CDA&中國工商銀行股份有限公司數據挖掘內訓圓滿成功

2017年9月18-20日，CDA數據分析研究院在中國工商銀行股份有限公司數據中心（上海）進行了一場以“Python語言數據挖掘應用”為主題的內訓。培訓班在嘉定園區開課，西三旗園區、外高橋園區和上海分行信息科技部遠程視頻參加，中心各部門員工報名積極，共有95名員工參加了集中培訓。老師和數據分析部門的相關同事進行積極地交流學習，最后都收獲了不少學習成果。

內訓企業介紹

中國工商銀行股份有限公司數據中心（上海）

中國工商銀行股份有限公司數據中心（上海）[以下簡稱數據中心（上海）]為總行直屬機構，于2000年11月10日正式掛牌成立。數據中心（上海）承擔全行信息系統生產運行及災備管理的職能，建立了全球領先的核心生產環境，形成了基于ITIL理念的生產運維體系，為工商銀行境內外機構提供數據服務，并與500多家第三方機構相連接。

滿足更高標準的業務連續性運作和系統可用性要求，工商銀行在國內同業率先啟動“兩地三中心”工程建設。數據中心（上海）在上海外高橋、嘉定，以及北京西三旗三個園區建成兩個并行運行、快速接管的同城數據中心和一個異地災備中心，實現了最高等級的災備部署，保證信息系統全年365天，全天24小時不間斷運行。

十多年的奮勇開拓，不僅鑄造了數據中心（上海）強大穩定的信息系統，更錘煉出一支銳意進取、追求卓越的人才團隊。我們匯聚人才，更執于培養人才。我們引領改變，更擅于掌控改變。我們開拓視野，更樂于分享視野。我們追尋夢想，更敢于觸動夢想。

內訓內容簡介

整場內訓氣氛和諧，參加內訓的學員都表示收獲頗多。

第一階段：Python 基礎學習 

1. 語法初步

2. 列表、字符串和元組

3. 集合與字典

4. 條件和循環語句

5. 若干重要內置函數應用

6. 文件操作

7. 函數及其應用

8. 正則表達式

9. 數據庫和 Python

10. 排序算法、 動態規劃算法、遞歸算法等算法

第二階段：numpy、pandas等進行數據清洗和整理     

1. 整理數據（切片、產生隨機數、復制、廣播、排序等）

2. 數據索引和選擇的各種方法

3. 數據的分組、分割、合并、變形

4. 缺失值和空值的數據處理

5. 時間序列數據處理、建模和預測（ARIMA）

6. 含中文數據的處理

7. 數據去重、去離群值

8. R語言和Python（pandas）數據整理和建模的比較

9. 描述統計和推論統計分析

第三階段：Python機器學習算法和數據挖掘案例精要

1.Logistic 回歸模型對文本的分類

2.圖片結構和分析（圖片的K-means聚類分析）

3.圖片的識別和分類：PCA建模

4.二維手寫數字識別（KNN方法）

5.推薦系統和精準營銷（最近鄰方法、協同過濾）

6.數據可視化的各種情形

7.新聞的文本分類（TF-IDF準則、旅游新聞個性化推薦）

8.手寫識別

9.樸素貝葉斯（Na?ve Bayes）決策

10.酒的品質分類預測

11.機器學習的格點搜索和參數尋優

12.懲罰線性回歸分類器

13.使用支持向量機識別和分類

14.金融時間序列預測（非ARIMA方法）

15.機器集成學習算法

16.隨機模擬、用戶流失預警、量化投資實戰

學員評價

老師通過數據分析工作中遇到的典型數據分析和挖掘案例進行深刻地分析，即使是初學者也能快速掌握Python 數據分析和數據挖掘（含機器學習）的思想和方法，形成科學有效的知識和能力結構體系框架。

企業領導評價

本次培訓內容豐富，基本涵蓋機器學習常用算法和方法。通過集中培訓和學習，學員們紛紛表示受益匪淺，對機器學習有了更深入了解，并且提升了動手實踐能力。后續在數據分析實踐中，結合我行業務和運維場景需要，使用所學的只是和方法更好的解決問題。同時希望后期與CDA數據分析師在專題類課程多交流，CDA認證、項目咨詢等多方面達成更深入合作。

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