课程背景:
《从数据分析到数据挖掘》训练营 参考教育部“数据科学与大数据技术”专业课程设置内容,由一批企业专家和中青年博士、博士后授课,上课方式为在线学习+线下学习(集训),学生毕业可以推荐就业!
学习目标:
阶段一:了解数据分析的意义,掌握最基本的数据分析方法,如关联分析和回归分析,学会用SQL和R语言处理数据和分析数据;
阶段二:掌握最常见数据分析算法,如回归、聚类、SVM、贝叶斯、神经网络等,学会不同业务场景下如何使用python处理数据和分析数据;
阶段三:深入学习数据分析(数据挖掘)算法,掌握推荐系统、搜索等背景下数据挖掘技术;
培训对象:
本科理工科背景即可,无须数据分析经验和编程基础。
课程大纲:
1、《数据分析入门》16课时–视频课–王昱
课时1——数据分析行业背景和职业介绍
课时2——数据的存储和联系的逻辑
课时3——SQL的基础语法
课时4——SQL复杂查询及实践
课时5——R语言中的数据类型和数据结构
课时6——R语言基础语法
课时7——用R采集API数据
课时8——rvest采集网页数据并写入MySQL
课时9——stringr处理字符串
课时10——dplyr及描述性统计分析
课时11——中文分词及词云可视化
课时12——线性回归理论及建模实战
课时13——逻辑回归理论及建模实战
课时14——ggplot2图形语法
课时15——ggplot2数据可视化实战
课时16——MarkDown基础语法及R MarkDown自动化报告
2、《Python编程基础》16课时–视频课–覃老师
通过课程的学习,使学员能够熟练掌握python的语法知识,能够看懂python编写的程序代码;掌握用python语言进行函数式编程和面向对象编程,并进一步能编写python应用程序。从而为以后的python数据收集和数据分析、及与python有关的计算机应用打下坚实的基础。
一、Python介绍
7.11的下载和安装;
Pycharmr 下载、安装和设置
二、Python基础
1、python语法初步:
2、python数字和内置对象
3、python元组
4、python列表和字符串
5、python集合与字典
6、python语法:条件和循环
7、文件操作
8、错误和异常的处理
9、模块、包
10、函数
11、对象编程
三、Python进阶
1、正则表达式
2、多线程
3、数据库
3、《基于R的商业数据分析》-16课时-视频课-常老师
本课程基于开源R系统教学数据挖掘的原理与方法,深入掌握数据挖掘实务解决方案,使学员真正掌握商业数据挖掘的全流程。
课程特色 案例教学:结合商业项目案例,落地数据挖掘技术
实践主导:结合真实工作情景,讲数据分析方法应用到多岗位、多领域中去
第0讲 数据分析基本概念
第1讲数据挖掘建模流程与R介绍案例:1、一个信用评分模型完整分析流程演示
第2讲R语言编程与数据整合案例:2、是否违约客户行为数据对照描述
第3讲描述性统计分析和特征选取案例:3、汽车金融贷款数据的数据清洗
第4讲数据清洗与变量压缩案例:4、房屋价格决定因素分析
第5讲 统计推断基础 案例:5、客户消费、客户行为数据差异检验
第6讲使用线性回归进行客户价值预测 案例:6、信用卡客户价值预测模型
第7讲使用逻辑回归构建初始信用评级案例:7、汽车贷款初始评分模型
第8讲使用决策树进行流失预警模型案例:8、电子产品客户购买决策模型
第9讲使用神经网络进行营销响应预测案例:9、信贷产品行为评分模型
第10讲 分类器入门与支持向量机案例:10、婚恋网站客户成功约会预测
第11讲 客户聚类与聚类后画像案例:11、电信、银行客户行为聚类分析
第12讲 使用推荐算法提升客户价值案例:12、电商、银行客户交叉销售模型
第13讲 时间序列分析案例:13、电信、零售、运输、银行行业业务量预测模型
案例:汽车金融贷款信用评级模型案例
4、《数据挖掘导论》16课时–现场–何心巨
第一天上午数据挖掘简介
数据挖掘的背景
什么是数据挖掘
数据挖掘的主要功能
数据挖掘的数据及变量
数据挖掘的数据清洗
第一天下午概率与统计
数据的描述性统计分析
随机变量与变量分布
分类及连续变量的相关性
总体及样本
统计推断与统计检验
第二天上午数据挖掘算法
决策树类算法
神经网络类算法
关联分析类算法
聚类分析算法
逻辑回归算法
第二天下午数据挖掘实例
案例一:儿童玩具销量的影响因子分
案例二:电信客户流失预警模型
案例三:超市购物篮关联分析
案例四:药物效果的聚类分析
案例五:贷款风险预测模型
5、《Python数据挖掘》64课时–现场–陈远波
数据清洗与变换
模型评价指标:绝对误差、相对误差、平均绝对误差、均方(根)误差、精准率、召回率、ROC、AUC等
Logistic回归理论
案例:对风险人群的预测
3.决策树理论知识
案例:在反欺诈场景中的应用
4.Kmeans、SVM理论知识
案例:在识别码识别中的应用
5.集成学习(RF、Adaboost、GBDT及Xgboost)介绍
案例:集成学习(RF、Adaboost、GBDT及Xgboost)应用
6.BP神经网络介绍
案例:在家用电器用户行为分析与事件识别
7.案例:卷积神经网络在图像识别中的应用
8.案例:LSTM框架在语义识别方面的应用
6、《推荐系统算法》16课时-现场-Robin
Day1
