数据挖掘最常用的语言是R语言和Python。
如果专精于做数据挖掘的话，两个都可以，如果还有做其他的话，比如网络爬虫或将研究转化为生产的话，推荐学Python。
在数据挖掘领域 ，python有很大的优势。除了语言灵活简单之外，数据挖掘相关的库丰富强大也是一个非常重要的原因。而且现在很多数据挖掘数据的工具，都会提供python接口。
大公司的数据挖掘，很多也用的是python。
除了数据挖掘分析之外，python在其他领域 ，例如爬虫 ，后台等地方，也有很多强大的轮子可以使用，几乎是万能语言。
（摘自简书，作者visiontry）
通过实战案例掌握Python数据挖掘分析的思路及算法则是最高效的学习方法：
2017年5月27-30日 (四天)
北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦
现场班：4200元 / 3600元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)；食宿自理
远程班：
3600元 / 3000元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)
Gino，早年获得名校数学与计算机专业学士和统计学专业硕士，近20年来一直进行着数据分析的理论和实践，数学、统计和计算机功底强悍。为人低调谦和，讲课富于激情和感染力。
他在高校担任过数学、计算机和统计学老师，也曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作，在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数，数据处理与分析科学精准，在实际应用中取得良好的预期效果。
他至今培训了来自高校、研究所、国外和各行各业的上千名学员，每一次培训都好评如潮。来自学术和业界的学员均在培训中受益颇多。
通过开发若干个实际项目和案例（这些项目和案例几乎覆盖了企业中全部的数据挖掘和机器学习模型），让学员：
1. 熟悉Python的基本结构与语法与数据类型，模块；熟悉函数，类设计，包的使用；
2. 了解异常处理与多线程；
3. 能开发出一些实际的应用项目；
4. 能胜任Python的数据挖掘和机器学习工作。
抛弃传统的知识、项目和实际案例分开讲解，直接引入设计好的实战项目和案例，带领大家循序渐进地开发出来。
在项目和案例开发过程中，引出问题，引入知识，进而运用知识解决问题。
通过实战案例把知识点都串起来，每个知识点都能找到一个真实的应用场景。这样就开创了在实战中学习、在学习中实战的新模式，既激活了枯燥的知识讲解，又熟悉了项目开发，一举两得。
第1天：数据整理（含numpy和pandas）
使用numpy及其数组整理数据（切片、产生随机数、复制、广播、排序等）
pandas数据结构：Series
pandas数据结构：Dataframe
数据索引和选择的各种方法
数据的分组、分割、合并、变形
缺失值数据和时间序列数据的处理
数据去重、去离群值和脏值
用Python进行统计分析
第2/3/4天：Python案例分析大全（但不局限于）
1. 文本挖掘原理和案例：数据可视化的各种方式
2. 预测分析核心算法：Python图片结构和分析（图片的k-means聚类分析）
3. 机器学习经典算法：图片的识别和分类：PCA建模
4. Python概率统计：二维手写数字识别（KNN方法）
5. 数据可视化：推荐系统的构建（最近邻方法、协同过滤）
6. Python经典金融分析：垃圾短信或邮件的识别与分类（Logistic对文本的分类）
7. Python量化投资：新闻的文本分类（TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐）
8. 算法和模型的优化：人脸识别
9. 模型精度评估和提升：朴素贝叶斯决策
10. 特征选取的方法：酒的品质分类预测
11. 最佳k-means分类数：机器学习的格点搜索和参数寻优
12. 交叉验证（CV）：惩罚线性回归分类器
13. 不平衡数据处理：使用支持向量机识别和分类
14. XGBoost：时间序列预测案例
15. 贝叶斯分析；机器集成学习算法案例
16. 逼近和最优化：Python随机模拟案例
17. 概率图模型：Python金融分析案例
18. 马尔科夫&蒙特卡罗：使用Python进行量化投资案例
现场班老学员9折优惠；
同一单位3人以上同时报名9折优惠；
折扣优惠不叠加。
1：点击最下面“阅读原文”中的“现场/远程报名”，网上填写信息提交；
2：给予反馈，确认报名信息；
3：进入结算中心，通过订单支付；
4：开课前一周发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南。
魏老师
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