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精选课程

我们关心的,不只是你学习后的结果,还有你学习中的快乐!


数据可视化

全面应对可视化呈现场景

带你从零基础掌握各种情境下的可视化呈现、用Tableau制作可视化分析报表、用Echarts制作动态可视化页面、用Illustrator制作精美可视化信息图。

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数据分析师(入门)

极简课程框架学习不走弯路

掌握数据分析的方法,将帮助你提升工作和决策的效率,挖掘别人看不见的信息和价值。从现在开始,像数据分析师一样从分析的角度,客观、系统地思考业务问题。

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Python爬虫(入门+进阶)

全实战完成爬虫进化

从轻量爬虫三步曲入手,通过爬豆瓣知乎拉勾淘宝京东等实战项目,掌握爬虫利器及Scrapy框架,打造分布式爬虫,学习反反爬技能,给你一个清晰的爬虫无痛学习流程。

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数据挖掘——网络挖掘

模型构建数据挖掘及可视化

课程遍历主流网络数据类型,从原理到实战系统学习,深入理解网络挖掘的知识体系,掌握网络数据获取、网络特性分析、相关挖掘算法的使用,以及网络挖掘的python实现。

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机器学习(入门)

项目落地全方位实战

掌握机器学习基本套路,能独立完成企业级机器学习项目;了解方法背后的原理,能够独立推导,获得技术面试经验;深谙特征、调参、集成学习等高级技巧,提升技术层次。

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数据挖掘竞赛入门——房价预测

掌握回归预测一般套路

课程通过分析和预测影响消费者购买房屋的主要因素,准确预测房屋的价格,并以此熟悉探索性分析、特征工程、模型训练及优化等流程,能够独立解决数据挖掘竞赛中的预测问题。

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王牌导师

前进的路上我们都曾彷徨,他们也许能帮你走的更好,一如茫茫大海中的灯塔为远航的船指引着方向。

电子科技大学教授、大数据研究中心主任。在Physics Reports、PNAS、Nature Communications等国际 SCI期刊发表300余篇学术论文,引用超过17000次,H 指数为63。畅销书 《为数据而生:大数据创新实践》作者。

主讲课程:

最简数据挖掘|数据挖掘概论 k-均值——最简单的聚类算法 KNN——最简单的分类算法

周涛

DC发起人 电子科技大学教授

香港科技大学博士后,法国国立电信学院及巴黎六大计算机科学与技术专业博士。本科和硕士毕业于北京大学计算机科学与技术专业。目前研究方向研究方向为城市时空数据挖掘。发表论文20余篇,其中SCI10余篇,引用300余次。

主讲课程:

数据分析师(入门) 数据挖掘——网络挖掘

王乐业

香港科技大学博士后

本科毕业于南京大学,博士毕业于昆士兰大学,后在南加州大学做博士后研究。她的主要研究方向是大数据处理、数据挖掘和地理信息系统。发表论文论文近20余篇,其中CCFA类论文10篇,获得昆士兰大学优秀博士论文奖,ADC2013最佳学生论文奖。

主讲课程:

LeetCode链表题大合集

苏涵

南加州大学博士后

电子科技大学、波士顿大学联合培养博士,在Physics Reports(顶级物理综述期刊)、Nature Communications(一流综合期刊)、Scientific Reports等期刊,发表高质量学术论文20余篇,H指数为12,总引用超490次。

主讲课程:

关键节点挖掘

张千明

DC首席数据官
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