Python数据分析与挖掘实战（第2版）一共分为三个部分，包括基础篇（第1～5章）、实战篇（第6～12章）、提高篇（第13章）。

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，核心方法包括分类、聚类、关联规则、回归、异常检测等。

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2024年第二期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班

《Python数据分析与挖掘实战（第2版）》的配套学习视频，课程内容共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11章）

大数据分析师主要负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化；根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法；通过数据探索和模型的输出进行分析，给出分析结果。

该平台主要主要依托于其自主研发的大数据挖掘建模平台实现，为企业客户提供一站式服务，打通“数据到模型，模型到应用”全链路。据了解，该平台采用可视化操作方式，通过丰富内置算法，帮助用户快速、一站式地进行数据分析及挖掘建模，可应用于处理海量数据、高复杂性的数据挖掘任务，为其提供准确、高精度的计算结果。...

大数据人工智能实验室-大数据培训方案

随着人工智能技术深度融入制造、医疗、金融等行业，AI技能型人才需求井喷！据预测，到2025年，我国人工智能核心产业人才缺口将达500万。中职院校作为技能人才培养的“主阵地”，亟需紧跟产业趋势，打造符合企业需求的AI技术人才。