數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)可視化是一個古老的話題，并非什么新生事物。近些年來，借助于計算機軟硬件的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)分析、挖掘、可視化相關理論和技術在各領域的應用更是有了質的飛躍。飯店選址、公交路線與站牌規(guī)劃、物流規(guī)劃、春運加班車次安排、原材料選購、商場進貨與貨架位置擺放、查找隱性貧困生、房價預測、股票預測、尋找黑客攻擊向量、犯罪人員社交關系挖掘、網(wǎng)絡布線、潛在客戶挖掘、個人還貸能力預測、異常交易分析、網(wǎng)絡流量預測、成本控制與優(yōu)化、客戶關系分析、商品推薦、文本分類、筆跡識別與分析、智能交通、智能醫(yī)療，這些都要借助于數(shù)據(jù)分析與挖掘相關的理論和工具才能更好更快地完成，而可視化則一直是用來輔助數(shù)據(jù)分析、挖掘進而做出正確決策的有力工具與技術。

數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)可視化是一門綜合性非常強的學科領域，既要掌握線性代數(shù)、統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等大量理論知識，又要熟悉編程語言或相關軟件的使用。

在眾多編程語言中，Python應該是最適合做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化的，其簡潔的語法、強大的功能、豐富的擴展庫以及開源免費、易學易用的低門檻特點，使得Python成為多個領域不可替代的語言。

課程主要內容和目標：

1）掌握數(shù)據(jù)分析、挖掘、可視化時需要了解的Python基礎知識；2）掌握擴展庫numpy數(shù)組運算與矩陣運算；3）掌握擴展庫pandas在數(shù)據(jù)分析與處理相關領域的相關技術；4）掌握擴展庫sklearn機器學習常用模型的實現(xiàn)與應用；5）掌握擴展庫matplotlib在數(shù)據(jù)可視化與科學計算可視化方面的應用。

總結

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