目录

  • 前言
    • ● 浅谈未来发展7个方向
    • ● 推荐书籍
  • 模块一:数据采集与处理技术概述
    • ● 教学内容
    • ● 教学工具安装
    • ● 实验一:编译环境搭建和安装数据预处理库
    • ● 章节测试
  • 模块二:科学计算库Numpy
    • ● 教学内容
    • ● 教学视频
    • ● 辅助资料下载
    • ● 课堂实践题
    • ● 章节综合练习
    • ● 实验二:Numpy的基本操作
    • ● 章节测试
  • 模块三:Pandas基础
    • ● 教学内容
    • ● 教学视频
    • ● 课堂实践题
    • ● 辅助资料下载
    • ● 实验三:Pandas的基本操作
    • ● 章节测试
  • 模块四:数据采集和获取
    • ● HTML基础
    • ● 网页请求原理
    • ● 抓取网页数据
    • ● 数据解析
    • ● 数据获取
    • ● 实验四:数据采集实验
    • ● 章节测试
  • 模块五:数据清洗
    • ● 数据清理概述
    • ● 缺失值的检测与处理
    • ● 重复值的检测与处理
    • ● 异常值的检测与处理
    • ● 综合案例
    • ● 实验五:数据清洗实验
    • ● 章节测试
  • 模块六:数据预处理
    • ● 数据集成
    • ● 数据变换
    • ● 数据规约
    • ● 案例分析
    • ● 实验六:数据基本分析
    • ● 章节测试
推荐书籍

推荐视频:

  • 跟李沐学AI,https://space.bilibili.com/1567748478


推荐书籍

  1. 统计学导论


2. 深度学习推荐算法


3.  深度学习之Pytorch物体检测实战


4. 吴恩达 机器学习


5.时间序列论文:Forecasting at Scale


6.机器学习  周志华