Python大数据分析与机器学习,王宇韬,本课程将讲解大数据分析中数据建模的常见方法，主要以机器学习模型为主，涉及线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、以及集成模型：随机森林模型、AdaBoost模型、XGBoost模型、LightGBM模型、特征工程、数据聚类分群、智能推荐系统模型、关联分析模型。 除了讲解模型的基本原理外，我们还将通过多个商业实战案例来巩固相关知识点，包括但不限于：银行客户价值预测、客户流失预警模型、银行客户违约预测模型、股票涨跌预测模型、银行信用卡精准营销模型、金融反欺诈模型、信用评分卡模型、金融产品智能推荐模型、银行客户分群模型、金融产品交叉销售模型等多个实战案例模型。 适用人群：对Python感兴趣的零基础同学 各个专业的大学生 企业乐于提高自己的员工 终身学习者 对数据分析感兴趣的朋友