京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA LEVEL II Python专题开课倒计时,你从未见过的_用Python玩转数据挖掘!
Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C++更彻底。 作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的,Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事情”。下面这些公司都在使用Python完成各种各样的任务,国内:豆瓣、搜狐、腾讯、网易、百度、阿里、淘宝、新浪…; 国外:谷歌、NASA、YouTube、Facebook…
一、 课程安排
时间:2016年7月16-17日,23-24日 ,30-31共六天
地点:北京&直播,CDA数据分析研究院
费用:现场班5900元,远程班4400元
授课安排:
(1) 授课方式:面授形式,中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
二、 授课大纲
|
第一讲 1.1 Python入门,Anaconda安装 1.2 Python数据类型、数据语法、运算符 |
第二讲 2.1 函数、模块、异常与文件处理 2.2 函数与重要Python包 2.3 数据挖掘常用包介绍 |
|
第三讲 3.1 特征变量选择:主成分和因子等 3.2 样本聚类 3.3 案例1:汽车类型聚类与地域购买偏好分析 |
第四讲 4.1 决策树模型 4.2 模型验证+组合算法 4.3 案例2:电信离网用户预警 |
|
第五讲 5.1 最近邻域法(KNN)、MBR、样条曲线 5.2 线性回归与岭回归、可实现的Lasso算法 5.3 案例3:婚恋网站被约会可能性预测 案例4:零售业客户价值预测模型 |
第六讲 6.1 逻辑回归;广义线性模型 6.2 支持向量机 6.3 案例5:新闻内容分类 |
|
第七讲 7.1 文本分析流程概述 7.2 常用字符串函数与正则表达式 7.3 分词与词频统计 7.4 案例6:新闻内容分类 案例7:构造新闻热点词指数 |
第八讲 8.1 社会网络分析 8.2 案例8:电信客户交友圈与流失预警 案例9:电信再入网 |
三、 讲师介绍
王小川,同济大学管理学博士,MATLAB技术论坛管理团队核心成员, 证券从业人员。现就职于国内某大型券商研究所,从事量化投资相关工作,并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用,精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等统计软件,热衷数据分析和数据挖掘工作,有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》一书。
赵仁乾,北京邮电大学管理科学与工程硕士,现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场业务财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
于小洋,中山大学计算机系硕士,百度股市通主要开发人员。原百度大数据研发工程师,现美团数据挖掘工程师。主攻大数据与文本分析。
四、 学员对象
1)各行业数据分析、数据挖掘从业者
2)金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员
3)政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员
4)数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员
5)对数据挖掘感兴趣的各界人员
五、 课程优惠
1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠(学生证证明文件);
2. 同一单位三人及以上报名9折优惠,五人及以上8折优惠;
3. 论坛其他课程老学员9折优惠.
六、 学员基础要求
1)掌握CDA LEVEL I 大纲要求,CDA LEVEL I 详情http://bbs.pinggu.org/thread-3419416-1-1.html
2)报名赠送《PYTHON初级视频》,提前观看视频做好预习工作。
七、 关于证书


(此证书为CDA等级认证证书中英文双证,此证书为CDA数据分析师唯一认证证书,可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。全国统考,一年2次。)
八、 报名流程
1. 在线填写报名信息
2.给予反馈,确认报名信息
3.网上缴费
4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22