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敏捷算法建模訓練營周末班

敏捷算法建模訓練營周末班

難度系數:

課程系列：敏捷算法建模訓練營周末班

課程信息：
相關等級報考推薦：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2500元
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課程介紹 大綱案例 服務升級 主講老師 認證標準 課程問答

  • WHAT 課程簡介

    敏捷算法建模訓練營周末班：學什么？學企業需要的敏捷算法建模能力。
    數智賦能
    人工智能時代，如何用機器來提高生產力？在這里，你可以學到前沿且實用的技術，挖掘數據的魅力。
    模板應用
    教你用可落地、易操作的數據科學思維和技術模板構建出優秀模型。
    技術精進
    聚焦策略分析技術及企業常用的分類、NLP、深度學習、特征工程等數據算法，只教實用干貨，以專精技術能力提升業務效果與效率。
    工具應用
    課程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的應用實現，并根據輸出的結果分析業務需求，為進行合理、有效的策略優化提供數據支撐。
    案例實戰
    課程涉及大量企業項目案例：精準營銷預測、營銷策略優化、客戶行為分析、風險管理、客戶管理、智能推薦、情感分析、反欺詐等，加持實戰經驗，為你進入名企做項目背書。

  • WHY 學習目標

    熟練掌握數據挖掘全流程的Python實操，包括數據清洗算法、特征工程、數據建模、數據治理、數據可視化等
    熟練掌握Python數據挖掘算法與實踐，包括統計分析、統計模型、機器學習算法、深度學習算法、文本挖掘算法
    靈活使用數據挖掘算法解決各行業的業務問題，通過策略優化和精準預測來解決運營、產品、營銷方面的問題

  • WHO 學習對象和基礎

    有一定數學或統計、計算機基礎與數據分析業務經驗，希望脫產學習后轉崗到數據挖掘崗者
    希望提升數據挖掘技術的在職提升者
    從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等
    產品、運營、營銷、管理、咨詢相關崗位從業者，希望增加數據分析技能與思維
    參加CDA等級認證考試 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生

1章預習課（錄播）-數據庫SQL

1-1數據庫基本概念
1-2DDL數據定義語言
1-3DML數據操作語言
1-4單表查詢
1-5多表查詢
1-6Python連接SQL

2章預習課（錄播）-Python編程

2-1Python編程基礎，Numpy
2-2Python標準數據類型
2-3控制流語句
2-4自定義函數
2-5異常和錯誤
2-6類與面向對象編程
2-7Numpy數組操作
2-8用Python做數據分析，必會的庫Pandas
2-9用Pandas做數據清洗與數據探索
2-10Python數據可視化庫（Matplotlib，Seaborn）

3章預習課（錄播）-數學與統計學基礎

3-1線性代數
3-2微積分
3-3描述性統計
3-4參數估計
3-5假設檢驗
3-6相關分析
3-7卡方分析
3-8一元線性回歸理論推導
3-9多元線性回歸理論推導

4章商業策略分析(Level 2)第1周-SQL

4-1數據庫MySQL語句與實戰
4-2Python連接SQL數據庫
4-3SQL使用案例
4-4零售電商多表分析案例

5章商業策略分析(Level 2)第1周-指標體系與統計分析可視化

5-1分析基礎-數據分析的概念、過程、能力
5-2指標體系的意義與構建
5-3常用指標體系示例
5-4數據治理進階
5-5淘寶經營分析案例

6章商業策略分析(Level 2)第2周-Pandas與數據可視化

6-1Python基礎與數據清洗可視化回顧
6-2Python數據可視化常用方法
6-3交通數據分析
6-4經典數據集：生還率的影響因素
6-5零售行業產品分析

7章商業策略分析(Level 2)第2周-方差分析，線性回歸

7-1方差分析
7-2線性回歸（模型的建立與估計）
7-3統計模型的檢驗
7-4識別分析-用戶支出影響因素分析案例

8章商業策略分析(Level 2)第3周-邏輯回歸，主成分分析

8-1邏輯回歸（模型的建立與估計
8-2模型評估
8-3信息壓縮-主成分分析與因子分析（數據降維）
8-4成交分析-Talkingviews案例
8-5因子分析-城市發展水平綜合分析

