滴滴如何找到最佳打车路线数据挖掘功不可没

2020-07-31 12:01 Python绿色通道

“数据驱动“这个词你一定不陌生,字节跳动借助数据挖掘为用户推荐内容滴滴依靠数据挖掘来找到最合理的路线美团凭借数据挖掘算法进行派单等等。

每一个和你生活息息相关的 App 或者产品背后都有数据挖掘的存在。(在金融、零售、制造、交通、通信等等都在广泛应用)可以说对数据的挖掘和使用,是每家一线企业从业者必备的技能

我认识很多从业者,学过很多数据分析的知识,但到了数据挖掘这个核心阶段,就一头雾水:

· 单纯学理论,浪费时间。大部分数据分析课程和书,都会从技术的角度讲解,你学完以后理论无法用到实际工作中;

· 努力拆案例,毫无效果。有些资料直接拆解案例,但因为业务不同、数据不同、目标不同,花费精力所学的内容,无法在实际工作中举一反三;

· 业务突然需要,直接懵掉。有些人因为业务调整,工作内容里新增了数据挖掘相关内容,结果从来没学过,一边学一边用,缺少完整的方法论做起来一定很吃力。


如果你对数据挖掘的理解始终停留在公式、算法层面,或者你都还不知道数据挖掘要做啥。可以学习下拉勾教育刚上线的专栏「数据挖掘思维与实战24讲」。带你发掘数据隐藏价值,构建高薪知识架构。

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因为是他,所以我要推荐


这个专栏讲师叫:贺夏龙,是马蜂窝数据挖掘负责人、高级算法专家。在信息流推荐、自然语言处理和数据挖掘方向有多年技术和团队管理经验,曾主导过推荐系统标签体系建设、数字化内容运营平台、用户画像平台,以及旅行知识图谱等大型项目,擅长运用算法解决实际问题。


如果这是你,那对你很有帮助


工作中要用到数据分析或想成为数据分析师这个专栏可以帮助你了解数据挖掘的一般流程,以及如何使用算法进行数据分析,让你在工作中更加得心应手;

还没找到职业方向,或者想深入从事数据岗位的程序员这个专栏会在你原有的技术基础上,告诉你该如何成为数据挖掘算法工程师。

产品,运营、业务负责人这个专栏可以带你了解数据挖掘方法,设定靠谱的策略,做出正确的决策,并与数据工程师更好地沟通协作。

到底讲啥,值得我强烈的推荐?

这个专栏从构建数据挖掘思维的角度出发,为你详解数据挖掘,具体分为三大部分:


· 基础知识准备(模块一)。带你建立对数据挖掘的全局认知,学习课程中可能会涉及的一些基础知识(包括必备的 Python 语言知识,以及如何搭建 Python 环境),夯实基础知识,帮你快速进入状态。


· 数据挖掘过程(模块二)。授人以鱼不如授人以渔,这个部分的重点是让你能够在思想和行为上都做足准备,全面细致地了解数据挖掘方法的实施过程。同时,也会讲到数据挖掘过程中的每一个步骤都会遇到哪些坑,帮你加强思考、少走弯路,明白从理论到实战,“数据挖掘”这个词是如何一步步变具体的。


· 算法详解(模块三~模块七)。涉及数据挖掘的分类、聚类、回归、关联分析这四大问题,以及自然语言处理的部分知识。重点介绍每个算法的理念、优缺点、应用场景,配合简短的代码来说明该如何使用,让你能够快速上手应用。每个模块的最后一个课时,都会通过实践案例,为你演示实战中该如何处理具体问题。


课程最后还有一个彩蛋专栏的最后会提供数据挖掘的开源工具和学习资源:如果你不会写代码,也可以先使用这些工具来进行数据挖掘;如果你希望在数据挖掘方面有更加深入的学习和理解,那么这些资源也会帮到你。


下面是课程的目录,一定对你很有帮助


内容介绍完毕,最后再提醒一下:
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本文章转载自公众号:Python_channel

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