【课程说明】

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【讲师自我介绍】

 毕业于美国哥伦比亚大学城市规划专业。专业的数据分析师，曾任职于国内一流城市规划院、摩拜单车，现就职于国内一流的城市交通规划设计研究机构。既经历过传统规划院的训练，又在最火热的互联网企业中得到过熏陶。在城市大数据研究、空间数据挖掘、机器学习等领域，均积累了丰富的城市研究与规划的实战经验。

【课程主要内容】

此课程为【使用Python进行城市研究系列课程】的专题课程4。

AlphaGo的异军突起，将人工智能重新带回人们的视野。大数据和人工智能正在对越来越多的行业带来变革。对城市规划师来说，大数据的抓取、清洗和处理往往成为了技术的门槛，受限于专业背景，城市规划及相关行业从业者仍然难以将机器学习融入到城市分析中。本专题课程将基于讲师工作科研经验，对城市研究中的机器学习案例进行介绍。同时，对Python中流行的机器学习模块scikit-learn进行讲解。通过两个机器学习实战演练，使学员能够快速上手Python中机器学习模块在城市研究中的使用方法。

Why Python?

应用最为广泛的编程语言之一，在数据分析行业有着较为广泛的应用

兼容性、拓展性较好，适合多语言多场景的开发协作

对规划师熟悉的ArcGIS、Rhino等，已有较好的支持与成熟的应用

应用场景遍及数据分析的各个环节：抓取、清洗、可视化、机器学习建模

语法清晰易懂，上手较快

学会Python，你可以：

定制抓取所需的互联网数据，不受抓取软件限制

快速批量处理同格式文件，提高文件处理效率

轻松计算、更改和处理大体量文件，弥补Excel不足

构建机器学习模型，解决更多城市分析问题

购买课程后，将能在讨论区与老师持续交流切磋，解答疑惑！

【使用Python进行城市研究系列课程】点击查看其它课程

专题课程1：面向城市规划分析的Python基础语法入门

专题课程2：使用Python获取常用城市数据

专题课程3：使用Python进行大数据清洗、处理与复杂统计

专题课程4：城市研究中的Python机器学习实践

【课程大纲】

第1节课：城市研究中的机器学习案例与尝试

1、机器学习基本概念

2、机器学习在城市研究中的尝试与案例

第2节课：机器学习实战：Python+Sklearn北京房价预测模型

1、sklearn上手实战

2、搭建简易模型对房价进行补全预测

第3节课：机器学习实战：使用Python+Sklearn进行用地聚类识别

1、非监督分类的实战演练（kmeans）

2、肘部法确认kmeans的分类数量

【局部内容展示】