推荐系统概念、发展历史、核心问题介绍
推荐系统常见的企业级架构,以及核心部件
机器学习算法流程介绍,常见机器学习算法讲解
召回层常用推荐算法详解与实现,及在推荐数据集上实验
Day2
推荐系统评价指标,及召回层算法效果评估
精排策略与核心算法讲解与实战
推荐系统整体架构搭建与部署
深度学习在推荐系统的发展与应用
7、《数据挖掘算法进阶》40课时-现场-徐磊
人工智能的发展给很多行业注入了新的活力,被称为是新的“电力”,这指的是,大约一百年前电力开始彻底变革每个行业。运输、农业、制造、通信都被电力所改变。如今很难想象这些行业离开电力会是什么样子。如今的人工智能技术有了显著的提升,我们可以清晰的看到人工智能也在改变几乎每个主要行业。
学习对象: 对人工智能感兴趣的人或者相关从业人员
学习目的: 了解常用的机器学习模型并理解其在人工智能中的应用
第一节:PageRank算法
第二节:决策树模型第三节:分类回归树第四节:K邻近分类第五节:K-means聚类第六节:层次化聚类第七节:朴素贝叶斯算法第八节:支持向量机模型第九节:Apriori算法第十节:Adaboost算法第十一节:RandomForest模型第十二节:GBDT模型第十三节:EM算法第十四节:隐马尔可夫模型第十五节:高斯混合模型第十六节:模型选择与评估
讲师介绍:
王昱 北京科技大学管理科学与工程硕士,某互联网交通出行龙头企业数据分析师。西北工业大学荣誉讲师,阿里巴巴天池数据可视化大赛金奖团队成员,中国电科杯城市数据创新大赛城市交通专项奖核心技术骨干。研究方向为数据采集、数据分析与数据可视化,在政府、交通、环境等方面有丰富的大数据分析项目经验。
何心巨 香港浸会大学经济学博士与兼职讲师,香港特区政府UG科研基金全额资助研究员,香港经济学学会会员,中国药物经济学荣誉会员, 南开大学经济学院系列讲座特邀嘉宾, SCI国际期刊“Mathematic & Computation”匿名审稿人。
从事数据分析,数据挖掘与优化类算法研究。在高校及校外培训负责各类数据分析及数据挖掘软件的教学,擅长领域有优化建模、机器学习、面板分析、时间序列及仿真模拟等。
常老师 北京大学会计学博士、社会学硕士,中国大数据产业生态联盟专家委员会专家委员。从事个人金融消费领域的数字化能力建设工作,涉及数据治理,数据仓库,客户关系管理,大数据分析平台,管理会计与报表系统,基于客户生命周期的全场景模型开发与管理,数据科学人才队伍建设。
陈远波 本科应用数学,硕士计算数学、博士自动化,多次参加建模大赛(如全国大学生建模大赛、全国研究生建模大赛、阿里巴巴天池大赛等),3年大数据建模工作经验,熟悉前端,精通机器学习,熟悉各类算法,如SVM,KNN,BAYES,RNN,CNN,RBM和DBN等,了解scala语言和协同过滤推荐算法。运用深度学习算法对人脸进行检测和识别。
Robin 腾讯高级工程师,计算广告专家硕士。毕业于哈尔滨工业大学,主要研究领域自然语言处理,机器学习,推荐系统。现任腾讯计算广告高级工程师。
徐磊 牛津大学计算机科学博士,现任深圳市华傲数据技术有限公司数据科学家,工作内容涉及数据采集、数据整理、数据分析与应用等多个数据产业环节。徐磊博士的研究方向包括数据挖掘、机器学习、人工智能、分布式算法、金融风控、数据可视化等。
课程特色:
1.在线学习+线下集训
线上线下相结合,零基础起步,线上自由学习,线下案例实操,增强项目经验
2.系统学习原理和方法,掌握全栈能力,不仅仅是视频!
线上知识点学习,线下集训实践,让你在数据分析、计算机编程、机器学习算法上全面的提升,掌握全栈能力;
3.案例完整演练
线下集训环节以案例学习为主,提供代码设数据;
4.工作推荐+就业辅导
一对一就业指导,一年内无限次就业推荐机会。
5.学员即会员,班级即圈子
免费参加下活动交流,优先获取峰会和论坛的折扣或免费门票,购买课程享最低折扣,QQ群长期答疑。
课表时间安排:
三重大礼包:
1、早鸟优惠:提前报名,可免费参加以下4天课程。
1)《数理统计基础》2天,3月10-11日,现场集训 ,可选修
1、随机事件与概率2、随机变量及其分布3、随机变量的数字特征4、总体与抽样5、参数估计6、假设检验7、方差分析
2)《python基础》2天,3月24-25日,现场集训 ,可选修
1、Python简介、环境安装2、Python基础数据类型和结构3、Python文件读写4、Python常用数据管理5、Python常用函数、特殊函数6、Python函数自定义7、Python面向对象编程
2、拼团可享团购价,同阶段5人成团在合报价格基础上优惠500元/人;
3、阶段二+阶段三合报,享9折优惠。
咨询方式:
QQ咨询:1796318148
微信客服:timjiang2016
加微信好友了解课程和优惠,备注:周末
往期培训:
试听报名:
1.点击”阅读原文“在线报名
2.备注栏标明“试听”
3.提交报名表
4.客服联系通知上课。
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原文始发于微信公众号(PPV课数据科学社区):深圳《从数据分析到数据挖掘》训练营再升级,3月10-11日免费试听!
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