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好呃，那我们接下来看看我们数据挖掘的一些应用方向，呃，我们先来看一下，有现在这几年比较热门的一个词叫数据科学家，ok 这个的话其实就是我们大家要理解这个数据科学家，其实它是一个，领域，而不是说是一个职业，很多国内的话很多人认为说可能就是这种职业家，数据科学家，其实数据科学家的话，他应该包括一个整体的一个团队，就是说我们需要有一些数据处理的一些人，还有其实我们在前面的话，如果说我们有一些是数据去提提取的，像我们团队的话，我们就有数据采集组，ok 那我们有数据采集的人，然后的话有数据处理的人，也就是我们所谓的e t i o k，e t l 这些数据探索性分析啊等等，然后有数据建模的人，然后有数据工程开发的这些人，就是模型部署上线的时候，有另外一些团队负责，所以呢呃我们希望说数据科学的话，其实是一个数据团队，那这个团队的话我们做一些与数据相关的一些工作，呃，说当然现在这个国内有非常流行一种叫全站工程师，全站工程师的话，其实就是说各方面它都会涉及，ok 啊，不管是数据的采集，它例如说售后很厉害
1、了解常用数据挖掘算法原理 2、学习模型评估的常用方法 3、熟练学习混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线和LIFT曲线、学习最小二乘法的理论知识 5、学习线性回归原理及R语言实现 6、学习不同决策树算法的基本原理
3、熟练学习混淆矩阵、ROC曲线、KS曲线和LIFT曲线的原理及R语言PG电子平台实现
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资深数据挖掘专家，超过14年的数据挖掘与分享相关工作经验；曾经从事过咨询、电力、游戏、金融和物流等行业，熟悉不同行业的数据特点，有丰富的利用Python和R语言进行数据挖掘实战经验，2017-2023年微软数据科学和AI方向最有价值专家(微软MVP)，《中国现场统计研究会大数据统计分会》第一届理事，历届中国R语言大会特邀演讲嘉宾。已出版图书：《RPG电子平台语言数据分析与挖掘（微课版）》、《Keras深度学习入门、实践与进阶》、《R语言游戏数据分析与挖掘》、《R语言与数据挖掘》、《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》。即将出版：《深度学习实战：基于Keras》（python版）
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