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CDA 機器學習與深度學習集訓營【Level Ⅲ】

CDA 機器學習與深度學習集訓營【Level Ⅲ】

難度系數:

課程系列：Level Ⅲ

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

    CDA 機器學習與深度學習集訓營【Level Ⅲ】 ：CDA Python機器學習周末集訓營【Level Ⅲ】，為想希望從事數據挖掘、機器學習工程師相關崗位的人員或者希望通過CDA三級認證考試人員開設。課程設計循序漸進，從基礎工具與理論知識入門，進階機器學習模型、文本挖掘模型，以實戰項目案例貫穿課程講解。其中包括：Python編程基礎、數據清洗、數據處理與特征工程、Python機器學習、自然語言處理等課程模塊。課程理論知識涵蓋CDA LEVEL III等級考試的所有考點，有利于對應等級考試的學員備考。

  • WHY 學習目標

    熟練掌握數據科學領域最受歡迎的編程語言-Python
    掌握使用Python和pandas庫進行數據清洗和預處理
    學會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化
    學會使用Pyecharts進行高級數據可視化
    學會構建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型
    善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業問題

  • WHO 學習對象和基礎

    機器學習零基礎學員
    高校在校生
    待業、期待轉行從事數據挖掘相關崗位的在職人員
    CDA數據分析師level Ⅲ 考生。
    希望借助數據挖掘算法來提升解決企業運營、產品運營中涉及的預測問題者
    對數據挖掘技術感興趣的各界人士
    產品、運營、營銷、管理、咨詢相關崗位從業者，希望增加數據挖掘技能與思維

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編程基礎

2-1Python標準數據類型
2-2控制流語句
2-3自定義函數
2-4異常和錯誤
2-5類與面向對象編程
2-6Numpy數組操作

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章機器學習進階(Level 3)第1周-ETL數據接入與數據模型管理

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

5章機器學習進階(Level 3)第1周- 大數據平臺Spark，數據挖掘導論

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

6章機器學習進階(Level 3)第2周-決策樹

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

7章機器學習進階(Level 3)第2周-正則回歸，Pipeline

7-1正則項的理論基礎
7-2帶正則項的回歸
7-3Pipeline工作流專題
7-4使用Pipeline部署算法模型

8章機器學習進階(Level 3)第3周-關聯規則與協同過濾

8-1關聯規則（關聯規則的概念，評估指標，Apriori算法）
8-2協同過濾
8-3大數據環境下的協同過濾實現
8-4產品組合策略-零售產品捆綁銷售策略分析案例

9章機器學習進階(Level 3)第3周-集成算法基礎

9-1集成學習的理論基礎
9-2Bagging, Boosting, Stacking
9-3AdaBoost
9-4隨機森林
9-5GBDT, XGBoost

10章機器學習進階(Level 3)第4周-爬蟲，文本分析

10-1數據的爬?。╤ttp原理, requests應用, HTML結構及xpath應用）
10-2非結構化數據的加工處理
10-3文本數據處理之正則表達式

11章機器學習進階(Level 3)第4周-機器學習進階，人工智能基礎

11-1LightGBM
11-2數據不平衡問題
11-3進階調參方法python實踐
11-4貝葉斯調參python實踐
11-5人工智能基礎與網頁端的使用
11-6常用人工智能軟件
11-7人工智能相關庫的環境配置

12章機器學習進階(Level 3)第5周-人工智能基礎

12-1深度神經網絡基礎：感知器及多層感知器
12-2神經網絡架構
12-3BP反向傳播算法
12-4優化算法專題
12-5卷積神經網絡（選修）
12-6Pytorch框架與代碼實踐
12-7Openai api之python代碼實踐
12-8圖像分析-手寫數字自動識別

13章機器學習進階(Level 3)第5周-聚類分析進階與異常識別

13-1聚類分析進階（密度聚類，高斯混合聚類）
13-2聚類分析的Spark實現
13-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
13-4交易反欺詐-異常交易識別案例

14章機器學習進階(Level 3)第6周-人工智能NLP之文本挖掘

14-1分詞與詞性標注
14-2文本信息提取
14-3詞嵌入與詞模型（CBOW與Skip-gram）
14-4構建文本信息庫
14-5文本聚類算法
14-6詞模型的Pytorch實現
14-7文本分類算法的Pytorch實現

15章機器學習進階(Level 3)第6周-人工智能NLP之大語言模型LLM

15-1循環神經網絡RNN
15-2編碼器與遷移學習
15-3殘差連接ResNet
15-4Transformer架構
15-5大語言模型LLM技術架構與訓練方法
15-6開源模型平臺與框架的代碼實踐
15-7LLM的本地化部署

16章機器學習進階(Level 3)第7周-大語言模型LLM前沿方法

16-1聊天機器人的本地化部署
16-2Fine tuning
16-3Lora專題
16-4本地化LLM的tuning代碼實踐
16-5Agent與Lang Chain
16-6向量數據庫與知識庫
16-7人工智能NLP的前沿方向

17章CDA 認證考試輔導（僅限報名考試的學生）

17-1數據挖掘概論
17-2高級數據處理與特征工程
17-3自然語言處理與文本分析
17-4機器學習算法
17-5機器學習進階（自動機器學習，樣本不平衡問題，半監督學習，模型優化）

18章拓展選修課

18-1互聯網數字化運營
18-2何為數據產品經理
18-3Python 爬蟲
18-4人工智能(深度學習)實戰之圖像識別
18-5Tableau 多維可視化分析
18-6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

  • 陳老師

    北大博士，主要研究方向包括光無線融合技術，智能信號處理，以及機器學習、人工智能在通信信號處理中的應用。參與多個科技部973 項目、國家重大專項、重點研發計劃以及自然科學基金面上項目研究工作。

  • 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。

  • 李御璽

    國立臺灣大學資訊工程博士 銘傳大學大數據研究中心主任 中華數據挖掘協會理事，廈門大學數據挖掘中心顧問，中國人民大學數據挖掘中心顧問，IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顧問

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:本課程需要Python語言基礎嗎？

    A:不是必須的。本課程針對零基礎學員學習，將從Python語言語法入門系統講授知識，基礎薄弱學員可通過報名課程預習視頻學習。

  • Q: 在這門課程中會學習到什么？

    A: 你將在課程中學習如何選擇不同的數據分析方法來解決問題，同時學會使用當前數據科學最主流和收歡迎的數據分析工具-Python。深入學習數據清洗、探索性分析、可視化技術和機器學習技術。使用在大數據、金融、智能領域進行預測分析，成為數據分析技術精英，具備加入領先科技企業的能力！

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