第一天：Python數據挖掘基礎
一、引言：Python在數據挖掘中的應用
Python語言特點與數據挖掘的關系
Python數據挖掘生態圈介紹
二、Python基礎語法與數據結構
Python變量、數據類型與運算符
條件語句與循環結構
列表、元組、字典與集合
三、Python數據處理庫Pandas
Pandas基礎介紹與安裝
數據讀取與存儲
數據清洗與預處理
數據探索與可視化
四、數據挖掘算法基礎
數據挖掘算法分類與概述
監督學習算法簡介（如線性回歸、邏輯回歸）
無監督學習算法簡介（如聚類分析）
五、案例分析與實戰演練
基于Pandas的數據處理實戰案例
簡單數據挖掘算法應用案例
第二天：Python數據挖掘高級應用
一、數據挖掘算法深入
決策樹與隨機森林
支持向量機（SVM）
集成學習與模型融合
二、Python機器學習庫Scikit-learn
Scikit-learn庫介紹與安裝
Scikit-learn基本使用與模型訓練
模型評估與優化
三、數據可視化與報告生成
Matplotlib數據可視化基礎
Seaborn高級可視化庫
報告生成與展示
四、數據挖掘項目實戰
數據挖掘項目流程梳理
實戰項目案例分析與操作
項目經驗與問題總結
五、總結
培訓內容的回顧與總結
討論分析與答疑
培訓內容可以根據實際需求靈活調整。