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第一天：Python数据挖掘基础
一、引言：Python在数据挖掘中的应用
Python语言特点与数据挖掘的关系
Python数据挖掘生态圈介绍
二、Python基础语法与数据结构
Python变量、数据类型与运算符
条件语句与循环结构
列表、元组、字典与集合
三、Python数据处理库Pandas
Pandas基础介绍与安装
数据读取与存储
数据清洗与预处理
数据探索与可视化
四、数据挖掘算法基础
数据挖掘算法分类与概述
监督学习算法简介（如线性回归、逻辑回归）
无监督学习算法简介（如聚类分析）
五、案例分析与实战演练
基于Pandas的数据处理实战案例
简单数据挖掘算法应用案例
第二天：Python数据挖掘高级应用
一、数据挖掘算法深入
决策树与随机森林
支持向量机（SVM）
集成学习与模型融合
二、Python机器学习库Scikit-learn
Scikit-learn库介绍与安装
Scikit-learn基本使用与模型训练
模型评估与优化
三、数据可视化与报告生成
Matplotlib数据可视化基础
Seaborn高级可视化库
报告生成与展示
四、数据挖掘项目实战
数据挖掘项目流程梳理
实战项目案例分析与操作
项目经验与问题总结
五、总结
培训内容的回顾与总结
讨论分析与答疑
培训内容可以根据实际需求灵活调整。
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