9章商業策略分析(Level 2)第3周-標簽體系與用戶畫像

9-1標簽體系的設計原理
9-2用戶標簽的制作方法
9-3客群分析-標簽體系與用戶畫像
9-4應用用戶畫像-美國某企業用戶畫像實戰案例

10章商業策略分析(Level 2)第4周-時間序列

10-1時間序列分析（ARIMA算法）
10-2Box-Jenkins 建模流程
10-3時間序列回歸
10-4銷售額預測-線上平臺銷售額預測實戰案例

11章商業策略分析(Level 2)第4周-聚類分析，決策樹應用

11-1層次聚類
11-2Kmeans聚類
11-3聚類分析評價方法-決策樹應用
11-4用戶分群-金融行業運營案例

12章商業策略分析(Level 2)第5周-數據采集與處理，特征工程基礎

12-1數據采集（概率與非概率抽樣）
12-2數據處理方法（數據錄入，數據清洗，數據編碼）
12-3特征工程基礎（特征預處理，特征的選擇與轉換）

13章商業策略分析(Level 2)第5周-數字化工作方法，最優化方法

13-1數字化工作方法
13-2運籌優化方法（線性規劃與二次優化，基于業務流程的優化）
13-3數字化運營綜合案例-某機構營銷響應概率預測與風險預測案例

14章商業策略分析(Level 2)第6周-ETL數據接入與數據模型管理

14-1數據分類
14-2數據建模
14-3ETL基本概念與常用工具
14-4基于Python的ETL程序開發
14-5ETL實戰項目
14-6數據接入策略與調度工具

15章機器學習進階(Level 3)第6周- 大數據平臺Spark，數據挖掘導論

15-1數據挖掘導論
15-2梯度下降
15-3分布式存儲與計
15-4Spark與Flink工作原理
15-5Spark基本語法
15-6使用PySpark實現分布式計算

16章機器學習進階(Level 3)第7周-決策樹

16-1決策樹與信息熵
16-2ID3, C4.5, CART樹
16-3模型調優：網格搜索與交叉驗證
16-4決策樹的PySpark實現
16-5分類模型的評估（混淆矩陣，ROC等）
16-6決策樹之欺詐識別案例

17章機器學習進階(Level 3)第7周-正則回歸，Pipeline

17-1正則項的理論基礎
17-2帶正則項的回歸
17-3Pipeline工作流專題
17-4使用Pipeline部署算法模型

18章機器學習進階(Level 3)第8周-關聯規則與協同過濾

18-1關聯規則（關聯規則的概念，評估指標，Apriori算法）
18-2協同過濾
18-3大數據環境下的協同過濾實現
18-4產品組合策略-零售產品捆綁銷售策略分析案例

19章機器學習進階(Level 3)第8周-集成算法基礎

19-1集成學習的理論基礎
19-2Bagging, Boosting, Stacking
19-3AdaBoost
19-4隨機森林
19-5GBDT, XGBoost

20章機器學習進階(Level 3)第9周-爬蟲，文本分析

20-1數據的爬?。╤ttp原理, requests應用, HTML結構及xpath應用）
20-2非結構化數據的加工處理
20-3文本數據處理之正則表達式

21章機器學習進階(Level 3)第9周-機器學習進階，人工智能基礎

21-1LightGBM
21-2數據不平衡問題
21-3進階調參方法python實踐
21-4貝葉斯調參python實踐
21-5人工智能基礎與網頁端的使用
21-6常用人工智能軟件
21-7人工智能相關庫的環境配置

22章機器學習進階(Level 3)第10周-人工智能基礎

22-1深度神經網絡基礎：感知器及多層感知器
22-2神經網絡架構
22-3BP反向傳播算法
22-4優化算法專題
22-5卷積神經網絡（選修）
22-6Pytorch框架與代碼實踐
22-7Openai api之python代碼實踐
22-8圖像分析-手寫數字自動識別

23章機器學習進階(Level 3)第10周-聚類分析進階與異常識別

23-1聚類分析進階（密度聚類，高斯混合聚類）
23-2聚類分析的Spark實現
23-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
23-4交易反欺詐-異常交易識別案例

24章機器學習進階(Level 3)第11周-人工智能NLP之文本挖掘

24-1分詞與詞性標注
24-2文本信息提取
24-3詞嵌入與詞模型（CBOW與Skip-gram）
24-4構建文本信息庫
24-5文本聚類算法
24-6詞模型的Pytorch實現
24-7文本分類算法的Pytorch實現

