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CDA 机器学习与深度学习集训营【Level Ⅲ】 2025视频班

CDA 机器学习与深度学习集训营【Level Ⅲ】 2025视频班

难度系数:

课程系列：CDA 机器学习与深度学习集训营【Level Ⅲ】2025视频班

课程信息：
相关等级报考推荐：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2500元
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  • WHAT 课程简介

    CDA 机器学习与深度学习集训营【Level Ⅲ】 2025视频班：CDA Python机器学习周末集训营【Level Ⅲ】，为想希望从事数据挖掘、机器学习工程师相关岗位的人员或者希望通过CDA三级认证考试人员开设。课程设计循序渐进，从基础工具与理论知识入门，进阶机器学习模型、文本挖掘模型，以实战项目案例贯穿课程讲解。其中包括：Python编程基础、数据清洗、数据处理与特征工程、Python机器学习、自然语言处理等课程模块。课程理论知识涵盖CDA LEVEL III等级考试的所有考点，有利于对应等级考试的学员备考。

  • WHY 学习目标

    熟练掌握数据科学领域最受欢迎的编程语言-Python
    掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理
    学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化
    学会使用Pyecharts进行高级数据可视化
    学会构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型
    善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题

  • WHO 学习对象和基础

    机器学习零基础学员
    高校在校生
    待业、期待转行从事数据挖掘相关岗位的在职人员
    CDA数据分析师level Ⅲ 考生。
    希望借助数据挖掘算法来提升解决企业运营、产品运营中涉及的预测问题者
    对数据挖掘技术感兴趣的各界人士
    产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者，希望增加数据挖掘技能与思维

1章预习课（录播）——数据库SQL

1-1数据库基本概念
1-2DDL数据定义语言
1-3DML数据操作语言
1-4单表查询
1-5多表查询
1-6Python连接SQL

2章预习课（录播）——Python编程基础

2-1Python标准数据类型
2-2控制流语句
2-3自定义函数
2-4异常和错误
2-5类与面向对象编程
2-6Numpy数组操作
2-7用Pandas做数据清洗与数据探索
2-8Python数据可视化库（Matplotlib，Seaborn）

3章预习课（录播）——数学与统计学基础

3-1线性代数
3-2微积分
3-3描述性统计
3-4参数估计
3-5假设检验
3-6相关分析
3-7卡方分析
3-8一元线性回归理论推导

4章机器学习进阶(Level 3)第1周-数据挖掘基础

4-1有监督与无监督学习
4-2算法建模的要素
4-3交叉验证
4-4参数搜索

5章机器学习进阶(Level 3)第1周-决策树

5-1决策树与信息熵
5-2ID3, C4.5, CART树
5-3决策树的参数设置
5-4决策树的Python实现
5-5分类模型的评估
5-6应用决策树解读聚类模型结果

6章机器学习进阶(Level 3)第1周-案例实践（市场营销）

6-1用户流失预测案例

7章机器学习进阶(Level 3)第2周- KNN，正则

7-1KNN
7-2带正则项的回归（回顾）
7-3凸优化

8章机器学习进阶(Level 3)第2周- Pipeline

8-1模型投产概述
8-2Pipeline工作流专题
8-3ColumnTransformer
8-4使用Pipeline部署算法模型

9章机器学习进阶(Level 3)第2周- 大型数据挖掘案例实战（项目启动）

9-1手机APP数据挖掘项目（案例拆解与关键步骤讲解）学生自主实践

10章机器学习进阶(Level 3)第2周-集成算法基础

10-1集成学习的理论基础
10-2Bagging, Boosting, Stacking
10-3AdaBoost
10-4随机森林
10-5热启动与冷启动专题
10-6GBDT

11章机器学习进阶(Level 3)第2周-模型生命周期与MLOps

11-1模型的开发、上线、更新、退役
11-2MLOps

12章机器学习进阶(Level 3)第3周-集成学习进阶

12-1XGBoost
12-2LightGBM
12-3模型约束
12-4Early stop

13章机器学习进阶(Level 3)第3周-机器学习进阶

13-1调参方法
13-1.1网格搜索及其进阶
13-1.2随机搜索
13-1.3贝叶斯搜索

14章机器学习进阶(Level 3)第3周-聚类分析进阶与异常识别

14-1聚类分析进阶（密度聚类，高斯混合聚类）
14-2聚类分析的Python实现
14-3异常识别（孤立森林，局部异常因子）
14-4交易反欺诈-异常交易识别案例

15章机器学习进阶(Level 3)第4周-机器学习进阶

15-1半监督学习
15-1.1基于模型的方法
15-1.2基于图的方法
15-2数据不平衡问题
15-2.1过采样与欠采样
15-2.2基于梯度的方法
15-3模型解释专题
15-3.1特征重要性
15-3.2特征的偏影响
15-3.3决策规则
15-3.4反事实解释
15-4多分类问题

