第一天：Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
一、引言：Python在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用
Python語言特點與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
Python數(shù)據(jù)挖掘生態(tài)圈介紹
二、Python基礎(chǔ)語法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Python變量、數(shù)據(jù)類型與運算符
條件語句與循環(huán)結(jié)構(gòu)
列表、元組、字典與集合
三、Python數(shù)據(jù)處理庫Pandas
Pandas基礎(chǔ)介紹與安裝
數(shù)據(jù)讀取與存儲
數(shù)據(jù)清洗與預處理
數(shù)據(jù)探索與可視化
四、數(shù)據(jù)挖掘算法基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)挖掘算法分類與概述
監(jiān)督學習算法簡介（如線性回歸、邏輯回歸）
無監(jiān)督學習算法簡介（如聚類分析）
五、案例分析與實戰(zhàn)演練
基于Pandas的數(shù)據(jù)處理實戰(zhàn)案例
簡單數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用案例
第二天：Python數(shù)據(jù)挖掘高級應(yīng)用
一、數(shù)據(jù)挖掘算法深入
決策樹與隨機森林
支持向量機（SVM）
集成學習與模型融合
二、Python機器學習庫Scikit-learn
Scikit-learn庫介紹與安裝
Scikit-learn基本使用與模型訓練
模型評估與優(yōu)化
三、數(shù)據(jù)可視化與報告生成
Matplotlib數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
Seaborn高級可視化庫
報告生成與展示
四、數(shù)據(jù)挖掘項目實戰(zhàn)
數(shù)據(jù)挖掘項目流程梳理
實戰(zhàn)項目案例分析與操作
項目經(jīng)驗與問題總結(jié)
五、總結(jié)
培訓內(nèi)容的回顧與總結(jié)
討論分析與答疑
培訓內(nèi)容可以根據(jù)實際需求靈活調(diào)整。