25章機器學習進階(Level 3)第12周-人工智能NLP之大語言模型LLM

25-1循環神經網絡RNN
25-2編碼器與遷移學習
25-3殘差連接ResNet
25-4Transformer架構
25-5大語言模型LLM技術架構與訓練方法
25-6開源模型平臺與框架的代碼實踐
25-7LLM的本地化部署

26章機器學習進階(Level 3)第13周-大語言模型LLM前沿方法

26-1聊天機器人的本地化部署
26-2Fine tuning
26-3Lora專題
26-4本地化LLM的tuning代碼實踐
26-5Agent與Lang Chain
26-6向量數據庫與知識庫
26-7人工智能NLP的前沿方向

27章拓展選修課

27-1互聯網數字化運營
27-2何為數據產品經理
27-3Python 爬蟲
27-4人工智能(深度學習)實戰之圖像識別
27-5Tableau 多維可視化分析
27-6統計分析

硬核服務

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調整為課程持續期間答疑，包括中途休息時間；同時，每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調整為“朝九晚九”，全面覆蓋同學晚自習時間。

  • 一對一督學

    每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導，詢問同學學習狀態、解決學員學習問題；同時，針對每個模塊測試結果后10%的學員進行額外輔導，以確保學員能夠跟上學習進度。

  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學普遍反應的問題，助教將進行每周1-2次的晚自習串講，串講時常為2小時左右，且相關內容需要重新制作、有別于課程內容，幫助同學攻克重難點知識。

  • 有問必答

    助教線上服務要求有問必答，并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下，調整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式，以確?？焖?、高質量的解決線上提問。

  • 出勤率和進度監督

    在課程持續期間，助教還需實時統計學員出勤情況，監督課堂紀律，跟進學習進度。除正常答疑外，服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引，從而營造積極學習氛圍。

  • 作業與測試

    在遠程授課期間，每個課程會安排相關課后作業，確保同學課下能夠進行適當練習，提升同學實時參與感、保證當日學習效果。除了作業，服務團隊還會組織學員進行階段性測試，以考試性質為主，主要考察學員對本階段知識掌握程度。

來自業界的數據領袖團隊

  • 徐楊老師

    英國Glasgow大學計量經濟學畢業，師從Hisayuki?Yoshimoto。主攻計量模型與算法，研究方向為復雜數據空間的模型參數識別與檢驗問題，對各種回歸模型和機器學習模型有深入研究。曾就職于中國銀行，中國社科院，長期從事算法研發工作，參與過多個大型經濟數據分析項目。

  • 常國珍老師

    北京大學會計學博士， CDA數據科學研究院執行院長，中國大數據產業生態聯盟專家委員會委員。曾任畢馬威咨詢大數據總監。北京語言大學金融碩校外導師，中國社會科學院大學等多所院校外聘講師。具有18年數據挖掘、精益數據治理、數據規劃咨詢顧問經驗。著有《金融商業數據分析與應用》系列叢書、《用商業案例學 R 語言數據挖掘》、《胸有成竹：數據分析的SASEG 進階》等多本著作。

  • 柯家媛

    CDA 專職講師，人大碩士，5年安防數據分析和處理經驗，曾就職于跨境電商外企，負責CRM 處理, 擅長的技術包括Excel，Tableau，SQL，R。目前任職CDA 數據分析研究院SQL 講師，負責數據庫課程研發與授課。

  • 張志綺

    德勤高級咨詢顧問/創業公司數據科學家 經驗涉及快消、通信、互聯網餐飲、銀行等多個領域的咨詢項目； 涉及短視頻、電商、數據平臺等多個領域的投資盡調項目； 涉及快消、品牌商領域的數據建模項目，如智能定價、精準推薦、選品等。 專精于企業業務數據分析、數據可視化、制定及實施商業智能業務解決方案。

  • 李奇

    奇意咨詢創始人，微軟Excel MVP（Excel最有價值專家），電子表格應用大會主席，經管之家資深簽約講師，擁有豐富的企業咨詢服務及數據分析線上及線下培訓經驗， 曾任IBM銷售管理團隊數據分析項目組長及德勤數據分析團隊高級咨詢顧問，主持過多個大型企業數據分析及管理咨詢項目，助力多家企業提高業務決策力及數據生產力。線下、線上培訓經驗超800次、培訓人數超30萬人

