学习使用Python开展数据科学与监督式机器学习，携手专业讲师搭建分类模型
跟随行业顶尖Python讲师系统学习数据科学与监督式机器学习核心知识，从零到实战完整搭建专业分类模型，落地可商用的数据分析建模方案。
课程核心学习内容
- 吃透Python监督机器学习与分类建模底层基础理论
- 针对模型特征、目标变量开展专业探索性数据分析
- 实操各类特征工程技巧，完成数据集训练集、测试集、验证集划分
- 基于scikit-learn工具搭建、解读K近邻与逻辑回归分类模型
- 借助混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1值完成模型性能全方位评估
- 掌握不平衡数据集处理方案：阈值调整、多样采样法、类别权重优化
- 完成决策树模型搭建、调参与效果评估，进阶学习随机森林、梯度提升机等高阶集成模型
课前学习要求与环境准备
为保障学习效率，我们给出以下课前学习与工具配置建议：
- 优先前置学习：数据预处理与探索性数据分析课程、回归分析专项课程
- 工具环境：Jupyter Notebooks，配套免费下载资源，课程内附带完整安装指导
- 知识储备：掌握基础Python、Pandas库操作更佳，无相关基础也可从零入门
课程详细介绍
本课程以真实项目实战为核心导向，一站式带你吃透Python分类模型与监督机器学习全套实操技能。
课程开篇将完整复盘Python标准化数据科学工作流，拆解各类分类算法适用场景，梳理完整分类建模标准流程，搭建清晰的知识学习框架。
你将系统实操探索性数据分析（EDA），熟练运用数据标准化、虚拟变量转换、分箱处理等主流特征工程手段，规范完成数据集拆分，划分独立训练集、测试集与验证集，为建模做好完备数据准备。
课程中期实操搭建K近邻、逻辑回归两大基础分类模型，学习解读模型系数逻辑；同时借助混淆矩阵、准确率、精确率、召回率等指标量化模型效果。针对不平衡数据集场景，详解阈值调整、过采样、SMOTE采样、类别权重调整等落地优化方案，解决实际建模常见数据偏差难题。
全程你将代入Maven国家银行风控数据科学家的真实岗位视角，运用课程所学数据分析技能挖掘银行客户数据，搭建精准分类模型，区分高、中、低三类信用风险客户，复刻企业真实业务建模流程。
课程收尾阶段聚焦决策树模型，完成模型搭建、参数调优、可视化与效果优化；进一步延伸至随机森林、梯度提升机等高阶集成学习模型，掌握工业级高性能分类建模方案。
完整课程大纲
- Python 数据科学简介：讲解数据科学与机器学习行业范畴，梳理必备前置技能，拆解数据科学全流程工作环节
- 分类入门：梳理分类任务基础概念、专业术语，区分不同分类建模类型与业务目标，搭建标准化建模流程
- 建模前的数据准备与探索性数据分析：掌握建模前置数据处理与EDA完整步骤，学习挖掘目标变量、特征变量及变量间关联关系的实用技巧
- K-最近邻：拆解KNN分类算法底层逻辑，使用Python完整落地KNN模型搭建实操
- 逻辑回归：详解逻辑回归数学原理，实操模型拟合、正则化强度调参全流程
- 分类指标：精准区分各类模型评估指标适用场景，熟练运用精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC完成模型效果校验
- 样本不平衡数据：剖析不平衡数据集建模难点，学习多套优化策略提升失衡数据下模型预测精度
- 决策树：搭建并评估决策树分类模型，算法自动寻找最优数据分割节点完成类别区分
- 集成模型：讲解集成学习基础原理，深度实操随机森林、梯度提升机主流集成分类模型
课程配套学习资源
即刻报名即可永久、不限次数获取全套配套学习素材，资源清单如下：
- 9.5小时高清系统教学视频
- 18份课后配套作业习题
- 9套章节专项测验
- 2套完整实战项目案例
- 250页以上《Python数据科学：分类》专属电子教程
- 可下载项目原始文件与完整参考答案
课程适配人群
- 想要掌握Python监督学习模型搭建与落地应用的数据科学从业者
- 希望深耕分类算法、计划转型数据科学岗位的分析师、BI业务专家
- 零基础入门，想要学习全球热门开源编程语言Python的技术爱好者
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