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CDA&中国电信股份有限公司北京研究院内训圆满成功

2018-06-08


2018年5月23-25日,CDA数据分析研究院在中国电信股份有限公司北京研究院进行了一场以“人工智能之Python应用”为主题的内训。中心各部门员工报名积极,共有70名员工参加了集中培训。老师和数据分析部门的相关同事进行积极地交流,本次内训取得圆满成功。

内训内容简介

第一天: Python 编程基础(均通过实际案例讲解)
1. 语法初步
2. 数据结构(列表、字符串、元组、集合、字典和字符串)
3. 条件选择结构和循环结构(随机模拟)
4. 若干重要内置函数应用
5. 函数、模块及其应用
6. 数组的使用
7. 文件的操作
8. 排序和查找、递归算法
9. 正则表达式简介
10. 面向对象编程简介

第二天:使用numpy、pandas等进行数据清洗和整理,统计分析
1. 整理数据(切片、产生随机数、复制、广播、排序等)
2. 数据索引和选择的各种方法
3. 数据的分组、分割、合并、变形
4. 文本数据的处理技巧
5. 抽样分布和假设检验(含非参数假设检验)
6. 线性模型的构建和预测(含回归分析、离散因变量模型)
7. 主成份分析和因子分析
8. 列联表和对应分析
9. 时间序列数据处理、建模和预测(ARIMA)



第三天:Python机器学习算法和数据挖掘案例实战
1. 概率、逼近和EM算法原理和实例
2. 最近邻k-NN算法及应用实例(客户细分、数码图像识别)
3. 朴素贝叶斯(Naive Bayes)算法
4. 使用scikit-learn模块进行机器学习的若干案例(含回归、决策树、支持向量机、梯度下降、集成学习、随机森林等多种算法模型)
5. k-means聚类(无监督学习、如何确定最佳聚类数)
6. 特征工程及变量的选择
7. 使用XGBoost 进行预测的经典案例(交叉验证、格点搜索、参数寻优)
8. 再谈Logistic回归和案例分析
9. 文本挖掘原理和案例(分词、TF-IDF准则、文本分类、非结构化数据分析)
10. 深度学习原理及其若干应用案例

参训员工心得与评价

本次培训内容丰富,基本涵盖机器学习常用算法和技能,正是项目应用需要的。知识点比较多,拓展了自己的数据思维,对数据方法更深入了解,并且提升了动手实践能力。先消化一段时间,希望后期与CDA数据分析研究院在专题类课程有更多交流和学习。

完 谢谢观看

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