大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化最佳實(shí)踐培訓(xùn)
【培訓(xùn)日期】成都，2022年10月28-30日；北京，2022年12月20-22日
【培訓(xùn)地點(diǎn)】成都、北京、直播

【培訓(xùn)重點(diǎn)】
1.數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
2.數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù)
3.大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)
4.Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)
 
【培訓(xùn)特色】
1.理論與實(shí)踐相結(jié)合、案例分析與行業(yè)應(yīng)用穿插進(jìn)行；
2.專(zhuān)家精彩內(nèi)容解析、學(xué)員專(zhuān)題討論、分組研究；
3.通過(guò)全面知識(shí)理解、專(zhuān)題技能和實(shí)踐結(jié)合的授課方式。
 
【課程大綱】
第一天
上午 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)
第一講 零基礎(chǔ)學(xué)Python
講解Python背景、國(guó)內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)語(yǔ)法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及繪圖操作等內(nèi)容。特別針對(duì)向量計(jì)算這塊，著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢(shì)及用法。
 
第二講 數(shù)據(jù)分析方法論
講解統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)，包括統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念，假設(shè)檢驗(yàn)，置信區(qū)間等基礎(chǔ)，并結(jié)合數(shù)據(jù)案例說(shuō)明其使用場(chǎng)景和運(yùn)用方法。介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見(jiàn)分析思路，并結(jié)合案例進(jìn)行講解。
 
第三講 數(shù)據(jù)處理技法
從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個(gè)方面進(jìn)行講解。數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)操作；數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)包含Pandas包的具體用法和講解；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對(duì)數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作。此外，針對(duì)海量數(shù)據(jù)的情況下，介紹在Spark平臺(tái)上的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，并結(jié)合真實(shí)環(huán)境進(jìn)行操作講解。
第一天
下午 數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù)
第四講 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)挖掘
講解數(shù)據(jù)挖掘基本概念，細(xì)致講解業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評(píng)估、模型部署各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容及相關(guān)技術(shù)；結(jié)合業(yè)界經(jīng)典場(chǎng)景，講解數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施流程和方法體系。
 
第五講 數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)
細(xì)致講解抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型等數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)原理，并結(jié)合案例講解其具體實(shí)現(xiàn)和用法。尤其針對(duì)樣本平衡，重點(diǎn)講解人工合成、代價(jià)敏感等算法；針對(duì)特征選擇，重點(diǎn)講解特征選擇的核心思路，并結(jié)合Python進(jìn)行案例演示。
第二天
上午 大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)（1）
第六講 特征降維算法及Python實(shí)現(xiàn)
降維是大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)規(guī)模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。特別地，針對(duì)海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場(chǎng)景，講解實(shí)現(xiàn)思路和Python案例。
 
第七講 決策樹(shù)算法及Python實(shí)現(xiàn)
決策樹(shù)是非常經(jīng)典的算法，一般常見(jiàn)于小數(shù)據(jù)的挖掘。由于決策樹(shù)具有極強(qiáng)的可解釋性，針對(duì)海量數(shù)據(jù)仍然是非常重要的實(shí)用價(jià)值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)原理，并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。
 
第八講 好萊塢百萬(wàn)級(jí)影評(píng)數(shù)據(jù)分析與電影推薦實(shí)現(xiàn)
實(shí)戰(zhàn)部分：基于好萊塢百萬(wàn)級(jí)的影評(píng)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、清洗、透視表操作。然后根據(jù)用戶(hù)畫(huà)像分析不同的用戶(hù)喜好通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不同性別、年齡階段的用戶(hù)進(jìn)行定制化的電影推薦，最后把推薦的電影進(jìn)行可視化的展示操作
第二天
下午 大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)（2）
第九講 因果推理算法及Python實(shí)現(xiàn)
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)、解決一些業(yè)務(wù)問(wèn)題，然而如何去判斷我們的改進(jìn)是否生效，是否在業(yè)務(wù)指標(biāo)上呈現(xiàn)過(guò)一定的因果邏輯，則是一個(gè)重要問(wèn)題和分析方向。本節(jié)主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態(tài)空間模型以及CausalImpact工具等內(nèi)容，并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。
 
第十講 深度學(xué)習(xí)算法及Python實(shí)現(xiàn)
對(duì)于大數(shù)據(jù)的建模任務(wù)，我們可以基于深度學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)，不僅能夠針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，其效果也非常不錯(cuò)。本節(jié)主要講解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程，DBN、DNN等經(jīng)典深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法以及一些技巧。同時(shí)，介紹Keras、OpenCV庫(kù)的使用方法，并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。
 
