怎麼用。
確實，資料探勘和資料分析有一些門檻，但是和學習任何新東西一樣，它也需要更加高效的方法。事實上，你只需要熟悉資料從採集、清洗到整合的準備過程，掌握最核心的十個資料探勘演算法，重視對工具的熟練使用，從一個個小專案做起，快速積累經驗，你就能擁有資料分析這項新技能，有能力真正把資料轉化成財富，創造價值。
為此，我們邀請了陳暘來為你講解資料分析，幫你攻破它。
《資料分析實戰45講》講師介紹
陳暘，清華大學計算機博士，前 IBM 中國研究院工程師。IEEE & ACM Member，中國人工智慧協會成員，中國計算機協會 CCF 大資料專委。
在這個專欄裡，他將結合自己的學習體會和實踐經驗，帶你由淺入深掌握資料分析的核心知識點，並且結合案例手把手教你從源頭上認識資料分析，熟悉對應的工具操作。同時，為了幫助你融會貫通，專欄還設計了專屬題庫，保證你能夠即學即用。
《資料分析實戰45講》專欄模組
專欄共 45 講，分為 5 大模組。
預習篇
介紹資料分析的全景圖和最佳學習路徑。此外還有 3 篇 Python 入門內容，分別是 Python 的基本語法和兩大工具 NumPy、Pandas，幫助你快速上手。
基礎篇
幫你梳理資料分析的流程，瞭解資料分析的方方面面。包括資料分析的基礎概念、資料採集、資料處理以及資料視覺化。
演算法篇
演算法是資料探勘的精華所在，也是專欄的重點內容。專欄精選 10 大演算法，包括分類、聚類和預測三大型別。每個演算法都從原理和案例兩個角度學習，幫助你快速理解和應用。
實戰篇
理論是鎧甲，落實在專案，進行實戰才是我們的終極目標。專欄裡精選了 5 個專案，讓你在實操中深入理解資料分析，體驗資料思維。
工作篇
面試通向資料分析工程師的最後一步，所以這一模組會告訴你面試時需要注意什麼，職位的晉升路徑又是怎樣的？幫你打通最後一關。
《資料分析實戰45講》課程目錄
預習篇
01資料分析全景圖及修煉指南
02學習資料探勘的最佳學習路徑
03 Python基礎語法：開始你的Python之旅
04 Python科學計算：用NumPy快速處理資料
05 Python科學計算：Pandas
基礎篇
06學習資料分析要掌握哪些基本概念？
07使用者畫像：標籤化就是資料的抽象能力
08資料採集：如何自動化採集資料？
09資料採集：如何用八爪魚採集微博上的“D&G”評論？
10 Python爬蟲：如何自動化下載王祖賢海報？
11資料清洗：資料科學家80%時間都花費在了這裡？
12資料整合：這些大號一共20億粉絲？
13資料變換：大學成績要求正態分佈合理麼？
14資料視覺化：掌握資料領域的萬金油技能
15 —次學會Python資料視覺化的10種技能
16基礎篇熱點問題答疑
演算法篇
17決策樹（上）：要不要去打籃球？ C4.5來告訴你
18決策樹（中）：CART，_棵是迴歸樹，另一棵是分類樹
19決策樹（下）：我們也來預測Titanic乘客生存率
20樸素貝葉斯（上）：下意識判斷要不要嫁給他？
21樸素貝葉斯（下）：如何對文件進行分類？
22 SVM (上）：如何用_根棍子將藍紅兩色球分開？
23 SVM (下）：如何進行乳腺癌檢測？
24 KNN (上）：如何根據打鬥和接吻次數來劃分電影型別？
25 KNN (下）：如何對手寫數字進行識別？
26 K-Means (上）：如何給20支亞洲球隊做聚類？
27 K-Means (下）：如何使用K-Means對影像進行分割？
28 EM聚類（上）：如何將_份菜等分給兩個人？
29 EM聚類（下）：用EM演算法對王者榮耀英雄進行劃分
30關聯規則挖掘（上）：如何用Apriori發現使用者購物規則？
31.關聯規則挖掘（下）：導演如何選擇演員？
32 PageRank (上）：搞懂Google的PageRank演算法
33 PageRank (下）：分析希拉蕊郵件中的人物關係
34 AdaBoost (上）：如何使用AdaBoost提升分類器效能？
35 AdaBoost (下）：如何使用AdaBoost對房價進行預測？
36演算法篇綜合答疑
實戰篇
37.資料採集實戰：如何自動化運營微博“加粉絲、寫評論、發微博”？
38.資料視覺化實戰：如何給毛不易的歌曲做個詞雲展示？
39.資料探勘實戰（1):信用卡違約率分析
40.資料探勘實戰（2):如何針對一個視訊網站搭建視訊推薦演算法？
41.資料探勘實戰（3):如何對比特幣走勢進行預測？
42.當我們談深度學習的時候，我們都在談什麼？
43.如何用Keras搭建深度學習網路，做手寫數字識別？
工作篇
44.如何培養你的資料分析思維？
45.求職簡歷中沒有相關專案經驗該怎麼辦？
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