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　　数据挖掘，市场研究，统计应用专业人士，国内知名的SPSS专业人士和培训师，多本软件教材、数据分析与挖掘专著的作者。 曾在复旦大学公共卫生学院任教数载，其教学以讲解深入浅出，重点突出，简...

　　希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才，PG电子平台目前尚未成功，但仍然在不断努力的人。

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　　Sklearn是python用于数据挖掘以及机器学习的利器，但是其功能庞杂，初学者很难理清脉络，快速学习其应用精髓。

　　本课程以以CRISP-DM为理论指导，系统介绍了sklearn在数据挖掘/机器学习各个环节的功能实现，从数据挖掘实战的角度出发详细介绍如何在sklearn中完成数据预处理、数据降维、数据建模、模型评估等各种操作，并突出特征选择、模型调参，模型集成等在数据挖掘实战环境中的重要课题。

　　学习完本课程后，学员将能够独立使用sklearn完成数据挖掘或机器学习实际项目。

　　强烈建议学员先学习系列课程中的《玩转pandas》，以具备实际项目操作中的数据准备能力。

　　学员事前应当学习统计分析的基本知识，建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。