# **目标** * 数据挖掘的基本理论 * 数据挖掘的实现过程 * 常用的数据挖掘的算法 * 基于python的数据挖掘使用 * 数据挖掘的实际应用 # **工具** •Anaconda(numpy, pandas, matplotlib, scipy等) •Sklearn •Opencv •Pycharm+JupyterLab •Weka •Orange # **书籍** •《数据挖掘技术与应用》 主编：闭应洲 许桂秋， 出版社：浙江科学技术出版社 •《数据挖掘导论》，Pang-Ning Tan、 Michael Steinbach、 Vipin Kumar著，范明、范宏建 等译，人民邮电出版社 •《数据挖掘：概念与技术》，Jiawei Han、 Micheline Kamber、 Jian Pei著，范明、孟小峰 译，机械工业出版社 •《数据挖掘：实用机器学习工具与技术（原书第4版）》，\[新西兰\] 伊恩，H.，威腾（Ian，H.，Witten） ... 著，李川 郭立坤 彭京 蔡国强 任艳等译 ，机械工业出版社 # **竞赛** •阿里的天池大数据竞赛 （https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList） •DataCastle大数据竞赛平台（https://www.dclab.run/index.html） •数泉竞赛平台(https://www.datafountain.cn/) •科赛（https://www.kesci.com/apps/home/competition） •Kaggle竞赛(https://www.kaggle.com/) •百度人工智能竞赛(https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition)