人工智能时代Python数据挖掘数据分析路线

人工智能时代Python数据挖掘数据分析路线随着人工智能时代的到来，Python成为最具发展前景的编程语言，它凭借易学、易读、简单直接、难度低的优势迅速发展起来，已经与Java，C，C++成为全球前5大流行编程语言之一，所以也越来越多的人趁着热度学起了Python数据挖掘，那么你知道在人工智能时代学习Python数据挖掘分析都需要学什么吗？来跟我一起科普一下吧。

第一部分是Python基础部分，主要是环境的搭建，库的安装，基础语法的了解，学习时间2周
包括Python开发环境的搭建（使用Anaconda+pycharm，安装该环境包含了上课所需要的所有库，即包含numpy、pandas、scipy、matplotlib、scikit-learn等等，网上搜索Anaconda、pycharm即可获取安装。

）基础语法的了解，语言的示例和规范，变量、常量、运算符、表达式相关基础知识。

第二部分是Python数据挖掘的基础，主要是python数据分析相关库的学习和应用，学习时间2周
Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，数据描述与分析分析则主要用到pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。

第三部分是Python做文本挖掘及案例分析，主要是python爬虫的学习和应用，学习时间2周
数据分析离不开数据采集和爬取。

第三部分主要是教如何利用Python进行网络爬虫，以及通过案例学习文本分类和聚类相关知识。

学习时间2周第四部分是Python数据挖掘案例，主要通过讲解案例和动手实践案例，达到知识的融会贯通的应用。

学习时间2周
第四部分主要是动手、实践，将上面学习到的理论知识得以应用。

第四部分案例覆盖决策树、朴素贝叶斯、最近邻、随机森林、支持向量机、神经网络等重要的数据挖掘方法。

拟完成的案例包括不限于以下：使用关联规则进行购物篮分析、垃圾邮件的识别、图像识别、Iris数据挖掘的各种方法比较、电影或者图书推荐系统构建、屏蔽网页内容、街景识别和分类、手写文字的识别、最近邻回归进行预测、降维的各种方法、k-means聚类和中位数聚类等等。

含经典编程写算法和scikit-learn等。

最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。

祝各位都能早日成为高手，实现高薪就业。