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介绍
目录
课程概述
数据挖掘之数据属性类型结构及语言
课程目标
考核评价
讲师介绍
详细介绍
1.知识发现的流程
1.知识发现的流程
（606s）
2.数据挖掘的定义
2.数据挖掘的定义
（442s）
3.数据挖掘的来源及动机
3.数据挖掘的来源及动机
（456s）
4.数据属性及类型
4.数据属性及类型
（45s）
5.关联规则相关概念
5.关联规则相关概念
（527s）
6.Apriori算法
6.Apriori算法
（486s）
7.FP-Growth算法
7.FP-Growth算法
（423s）
8.Pandas数据结构介绍
8.Pandas数据结构介绍
（638s）
9.Pandas数据结构的基本功能
9.Pandas数据结构的基本功能
（420s）
10.Anaconda安装与配置
10.Anaconda安装与配置
（376s）
11.汇总和计算机描述统计
11.汇总和计算机描述统计
（496s）
12.Python图表绘制
12.Python图表绘制
（437s）
13.python的异常处理与调试
13.python的异常处理与调试
（310s）
14.ndarray多维数组
14.ndarray多维数组
（554s）
15.K-Means算法讲解
15.K-Means算法讲解
（482s）
工信教考
1045
门课
26624
人报名学习
承办单位：工业和信息化部教育与考试中心 技术支持：杭州沃土教育科技股份有限公司
