推廣 熱搜: 2022  財務(wù)  管理  安全  法律  營銷  北京  合同管理  從業(yè)  研修班 

大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化*實(shí)踐

學(xué)習(xí)費(fèi)用: 7800.00元/人 主講老師: 劉老師
開課時間: 2022-04-27 課時安排: 3天
開課地點(diǎn): 四川 成都市
課程報名: 隋老師 (微信同號)
課程對象: · IT人士
課程簡介: 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)
課程分類: 領(lǐng)導(dǎo)力 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 戰(zhàn)略管理 | 薪酬績效 | 職業(yè)素養(yǎng) | 經(jīng)理人 | 生產(chǎn)管理 | 采購管理 | 質(zhì)量管理 | 物流管理 | 供應(yīng)鏈管理 | 倉儲管理 | 管理體系 | 項(xiàng)目管理 | 商務(wù)禮儀 | 談判技巧 | 目標(biāo)管理 | 客戶服務(wù) | 溝通和表達(dá) | 心理學(xué) | 阿米巴 | 事業(yè)單位 | 國際貿(mào)易 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 資本運(yùn)作 | 國學(xué)智慧 | 房地產(chǎn) | epc培訓(xùn) | TTT培訓(xùn) | 招投標(biāo) | 女性培訓(xùn) | 班組管理 | 店長培訓(xùn) | 六西格瑪 |
更新時間: 2022-02-21 08:51

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)

日程安排
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、國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及繪圖操作等內(nèi)容。特別針對向量計算這塊,著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢及用法。

第二講數(shù)據(jù)分析方法論
講解統(tǒng)計分析基礎(chǔ),包括統(tǒng)計學(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)案例說明其使用場景和運(yùn)用方法。介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見分析思路,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、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個方面進(jìn)行講解。數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數(shù)據(jù)庫操作;數(shù)據(jù)統(tǒng)計包含Pandas包的具體用法和講解;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作。此外,針對海量數(shù)據(jù)的情況下,介紹在Spark平臺上的數(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。尤其針對樣本平衡,重點(diǎn)講解人工合成、代價敏感等算法;針對特征選擇,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,針對海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場景,講解實(shí)現(xiàn)思路和Python案例。

第七講決策樹算法及Python實(shí)現(xiàn)
決策樹是非常經(jīng)典的算法,一般常見于小數(shù)據(jù)的挖掘。由于決策樹具有極強(qiáng)的可解釋性,針對海量數(shù)據(jù)仍然是非常重要的實(shí)用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實(shí)現(xiàn)原理,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

第八講好萊塢百萬級影評數(shù)據(jù)分析與電影推薦實(shí)現(xiàn)
實(shí)戰(zhàn)部分:基于好萊塢百萬級的影評數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、清洗、透視表操作。然后根據(jù)用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對不同性別、年齡階段的用戶進(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)過一定的因果邏輯,則是一個重要問題和分析方向。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)來實(shí)現(xiàn),不僅能夠針對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,其效果也非常不錯。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,介紹Keras、OpenCV庫的使用方法,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)計算機(jī)視覺技術(shù)
實(shí)戰(zhàn)部分:基于OpenCV面部模型,完成對圖片和視頻的人臉識別,實(shí)戰(zhàn)中會講解OpenCV的重要類和函數(shù)。主要內(nèi)容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強(qiáng)、像素操作、圖形分析等各種技術(shù),并且詳細(xì)介紹了如何處理來自文件或攝像機(jī)的視頻,以及如何檢測和跟蹤移動對象。

第三天上午、Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(一)
第十二講 Python自然語言處理原理及案例

目前文檔數(shù)據(jù)已經(jīng)成為很多企業(yè)重要的資產(chǎn),通過對文檔數(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、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,通過合理地使用圖表,不僅可以簡潔地表達(dá)數(shù)據(jù)的含義,高效地發(fā)現(xiàn)問題,還可以為報告的編寫以及數(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,針對不同的業(yè)務(wù)場景和需求,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。

第三天下午、Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(二)
第十四講使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告

數(shù)據(jù)分析報告在大數(shù)據(jù)分析過程中具有重要價值,它體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析的目的、過程和結(jié)果,以及對發(fā)現(xiàn)問題的解讀、改進(jìn)方案等等,本節(jié)主要講解使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告的具體方法,以及編寫數(shù)據(jù)分析報告的方法論,并結(jié)合案例講解其用法。

第十五講Seaborn可視化開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
Seaborn是一款不錯的可視化框架,它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的??梢曰赟eaborn快速開發(fā)一個輕量級的數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用。在網(wǎng)頁中嵌入圖表、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,同時講解一個用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)輕量級數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

 
反對 0舉報 0 收藏 0
更多>與大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化*實(shí)踐相關(guān)公開課
秘書與助理職業(yè)化綜合技能提升訓(xùn)練營 《向上加速—高效輔佐上司的六大行為》(沙盤版 ) PPT職場應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 心理咨詢師 公共營養(yǎng)師 中醫(yī)健康管理師 中醫(yī)灸療師 中醫(yī)康復(fù)理療師
網(wǎng)站首頁  |  關(guān)于我們  |  聯(lián)系方式  |  誠聘英才  |  網(wǎng)站聲明  |  隱私保障及免責(zé)聲明  |  網(wǎng)站地圖  |  排名推廣  |  廣告服務(wù)  |  積分換禮  |  網(wǎng)站留言  |  RSS訂閱  |  違規(guī)舉報  |  京ICP備11016574號-25