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1 第一章 大数据分析与Python
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1.1 课程介绍及考核要求
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1.2 课程PPT
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1.3 课程相关软件下载
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1.4 python模块安装命令
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2 第二章 Python基础操作
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2.1 学习目标
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2.2 课程PPT
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2.3 演示代码与数据
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3 第三章 Python常用库与可视化
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3.1 学习目标
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3.2 课程PPT
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3.3 演示代码与数据
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4 第四章 关联规则分析-Apriori模型
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4.1 学习目标
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4.2 课程PPT
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4.3 演示代码与数据
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5 第五章 决策树模型
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5.1 学习目标
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5.2 课程PPT
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5.3 演示代码与数据
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6 第六章 贝叶斯模型
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6.1 学习目标
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6.2 课程PPT
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6.3 演示代码与数据
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7 第七章 聚类算法
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7.1 学习目标
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7.2 课程PPT
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7.3 补充知识
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7.4 演示代码与数据
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8 第八章 社会网络分析
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8.1 学习目标
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8.2 课程PPT
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8.3 演示代码与数据
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9 第九章 神经网络
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9.1 学习目标
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9.2 课程PPT
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9.3 补充知识
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9.4 演示代码与数据
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10 第十章 表征学习
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10.1 学习目标
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10.2 课程PPT
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10.3 演示代码与数据
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11 第十一章 案例实践
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11.1 网络数据抓取
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11.2 顾客市场细分
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11.3 房地产需求分析
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11.4 淘宝用户购物行为分析
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11.5 居民幸福感分析
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12 拓展及考核安排
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12.1 期末考核安排及课程论文模板
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12.2 UCI数据集
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12.3 阿里天池数据集
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12.4 科学数据银行
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12.5 更多数据源
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12.6 毕业论文资料
学习目标：理解感知机与神经网络
掌握卷积神经网络方法
掌握递归神经网络方法
掌握TensorFlow的使用方法
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