第十一講 采用OpenCV實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)
實(shí)戰(zhàn)部分：基于OpenCV面部模型，完成對(duì)圖片和視頻的人臉識(shí)別，實(shí)戰(zhàn)中會(huì)講解OpenCV的重要類(lèi)和函數(shù)。主要內(nèi)容包括OpenCV庫(kù)的安裝和部署、圖像增強(qiáng)、像素操作、圖形分析等各種技術(shù)，并且詳細(xì)介紹了如何處理來(lái)自文件或攝像機(jī)的視頻，以及如何檢測(cè)和跟蹤移動(dòng)對(duì)象。
第三天
上午 Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)（一）
第十二講 Python自然語(yǔ)言處理原理及案例
目前文檔數(shù)據(jù)已經(jīng)成為很多企業(yè)重要的資產(chǎn)，通過(guò)對(duì)文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、建模、分析、挖掘、可視化，我們能夠發(fā)現(xiàn)不一樣的洞察。本節(jié)主要講解自然語(yǔ)言處理基本概念和技法，包含分詞、關(guān)鍵字提取、文摘提取、文本分類(lèi)、主題模型、word2vec等內(nèi)容。介紹在深度學(xué)習(xí)的加持下，與傳統(tǒng)做法的區(qū)別，并使用Python進(jìn)行案例講解。
 
第十三講 數(shù)據(jù)分析圖表及Python案例
數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析的重要手段，通過(guò)合理地使用圖表，不僅可以簡(jiǎn)潔地表達(dá)數(shù)據(jù)的含義，高效地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，還可以為報(bào)告的編寫(xiě)以及數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用增色不少。本節(jié)主要講解常用的數(shù)據(jù)分析圖表及其使用場(chǎng)景，介紹數(shù)據(jù)可視化的方法論，避免生搬硬套的使用圖表，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和需求，合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫(kù)。
第三天
下午 Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)（二）
第十四講 使用Notebook編寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告
數(shù)據(jù)分析報(bào)告在大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中具有重要價(jià)值，它體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析的目的、過(guò)程和結(jié)果，以及對(duì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的解讀、改進(jìn)方案等等，本節(jié)主要講解使用Notebook編寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的具體方法，以及編寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告的方法論，并結(jié)合案例講解其用法。
 
第十五講 Seaborn可視化開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
Seaborn是一款不錯(cuò)的可視化框架，它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的?？梢曰赟eaborn快速開(kāi)發(fā)一個(gè)輕量級(jí)的數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用。在網(wǎng)頁(yè)中嵌入圖表、數(shù)據(jù)以及分析的算法，非常適合打造企業(yè)內(nèi)部的敏捷數(shù)據(jù)分析工具集。本節(jié)主要介紹Pie、Scatter、Radar等等各種可視化解決方案，同時(shí)講解一個(gè)用Seaborn實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能（兼圖表）的實(shí)際案例，搭建服務(wù)器，在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)輕量級(jí)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。
 
【講師介紹】
劉老師 

10多年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項(xiàng)目開(kāi)發(fā)工作，在長(zhǎng)期軟件領(lǐng)域工作過(guò)程中，對(duì)軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過(guò)程改進(jìn)模型CMM/CMMI，在具體項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，有深刻認(rèn)識(shí)。通曉多種軟件設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)工具。對(duì)軟件開(kāi)發(fā)整個(gè)流程非常熟悉，能根據(jù)項(xiàng)目特點(diǎn)定制具體軟件過(guò)程，并進(jìn)行項(xiàng)目管理和監(jiān)控，有很強(qiáng)的軟件項(xiàng)目組織管理能力。對(duì)C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算有比較深入的理解和應(yīng)用，具有較強(qiáng)的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設(shè)計(jì)模式，能在具體項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。
 

我要報(bào)名沒(méi)有找到合適的課程,請(qǐng)?jiān)谶@里提交您的培訓(xùn)需求   發(fā)布需求

主題

上課時(shí)間

參加人數(shù)

費(fèi)用

聯(lián)系人

先生 女士

單位名稱(chēng)

部門(mén)職務(wù)

電話

傳真

手機(jī)

郵箱

通信地址

郵編

備注

驗(yàn)證碼

看不清，請(qǐng)換一張

現(xiàn)在報(bào)名

推薦課程