Python数据建模（分类模型篇）

【课程目标】

  本课程主要讲解如何利用Python进行分类数据建模。

  通过本课程的学习，达到如下目的：

1. 掌握数据建模的标准流程。
2. 掌握各种分类预测模型的原理，以及算法实现。
3. 掌握各种分类模型类的重要参数，以及应用。
4. 掌握模型的评估指标、评估方法，以及过拟合评估。
5. 掌握模型优化的基本方法，学会超参优化。
6. 掌握集成优化思想，掌握高级的分类模型。

【授课时间】

  2-5天时间

  （要根据学员的实际情况调整重点内容及时间）

【授课对象】

  业务支持部、IT系统部、大数据系统开发部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。

【学员要求】

1. 每个学员自备一台便携机(必须)。
2. 便携机中事先安装好Python 3.9版本及以上。
3. 安装好Numpy,Pandas,statsmodels,sklearn,scipy等常用库。

注：讲师现场提供分析的数据源。

【授课方式】

  建模流程+ 案例演练 + 开发实践 + 可视化呈现

  采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。