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1概述1

1.1 何为数据工程师1

1.2 数据分析的流程3

1.3 数据分析的工具11

1.4 大数据的思与辨14

2关于Python17

2.1 为什么是Python17

2.2 常用基础库19

2.2.1 Numpy19

2.2.2 Pandas26

2.2.3 Scipy37

2.2.4 Matplotlib38

3基础分析43

3.1 场景分析与建模策略43

3.1.1 统计量43

3.1.2 概率分布48

3.2 实例讲解55

3.2.1 谁的成绩更优秀55

3.2.2 应该库存多少水果57

4数据挖掘60

4.1 场景分析与建模策略60

4.1.1 分类61

4.1.2 聚类76

4.1.3 回归86

4.1.4 关联规则90

4.2 数据挖掘的重要概念93

4.2.1 数据预处理93

4.2.2 评估与验证97

4.2.3 Bagging与Adaboost99

4.2.4 梯度下降与牛顿法102

4.3 实例讲解105

4.3.1 信用卡欺诈监测105

4.3.2 员工离职预判110

5深度学习114

5.1 场景分析与建模策略115

5.1.1 感知机115

5.1.2 自编码器119

5.1.3 限制玻尔兹曼机123

5.1.4 深度信念神经网络127

5.1.5 卷积神经网络129

5.2 人工智能应用概况137

5.2.1 深度学习的历史137

5.2.2 人工智能的杰作140

5.3 实例讲解146

5.3.1 学习识别手写数字146

5.3.2 让机器认识一只猫151

6大数据分析160

6.1 常用组件介绍160

6.1.1 数据传输160

6.1.2 数据存储165

6.1.3 数据计算174

6.1.4 数据展示180

6.2 大数据处理架构188

6.2.1 Lambda架构189

6.2.2 Kappa架构192

6.2.3 ELK架构193

6.3 项目设计194

参考文献202