国产蜜臀AV在线一区尤物_久久精品国产亚洲av麻豆甜_成人免费午夜无码视频在线播放_狠狠色噜噜狠狠狠888米奇视频

培訓重點
1.數據分析實戰
2.數據挖掘理論及核心技術 
3.大數據算法原理及案例實現
4.Python應用(yong)實戰(zhan)

培訓特色
1.理論與實踐相結合、案例分析與行業應用穿插進行；
2.專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；
3.通過(guo)全面知識理解(jie)、專題技能和實踐結合的授課方式。

日程安排
第一天
數據分析實戰
第一講  零基礎學Python 講解Python背景、國內發展狀況、基礎語法、數據結構及繪圖操作等內容。特別針對向量計算這塊，著重介紹Python在這方面的優勢及用法。
第二講  數據分析方法論 講解統計分析基礎，包括統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎，并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路，并結合案例進行講解。
第三講  數據處理技法 從數據接入、數據統計、數據轉換等幾個方面進行講解。數據接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數據庫操作；數據統計包含Pandas包的具體用法和講解；數據轉換包含對數據集的關聯、合并、重塑等操作。此外，針對海量數據的情況下，介紹在Spark平臺上的數據處理技術，并結合真實環境進行操作講解。
數據挖掘理論及核心技術
第四講  認識數據挖掘 講解數據挖掘基本概念，細致講解業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署各環節的工作內容及相關技術；結合業界經典場景，講解數據挖掘的實施流程和方法體系。
第五講(jiang)(jiang)(jiang)  數據(ju)挖掘(jue)(jue)核心技術 細致(zhi)講(jiang)(jiang)(jiang)解(jie)抽樣(yang)(yang)、分(fen)區、樣(yang)(yang)本平衡、特(te)征(zheng)(zheng)選(xuan)(xuan)擇(ze)、訓練模型、評估模型等(deng)數據(ju)挖掘(jue)(jue)核心技術原理(li)，并結合(he)(he)案例(li)講(jiang)(jiang)(jiang)解(jie)其具體(ti)實現和用法(fa)。尤其針對樣(yang)(yang)本平衡，重點(dian)(dian)講(jiang)(jiang)(jiang)解(jie)人工合(he)(he)成、代價敏感等(deng)算法(fa)；針對特(te)征(zheng)(zheng)選(xuan)(xuan)擇(ze)，重點(dian)(dian)講(jiang)(jiang)(jiang)解(jie)特(te)征(zheng)(zheng)選(xuan)(xuan)擇(ze)的核心思路，并結合(he)(he)Python進行案例(li)演示。

第二天
大數據算法原理及案例實現（1）
第六講 特征降維算法及Python實現 降維是大數據分析非常重要的算法 ，它可以在降低極少信息量的情況下，極大地縮小數據規模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結合案例進行Python實現。特別地，針對海量數據情況下的應用場景，講解實現思路和Python案例。
第七講 決策樹算法及Python實現 決策樹是非常經典的算法 ，一般常見于小數據的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性，針對海量數據仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理，并結合案例進行Python實現。
第八講 基于乳(ru)腺(xian)癌數據進行(xing)(xing)降維分(fen)析并建立分(fen)類模型 實戰(zhan)部(bu)分(fen)：基于乳(ru)腺(xian)癌數據進行(xing)(xing)降維處理，并嘗(chang)試(shi)建立分(fen)類評估模型。旨(zhi)在(zai)通(tong)過該模型，并潛在(zai)的乳(ru)腺(xian)癌患者進行(xing)(xing)識(shi)別。

大數據算法原理及案例實現（2）
第九講  因果推理算法及Python實現 大數據分析技術可以幫助我們去發現、解決一些業務問題，然而如何去判斷我們的改進是否生效，是否在業務指標上呈現過一定的因果邏輯，則是一個重要問題和分析方向。本節主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態空間模型以及CausalImpact工具等內容，并結合案例進行Python實現。
第十講 深度學習算法及Python實現 對于大數據的建模任務，我們可以基于深度學習來實現，不僅能夠針對海量數據進行建模，其效果也非常不錯。本節主要講解深度學習的發展歷程，DBN、DNN等經典深度學習算法，深度學習優化算法以及一些技巧。同時，介紹Keras庫的使用方法，并結合案例進行Python實現。
第(di)十一講 Lending Club信貸(dai)違約(yue)(yue)分(fen)析案例 實戰部分(fen)：基于Lending Club信貸(dai)違約(yue)(yue)數據(ju)(ju)，嘗(chang)試從多個不同(tong)的(de)維(wei)度(du)進行數據(ju)(ju)分(fen)析，旨(zhi)在(zai)發現一些有價值的(de)信息，同(tong)時基于該數據(ju)(ju)，經過一定的(de)處(chu)理，建(jian)立(li)信貸(dai)違約(yue)(yue)識別模(mo)型，旨(zhi)在(zai)對信貸(dai)業(ye)務辦理提(ti)供模(mo)型支持，降(jiang)低(di)違約(yue)(yue)風險。

