人工智能-python數(shù)據(jù)挖掘課件

1、人工智能-python數(shù)據(jù)挖掘1目錄1、拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)分析；2、數(shù)據(jù)挖掘之?dāng)?shù)據(jù)可視化；3、使用智能算法挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律；4、使用數(shù)據(jù)挖掘做求職分析與決策；數(shù)據(jù)挖掘的職業(yè)技能分析1.數(shù)據(jù)挖掘的基本技能4數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)建?；镜臄?shù)據(jù)處理能力基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析能力算法服務(wù)于數(shù)據(jù)的能力實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)交易顯式數(shù)據(jù)分析隱式數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化業(yè)務(wù)到計(jì)算機(jī)計(jì)算模型的抽象能力2.數(shù)據(jù)挖掘-數(shù)據(jù)源-大數(shù)據(jù)5數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)3. 數(shù)據(jù)處理的兩大核心6數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)分析Hadoop平臺(tái) + Spark + Storm+.分布式存儲(chǔ)HDFS分布式計(jì)算MapReduce數(shù)據(jù)挖掘+智

2、能算法4.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)之NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)71、拉勾網(wǎng)職位數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)分析5.來(lái)自拉勾網(wǎng)的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)清洗9職位要求與技能描述數(shù)據(jù)爬取職位描述數(shù)據(jù)爬取數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)分析從數(shù)據(jù)清洗開(kāi)始重行刪列轉(zhuǎn)換向量化2、數(shù)據(jù)挖掘之?dāng)?shù)據(jù)可視化6.Python數(shù)據(jù)分析與可視化技術(shù)結(jié)構(gòu)11MatplotlibGUI可視化Web可視化第三方可視化企業(yè)可視化平臺(tái)+Pandas等數(shù)據(jù)分析模塊7.職位數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析與可視化12薪資與教育的關(guān)系薪資與經(jīng)驗(yàn)的關(guān)系薪資與城市的關(guān)系職位與發(fā)布時(shí)間的關(guān)系我的技能與薪資的關(guān)系3、使用智能算法挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律8.算法模型14我的技能與薪資的關(guān)系技能簡(jiǎn)歷薪資崗位訓(xùn)練-挖掘出薪資與崗位的關(guān)系對(duì)崗位分類判定

3、簡(jiǎn)歷的分類找到一種分類算法4、使用數(shù)據(jù)挖掘做求職分析與決策9.求職數(shù)據(jù)訓(xùn)練16職位數(shù)據(jù)爬取崗位數(shù)據(jù)爬取按照薪資分類訓(xùn)練按照薪資分類存放貝葉斯分類算法對(duì)簡(jiǎn)歷進(jìn)行分類。分到對(duì)應(yīng)的薪資類就意味著你的技術(shù)價(jià)值提示：未來(lái)重要的是不是算法怎么實(shí)現(xiàn)：而是怎么找到一種模型，正如上面這個(gè)簡(jiǎn)單的模型怎么抽取出來(lái)的。算法的實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用交給小朋友去寫(xiě)代碼。10.初始貝葉斯算法17貝葉斯分類算法是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法，它是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法。在許多場(chǎng)合，樸素貝葉斯(Nave Bayes，NB)分類算法可以與決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法相媲美，該算法能運(yùn)用到大型數(shù)據(jù)庫(kù)中，而且方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。干嘛要搞清楚這個(gè)算法能使用才是王道你身邊的哪些需求能使用NB分類算法后記采集的數(shù)據(jù)最終要被分析，并挖掘有價(jià)值的數(shù)據(jù)1.多應(yīng)用方向課程體系19Python開(kāi)發(fā) Python全棧Python自動(dòng)化 Py