16章机器学习进阶(Level 3)第4周-聚类分析进阶与异常识别

16-1聚类分析进阶（密度聚类，高斯混合聚类）
16-2聚类分析的Python实现
16-3异常识别（孤立森林，局部异常因子）
16-4交易反欺诈-异常交易识别案例

17章机器学习进阶(Level 3)第4周-流程挖掘

17-1业务流程挖掘的整体概念
17-2流程的发现、监控、遵循
17-3流程挖掘的Python实践

18章机器学习进阶(Level 3)第5周-关联规则与协同过滤

18-1关联规则（关联规则的概念，评估指标，Apriori算法）
18-2协同过滤
18-3大数据环境下的协同过滤实现
18-4产品组合策略-零售产品捆绑销售策略分析案例

19章机器学习进阶(Level 3)第5周-大型数据挖掘项目实战（项目结业）

19-1手机APP数据挖掘项目（案例讲解）

20章机器学习进阶(Level 3)第5周-神经网络与人工智能

20-1深度学习基础
20-1.1感知器及多层感知器
20-1.2神经网络架构
20-1.3循环神经网络
20-1.4编码器与迁移学习
20-1.5Transformer架构基础
20-1.6生成式AI大模型
20-2大模型的API调用
20-2.1通过API调用大模型
20-2.2单论对话与多轮对话调用
20-2.3开源模型与闭源模型调用
20-2.4模型的部署与发布

21章机器学习进阶(Level 3)第6周-深度学习

21-1神经网络架构进阶
21-2BP反向传播算法
21-3卷积神经网络（选修）
21-4循环神经网络回顾
21-5长短期记忆网络
21-6深度学习之python代码实践

22章机器学习进阶(Level 3)第6周-案例实践（金融行业）

22-1使用LSTM预测股价案例

23章拓展选修课

23-1互联网数字化运营
23-2何为数据产品经理
23-3Python 爬虫
23-4人工智能(深度学习)实战之图像识别
23-5Tableau 多维可视化分析
23-6统计分析

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。

  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学员学习问题；同时，针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。

  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答，并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下，调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式，以确保快速、高质量的解决线上提问。

  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常答疑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。

  • 作业与测试

    在远程授课期间，每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业，服务团队还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 陈老师

    北大博士，主要研究方向包括光无线融合技术，智能信号处理，以及机器学习、人工智能在通信信号处理中的应用。参与多个科技部973 项目、国家重大专项、重点研发计划以及自然科学基金面上项目研究工作。

  • 常国珍老师

    北京大学会计学博士， CDA数据科学研究院执行院长，中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。曾任毕马威咨询大数据总监。北京语言大学金融硕校外导师，中国社会科学院大学等多所院校外聘讲师。具有18年数据挖掘、精益数据治理、数据规划咨询顾问经验。著有《金融商业数据分析与应用》系列丛书、《用商业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹：数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。

  • 李御玺

    国立台湾大学资讯工程博士 铭传大学大数据研究中心主任 中华数据挖掘协会理事，厦门大学数据挖掘中心顾问，中国人民大学数据挖掘中心顾问，IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顾问

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上，越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后，可获得CDA数据分析师中英文双证书，其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，英文证书由CDA INSTITUTE 认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流，可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业（业务）分析师初级数据分析师
    （数据）产品运营（数字）市场营销
    数据专员...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师（数据）产品运营经理
    （数字）营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理（质量）...

    考试大纲

    考试报名

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

    考试大纲

    考试报名

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件，在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制，国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新，逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化，专业化，国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作，随报随考、专家命题、评分公平、流程严格，更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份，可在CDA认证考试中心查询，证书确保唯一性与防伪性，持证人还可获得电子徽章，加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次，保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员，活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动，CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员，内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q:上课形式是怎么样的？

    A:课程为远程在线直播 + 线上视频录播+课后全套录播 + 线上答疑，不受地域限制，直播需同步时间学习，录播视频同学可以自主安排时间学习视频。

  • Q:如果学不会怎么办？

    A:相信每位同学，来学习都会认真努力，不存在学不会的问题。上课期间，全程助教跟班答疑；课后，助教老师依旧会在群里帮大家解答学习上的疑问。此外，课程均赠送全套录播视频，有效期1年，方便学员反复观看巩固，稳扎稳打学会全部课程。

  • Q:本课程需要Python语言基础吗？

    A:不是必须的。本课程针对零基础学员学习，将从Python语言语法入门系统讲授知识，基础薄弱学员可通过报名课程预习视频学习。

  • Q: 在这门课程中会学习到什么？

    A: 你将在课程中学习如何选择不同的数据分析方法来解决问题，同时学会使用当前数据科学最主流和收欢迎的数据分析工具-Python。深入学习数据清洗、探索性分析、可视化技术和机器学习技术。使用在大数据、金融、智能领域进行预测分析，成为数据分析技术精英，具备加入领先科技企业的能力！

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