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IBM 数据科学及大数据分析 师资研修班 会议通知及报名表

2017-07-05

人工智能时代,什么最贵?掌握数据科学与大数据技术的人才最贵。

怎样对接产业需求,落实新工科建设?如何借助领先技术企业的教育资源以及混合式教学的工具,开出受学生欢迎的数据科学与大数据技术相关课程与专业方向,真正培养出适应新经济发展的应用型人才?
 
欢迎大家来参加2017年7月10-14日在杭州举办的IBM数据科学与大数据分析师资研讨会。作为Gartner数据科学魔力象限排名第一的技术公司,IBM在数据科学教育领域与国内外诸多大学开展了颇有成效的合作实践。此次研讨会,我们将邀请IBM资深数据科学家为我们培训数据科学基础知识、Python 编程语言、数据分析、数据可视化以及机器学习的内容,全程采用上机实践和案例研究。此外,还邀请IBM教育合作专家以及上海交通大学、复旦大学、浙江工业大学的知名教授与我们一同分享在数据科学与大数据技术教学合作方面的宝贵经验。
 
参加研讨会能有哪些收获?
1、了解、掌握并带回 IBM 大数据大学丰富的教育资源
2、体验并熟练操作 IBM 大数据大学虚拟实验室以及基于 Python 的数据科学教学案例
3、通过已经开发好的“样板课程”学习如何借助 IBM 技术微课程与“好大学在线”慕课平台快速开发适合混合式教学管理的新课程
4、了解“教育部 - IBM 协同育人项目”以及 IBM 其他大学合作项目的合作方案
 
谁适合来参加这个研讨会?
> 本研讨会的设计是针对从事数据科学及大数据分析技术领域教学工作的老师。
> 对该领域感兴趣的大学高年级学生和研究生也欢迎加入。
> 学员将学习Python编程、数据分析、数据可视化机器学习的基本概念,并通过Python语言的实操,得到锻炼这些技能的机会。
 
参加前要做哪些准备?
1、参加者须自带笔记本电脑
2、提前完成 IBM大数据大学 www.bigdatauniversity.com.cn 以及大数据大学虚拟实验室 https://datascientistworkbench.cn 的注册
3、提前完成好大学在线www.cnmooc.org 的注册。
 
重要报名信息
主办单位:浙江工业大学计算机学院、杭州市计算机学会
协办单位:上海交通大学慕课研究院、CDA数据分析师
技术支持:IBM大数据大学(认知学堂)
 
会议时间:2017年7月10日至14日
报到时间:7月10日14:00-21:00
报名地点:杭州海外海皇冠大酒店
会议地点:浙江工业大学教科大楼
 
会务须知:
会务费:2000元/人
> 该费用含场地费、讲课费、资料费等,委托杭州百唐科技有限公司收取费用并开具会务费发票。
> 参会人员食宿统一安排,费用自理。
> 由于假期交通紧张,飞机火车购票都需要实名制,请各位老师注意安排好会议往返交通。
> 统一安排住宿地点:杭州海外海皇冠大酒店(杭州拱墅区上塘路333号),约300元/人间。
 

会务联系人:

周老师,15210500313  

邮箱: zhoulei@cda.cn 

报名成功以收到会务组回复的电子邮件为准,如未收到,请及时与会务联系人联系。


会议议程:


讲师介绍:
 
王万良
浙江工业大学计算机科学与技术学院院长,国家教学名师、国家“万人计划”。教育部高校教学指导委员会委员、省计算机学会副理事长、省计算机应用与教育学会副理事长、市计算机学会理事长。
 
蒋建伟
上海交通大学慕课推进办公室副主任,中国高校计算机教育MOOC联盟企业合作工作委员会主任。主持“好大学在线”慕课平台建设和运行,致力于探索基于慕课的混合式教学模式改革。
 
