本课程系统讲解大数据分析与挖掘的核心知识与实战技能。课程从大数据基础概念与Python编程入门开始，逐步深入到数据获取、预处理、分析与可视化等关键技术，并重点介绍逻辑回归、决策树、聚类、关联规则、神经网络等主流挖掘建模方法。最后通过综合项目实战，培养学员解决实际大数据问题的完整能力。

视频课程目录：
1. 初识大数据
2. Python编程基础
3. 大数据分析与可视化
4. 大数据获取
5. 大数据预处理
6. 大数据分析与挖掘建模
7. 大数据分析与挖掘项目实战




├─{01}--初识大数据
│ #1.3#--图文.pdf
│ (1.1)--1.1大数据的概念(1).ppt
│ (1.2)--1.2大数据分析与挖掘概述.ppt
│ (1.3)--1.3大数据分析与挖掘技术.ppt
│ [1.1]--1.1.mp4
│ [1.2]--1.2.mp4
│ [1.3]--1.3.mp4
│
├─{02}--Python编程基础
│ (2.1)--2.1基础知识(3).ppt
│ (2.2)--2.2字符串(1).ppt
│ (2.3)--2.3程序流程控制(1).ppt
│ (2.4)--2.4组合数据类型(1).ppt
│ (2.5)--2.5函数(1).ppt
│ (2.6)--2.6类(1).ppt
│ [2.1]--2.1.mp4
│ [2.2]--2.2.mp4
│ [2.3]--2.3.mp4
│ [2.4]--2.mp4
│ [2.5]--2.5_x26.mp4
│ [2.6]--2.6.mp4
│
├─{03}--大数据分析与可视化
│ ├─{01}--大数据分析基础
│ │ (3.1.1.1)--3.1.1numpy数组及其运算(一).ppt
│ │ (3.1.1.2)--3.1.1numpy数组及其运算（二）.ppt
│ │ (3.1.1.3)--3.1.1numpy数组及其运算（三）.ppt
│ │ (3.1.2.1)--3.1.2矩阵生成与常用操作（一）.ppt
│ │ (3.1.2.2)--3.1.2矩阵生成与常用操作（二）.ppt
│ │ [3.1.1.1]--3.1.1.1.mp4
│ │ [3.1.1.2]--3.1.1.2.mp4
│ │ [3.1.1.3]--3.1.1.3.mp4
│ │ [3.1.2.1]--3.1.2.1.mp4
│ │ [3.1.2.2]--3.1.2.2.mp4
│ │
│ └─{02}--大数据可视化实战
│ (3.2.1)--3.2.1顾客购买数量与商家收益的可视化.ppt
│ (3.2.2)--3.2.2学习成绩的可视化.ppt
│ (3.2.3)--3.2.33D图形.ppt
│ [3.2.1]--3.2.1.mp4
│ [3.2.2]--3.2.2.mp4
│ [3.2.3]--3.2.3.mp4
│
├─{04}--大数据获取
│ (4.1)--4.1大数据获取方法.ppt
│ (4.2)--4.2获取静态网页数据.ppt
│ (4.3)--4.3获取动态网页数据.ppt
│ [4.1]--4.1.mp4
│ [4.2]--4.2.mp4
│ [4.3]--4.3.mp4
│
├─{05}--大数据预处理
│ (5.1)--5.1数据预处理概述(1).ppt
│ (5.2)--5.2数据清理.ppt
│ (5.3)--5.3数据集成.ppt
│ (5.4)--5.4数据归约.ppt
│ (5.5)--5.5数据变换.ppt
│ [5.1]--5.1.mp4
│ [5.2.1]--5.2.mp4
│ [5.2.2]--5.2实操.mp4
│ [5.3]--5.3.mp4
│ [5.4.1]--5.mp4
│ [5.4.2]--5.4实操.mp4
│ [5.5]--5.5.mp4
│
├─{06}--大数据分析与挖掘建模
│ (6.1)--6.1大数据分析与挖掘建模概述.ppt
│ (6.2)--6.2预知考试能否及格——逻辑回归.ppt
│ (6.3)--6.3预测商场销量的高低——决策树(1).ppt
│ (6.4)--6.4大数据分析与挖掘建模-聚类分析.ppt
│ (6.5)--6.5西红柿与排骨的关系——关联规则.ppt
│ (6.6)--6.6发电厂发电量的预测——神经网络.ppt
│ [6.1]--6.1.mp4
│ [6.2]--6.2.mp4
│ [6.3]--6.3_x26.mp4
│ [6.4]--6.mp4
│ [6.5]--6.5.mp4
│ [6.6]--6.6.mp4
│
└─{07}--大数据分析与挖掘项目实战
(7.1)--7.1大数据分析与挖掘项目实战.ppt
[7.1]--7.1.mp4
[7.2]--7.2.mp4
[7.3]--7.3.mp4