幾乎所有行業

都稀缺獨當一面的CDA數據分析師?人才

在招聘市場上，越來越多的企業要求持CDA數據分析師?證書

GROWN

開啟數據科學家成長之路

考核通過后，可獲得CDA數據分析師中英文雙證書，其中中文證書由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制，英文證書由CDA INSTITUTE 認證。
“CDA數據分析師認證”是一套科學化，專業化，國際化的人才考核標準，共分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三個等級，涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等，涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資等。該標準符合當今全球數據科學技術潮流，可以為各行業企業和機構提供數據人才參照標準。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數據思維與通用數據技能

    面向范圍

    • 零基礎就業轉行者、應屆畢業生
    • 產品、運營、營銷等業務崗與研發、技術崗在職者
    • 企業創始人、經理人、管理咨詢類崗位從業者

    崗位去向

    商業（業務）分析師初級數據分析師
    （數據）產品運營（數字）市場營銷
    數據專員...

    考試大綱

    考試報名

  • CDA LEVEL II

    企業數字化發展中必備的數據分析流程與技能

    面向范圍

    • 產品、運營、營銷等業務部門與研發、中臺、技術類部門數據分析相關崗位在職者
    • 數字化轉型企業創始人與數字化流程中相關負責人

    崗位去向

    數據分析師（數據）產品運營經理
    （數字）營銷經理風控建模分析師
    量化策略分析師數據治理（質量）...

    考試大綱

    考試報名

  • CDA LEVEL III

    企業數字化發展中必備的高級數據分析方法與技術

    面向范圍

    • 業務崗與技術崗從事數據分析、數據挖掘、機器學習等技術在職提升者
    • 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等

    崗位去向

    高級數據分析師機器學習工程師
    算法工程師數據科學家
    首席數據官...

    考試大綱

    考試報名

EXAM

CDA認證報考開放化

CDA認證LEVELⅠ 對于考生的學歷、專業、技能等沒有限制性報考條件，在與全球計算機化考試服務商Pearson VUE達成深度合作后LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數據分析師標準由中國成人教育協會數據分析教育培訓專業委員會監制，國際范圍內的數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定并于每年更新，逐步推動數據人才標準的行業共識。
  • 專業性speciality
    CDA認證是根據數據科學專業崗位設立的科學化，專業化，國際化的人才考核標準?？荚嚺c國際知名考試服務機構Pearson VUE合作，隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格，更具含金量。
  • 權益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份，可在CDA認證考試中心查詢，證書確保唯一性與防偽性，持證人還可獲得電子徽章，加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次，保證持證人的實力與權益。

RIGHTS

CDA持證人的權益

  • 會員資格

    吸納為CDA Institute、CDA數據分析師俱樂部會員，活動中具有優先報名參與權

  • 職業發展

    可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業峰會等各項活動，CDA持證人享受特權位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數據分析教學、研發等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學院1個月黃金會員，內含國外前沿數據科學學習等海量資源

  • 免費資源

    經管之家論壇學習資源、優秀文獻資料免費下載權

  • Q:上課形式是怎么樣的？

    A:課程為現場/遠程在線直播 + 線上視頻錄播+課后全套錄播 + 線上答疑，不受地域限制，直播需同步時間學習，錄播視頻同學可以自主安排時間學習視頻。

  • Q:如果學不會怎么辦？

    A:相信每位同學，來學習都會認真努力，不存在學不會的問題。上課期間，全程助教跟班答疑；課后，助教老師依舊會在群里幫大家解答學習上的疑問。此外，課程均贈送全套錄播視頻，有效期1年，方便學員反復觀看鞏固，穩扎穩打學會全部課程。

  • Q:學完之后可以從事哪些工作？

    A:學完課程之后，可以在互聯網、信息技術與服務、金融、管理咨詢、通信、銀行、制藥、汽車、零售、電商等行業從事商業數據分析師、商業策略分析師、戰略咨詢顧問、高級數據產品經理、高級數據運營經理、高級數字化營銷經理等崗位工作。

  • Q:完成課程后，可以獲得證書嗎？

    A:參加課程學員學完后報考CDA LEVEL II 、LEVEL Ⅲ等級考試，通過CDA認證考試者可獲得CDA數據分析師中英文認證證書，同時可自愿申請工信部《數據分析師證書》。

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