汪卫
复旦大学计算机科学技术学院副院长。目前担任中国计算机学会数据库专业委员会委员,上海市计算机学会理事,数据库专业委员会副主任。
 
周恩昌
IBM大中华区大学合作部教育合作项目总监,负责IBM与中国合作伙伴高校在数字化教育平台、大数据分析以及商学院高管教育培训等项目上的全方位合作,在高等教育合作领域有近15年的经验。
 
杨波
IBM中国开发实验室智慧商务部数据科学团队资深数据科学家。拥有十余年数据挖掘/建模的经验,主要负责数据建模机器学习算法的开发和研究。领域包括零售商销售预测与定价优化、网站用户行为分析、用户体验分析等。多次在上海交通大学、复旦大学等知名高校授课并担任导师。
 
陈昊鹏
上海交通大学软件学院副教授,开设有“PYTHON”慕课课程。
 
苏永康
上海交通大学“好大学在线”平台运行主管,中国高校计算机教育MOOC联盟上海培训中心主任。美国密西根大学及普渡大学长期访问学者。致力于研究慕课应用过程中的教学管理机制创新及学分认定机制。
 

相关主题内容详解
 
7.11下午: 数据科学简介。什么是数据科学?了解数据、机器学习和大数据的重要性。了解IBM免费提供的数据科学在线教育资源 - 大数据大学。您将在IBM数据科学家实验室亲手试用开放式数据科学工具,包括Jupyter (IPython) Notebooks、RStudio IDE及Apache Spark。
> 涉及到的主题:
探索数据科学的定义,通往数据科学的路径,R与Python的区别,数据科学工具、技能和技术,云定义及大数据等
了解数据科学在业务场景中的实际应用
发现有关数据科学的一些商业应用和用例
 
7.12上午:面向数据科学的Python编程简介。Python是数据科学领域普遍使用的编程语言。对Python一无所知或需要补充新知识?您来对了。在这个新手训练营中,我们将介绍Python编程的基础知识,通过讲述数据分析、数据可视化机器学习和大数据为您初步掌握Python奠定坚实基础。
> 涉及到的主题:
如何在Python中定义并使用变量、列表、字典和集合
在Python中使用条件语句和循环
在Python中添加函数的目的
如何输入和输出文件至Python
 
7.12下午: 使用Python开展数据分析。了解如何使用Python来分析数据。本节将介绍Python的基础知识,以探索多种不同类型的数据。您将学习如何为开展数据分析来准备数据,如何开展简单的统计分析,如何创建有意义的数据图表,以及如何基于数据预测未来发展趋势等等!
> 涉及到的主题:
导入数据集
清理数据
数据帧处理
汇总数据
 
7.13上午:使用Python为数据科学提供统计支持。通过讲座、实验和课后练习相结合的方式来学习数据科学统计学的基础知识。首先,我们将通过讲座来讲授统计学的主要概念,包括中心极限定理、正态分布及描述性统计等,然后会安排您在实验室中开展实践练习。
> 涉及到的主题:
描述性统计Notebook:平均值、中值和标准偏差
直方图和概率质量函数Notebook:计算并显示数据
正态分布和概率密度函数
 
7.13下午:使用Python实现数据可视化一张图片等同于一千个字(或者说数据要点)吗? 在本节中,我们将介绍如何在Python中绘制主要图形。 了解如何绘制条形图折线图直方图等。 最后,学习如何创建数据的交互式可视化。
> 涉及到的主题:
matplotlib简介
直方图:显示分布
条形图、线形图和散点图
地图(使用经纬度数据创建地图)
 
7.14上午:使用Python实现机器学习我们如何让机器自己从数据中学习?通过本部分的学习,您将对机器学习算法有一个大致了解。如想使用机器学习进行实际操作,您将需要处理真实数据集并掌握数据挖掘技术,以预测或分类不同的数据集。
> 涉及到的主题:
机器学习概述

回归和分类(决策树


报名地址:

https://jinshuju.net/f/dHHmjQ



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