2020，怎么避免被优化？

01. 高薪数据分析师必会-Python

本部分通过不同案例，可帮大家快速掌握实际工作中常用的文本分类和关联分析等知识点，对想进阶提升或查漏补缺的同学会有很大帮助。

1、Python 数据分析之文本分类

• 如何对文本数据进行预处理？

• 如何对文本统计生成词云图？

• 如何对文本数据进行特征选择？

• 如何根据文本内容进行分类？

2、Python 数据分析之关联分析

• 支持度、置信度与提升度

• 频繁项集的生成

• 从频繁项集生成关联规则

• Apriori 算法实现

02. 大厂面试必考-算法

本部分内容介绍了K近邻、逻辑回归算法等重要知识点，都是高级数据分析师必备技能，对日后深挖大数据或面试 BATJ 等会是很大的助力。

1、数据分析之 KNN（K近邻）算法精讲

• 余弦相似度与 Pearson 相关系数

• KNN 算法过程及推导

• KNN 实现模式识别代码

2、数据分析之 Logistic 回归算法精讲

• 讨论《概率论与数理统计》指标族分布

• 推导 Sigmoid 函数对求函数的偏导

• 思考对数线性模型（广义线性回归）

• 推导 Logistic 回归的 Softmax（多分类）

本内容通过不同案例，帮大家快速掌握数据库连接、设计及优化等知识点，了解数据分析流程，学会数据建模，并会用图表进行数据分析。

1、 数据分析实战案例

1）Python 连接 MySQL

• Python 中常用的 MySQL 模块

• Python 连接数据库的基本操作

• ORM（对象映射关系）

2）MySQL 中的索引

• 索引类型

• InnoDB 及 MyISAM 索引结构

• 事务

3）MySQL 实战案例

• 应用商店数据库设计

• 一般的 SQL 优化规则

• 索引的优化