第三天
Python應用實戰（一）
第十二講 Python自然語言處理原理及案例
目前文檔數據已經成為很多企業重要的資產，通過對文檔數據進行解析、建模、分析、挖掘、可視化，我們能夠發現不一樣的洞察。本節主要講解自然語言處理基本概念和技法，包含分詞、關鍵字提取、文摘提取、文本分類、主題模型、word2vec等內容。介紹在深度學習的加持下，與傳統做法的區別，并使用Python進行案例講解。
第十三講 數據分析圖表及Python案例
數(shu)(shu)據可(ke)視(shi)化(hua)(hua)是(shi)大數(shu)(shu)據分(fen)析的(de)重(zhong)要手(shou)段，通過(guo)合理(li)地使用(yong)(yong)(yong)圖表，不僅(jin)可(ke)以簡潔地表達數(shu)(shu)據的(de)含義，高效地發現問題，還可(ke)以為報告的(de)編寫以及(ji)數(shu)(shu)據分(fen)析web應用(yong)(yong)(yong)增色(se)不少。本節主要講解常用(yong)(yong)(yong)的(de)數(shu)(shu)據分(fen)析圖表及(ji)其使用(yong)(yong)(yong)場景，介(jie)紹數(shu)(shu)據可(ke)視(shi)化(hua)(hua)的(de)方法(fa)論(lun)，避免生搬硬套的(de)使用(yong)(yong)(yong)圖表，針對不同(tong)的(de)業(ye)務場景和(he)需(xu)求(qiu)，合理(li)選擇可(ke)視(shi)化(hua)(hua)方法(fa)。介(jie)紹的(de)工(gong)具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用(yong)(yong)(yong)可(ke)視(shi)化(hua)(hua)庫。

Python應用實戰（二）
第十四講 使用Notebook編寫數據分析報告 數據分析報告在大數據分析過程中具有重要價值，它體現了大數據分析的目的、過程和結果，以及對發現問題的解讀、改進方案等等，本節主要講解使用Notebook編寫數據分析報告的具體方法，以及編寫數據分析報告的方法論，并結合案例講解其用法。
第十五講 Dash可(ke)(ke)視(shi)化(hua)開發實(shi)戰 Dash是(shi)一款不(bu)錯的(de)(de)框架，可(ke)(ke)以(yi)基(ji)于Dash快(kuai)速開發一個(ge)輕(qing)量(liang)級的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)web應用(yong)。在網頁中嵌入(ru)圖表(biao)、數(shu)(shu)據(ju)以(yi)及(ji)分(fen)析(xi)(xi)的(de)(de)算法，非常適合打造企(qi)業(ye)內部的(de)(de)敏捷(jie)數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)工具集。本節主(zhu)要(yao)介紹Dash的(de)(de)UI、Server、Reactivity、控件(jian)等內容(rong)，同時講解(jie)一個(ge)用(yong)Dash實(shi)現(xian)數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)功能（兼圖表(biao)）的(de)(de)實(shi)際案(an)例(li)，搭建(jian)服務器，在企(qi)業(ye)內部實(shi)現(xian)輕(qing)量(liang)級數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)應用(yong)。

第四天學習考核與業內經驗交流

授課專家
游老師  計算機碩士，大數據分析、挖掘、可視化專家，高級培訓講師，曾服務于華為技術有限公司等多家企業，專注于機器學習、數據挖掘、大數據、知識圖譜等領域的研究、設計與實現，在互聯網、電信、電力、軍工等行業具有豐富的工程實踐經驗，對空間分析、欺詐檢測、廣告反作弊、推薦系統、客戶畫像、客戶營銷建模、知識抽取、智能問答、可視化分析、預測分析、系統架構、大數據端到端解決方案等方面具有深刻理解，多次作為Python語言會議重要嘉賓出席會議并發表主題演講，著有《R語言預測實戰》等多本書籍。
王老師  某集團上市公司數據分析部負責人，主要利用Python語言進行大數據的挖掘和可視化工作。從事數據挖掘建模工作已有10年，曾經從事過咨詢、電商、金融、電購、電力、游戲等行業，了解不同領域的數據特點。有豐富的利用R語言進行數據挖掘實戰經驗，部分研究成果曾獲得國家專利。
俞老師  計算機博士，目前主要研究方向包括電子推薦、智能決策和大數據分析等。主持國家自然科學基金2項、中國博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多項企業合作課題等項目。已在《管理科學學報》、《系統工程學報》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內外刊物和學術會議發表論文90多篇，其中被SCI、EI收錄40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客戶智能》、《商務智能（第四版）》、《商務智能數據分析的管理視角（第三版）》、《數據挖掘實用案例集》等多部。
劉老(lao)師  10多年(nian)的IT領域(yu)相(xiang)關技術(shu)研究和(he)(he)項目(mu)(mu)(mu)開發工(gong)(gong)作，在(zai)(zai)長期軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)領域(yu)工(gong)(gong)作過程(cheng)中(zhong)，對軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)企業運作模(mo)(mo)(mo)式有(you)深(shen)入研究，熟悉軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)質量保障標準ISO9003和(he)(he)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)過程(cheng)改(gai)進模(mo)(mo)(mo)型CMM/CMMI，在(zai)(zai)具體(ti)(ti)(ti)項目(mu)(mu)(mu)實施過程(cheng)中(zhong)總結經驗，有(you)深(shen)刻認識。通曉多種軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)設計和(he)(he)開發工(gong)(gong)具。對軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)開發整個流程(cheng)非常(chang)熟悉，能根據(ju)(ju)項目(mu)(mu)(mu)特(te)點定制具體(ti)(ti)(ti)軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)過程(cheng)，并進行(xing)項目(mu)(mu)(mu)管理(li)和(he)(he)監控，有(you)很(hen)強(qiang)的軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)項目(mu)(mu)(mu)組織(zhi)管理(li)能力。對C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數據(ju)(ju)、云計算有(you)比較深(shen)入的理(li)解和(he)(he)應用，具有(you)較強(qiang)的移動互(hu)聯網應用需求分析和(he)(he)系統設計能力，熟悉Android框架、IOS框架等(deng)技術(shu)，了(le)解各種設計模(mo)(mo)(mo)式，能在(zai)(zai)具體(ti)(ti)(ti)項目(mu)(mu)(mu)中(zhong)靈活運用。