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CDA Python机器学习周末集训营【Level Ⅲ】

CDA Python机器学习周末集训营【Level Ⅲ】

难度系数:

课程系列:Level Ⅲ

课程信息:
相关等级报考推荐:
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元
  • WHAT 课程简介

    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



课程案例,项目特训

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房价预测案例

房子是大多数家庭最重要的资产,希望能够在低价入手有有保值甚至升值价值的房产。本案例收集了美国某地区的房产数据,通过对数据的分析挖掘,找到对房价影响比较大的因素,并通过分析得到哪些房产有保值升值的空间。
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金融评分卡案例

发放贷款给合适的客户是银行收入的一大来源,在条件允许的范围内,银行希望贷出去的钱越多越好,贷款多意味着对应的收入也多,但是如果把钱贷给了信用不好的人或者企业,就会面临贷款收不回来的情况。而评分卡项目就是通过对已有数据的挖掘帮助金融机构判断来申请贷款的客户是否会按时归还贷款。
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电商零售分析

某灭虫药品牌电商旗舰店提供数据,希望能够找出该旗舰店产品销量下滑的原因,汇总该旗舰店自己的数据以及市场上同类竞品数据后,对所有数据进行分析挖掘,运用分析结果指导决策,改善产品销售情况。
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航空客户价值分析

某航空公司需要以客户为中心,按照客户的需求,在对客户特点了解的基础上使用不同的营销手段,目的是争取更多新客户,降低客户流失率,降低服务成本,提高业务收入,增加ARPU 值(average revenueper user 每个用户的平均收益,一般以月为单位),进行精准的市场营销策略制定。本项目的目标客户是公众客户( 客户分为公众客户、商业客户即公司、大客户),因而只对公众客户进行分群。初步的目标是中高端用户、中端用户、低端用户、其他需求用户。但这是经验而言,最终结果需要看模型的运行结果,不能主观臆断。根据客户信息,对客户进行分类。针对不同类型客户进行特征提取,分析不同类型客户的价值。采取个性化服务,根据客户类型,制定相应营销策略。
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推荐系统

推荐系统是根据用户历史行为和当前所处的环境.根据信息的特点来决定推荐最合适的内容和商品。推荐系统本质是为了帮助人们解决信息过载问题的一项工具。互联网时代信息的爆炸带来了信息过载的问题,为了解决信息过载问题, 人们经历了分类目录、搜索引擎、推荐系统三个阶段。推荐系统和搜索引擎一样可以看作是一个信息检索的系统。区别是搜索是主动式的,而推荐系统,在大多数情况下是没有主动输入的,是被动出现的。

1工具先导课

1-1Python基础和数据清洗

2Python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文件操作
2-6Python标准库

3Python数据探索、数据处理与可视化

3-1Pandas数据表的基本操作
3-2Pandas数据探索
3-3Pandas数据可视化
3-4Python数据可视化包-Matplotlib介绍
3-5Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制

4Python探索分析综合案例

4-1实战项目1:斯德哥尔摩气候可视化分析
4-2实战项目2:餐饮订单数据清洗与分析
4-3实战项目3:文本数据分析之QQ聊天记录可视化分析

5数据挖掘概论

5-1数据挖掘概要
5-2数据挖掘方法论
5-3基础数据挖掘技术
5-4进阶数据挖掘技术

6高级数据处理与特征工程

6-1高级数据预处理
6-2特征工程概要
6-3特征建构
6-4特征选择
6-5特征转换
6-6特征学习

7机器学习算法与应用(一)

7-1朴素贝叶斯
7-1决策树(分类树及回归树)
7-1神经网络与深度学习
7-1实战项目1:基于决策树的保险精准营销行业案例
7-1实战项目2:基于神经网络的汽车燃油率预测

8机器学习算法与应用(二)

8-1支持矢量机
8-2集成方法
8-3模型优化
8-4实战项目1:航空客户价值分析综合案例
8-5实战项目2:基于集成算法的乳腺癌疾病预测

9机器学习算法与应用(三)

9-1机器学习算法
9-2序列模式
9-3模型评估
9-4实战项目:推荐系统实战

10机器学习实战

10-1自动机器学习
10-2类别不平衡问题
10-3半监督学习
10-4模型优化
10-5实战项目1:以自动机器学习技术开发银行业信用风险评分模型并进行最佳模型调参
10-6实战项目2:以类别不平衡处理技术开发银行业中小企业信贷营销模型并进行最佳模型调参
10-7实战项目3:以半监督式学习技术开发电信业客户流失模型并进行最佳模型调参

11自然语言处理与文本分析理论与项目实操

11-1自然语言处理概要
11-2分词与词性标注
11-3文本挖掘概要
11-4关键词提取
11-5实战项目1:文本挖掘实战—电商标题关键词分析
11-6实战项目2:在线中文命名实体识别实战
11-7实战项目3:在线中文关系抽取实战

12行业综合项目实战

12-1实战项目1:金融信用评分卡风控建模综合项目实战
12-2实战项目2:以特征工程技术开发文本情感分析模型
12-3实战项目3:以深度学习技术开发银行业信用卡盗刷侦测模型
12-4实战项目4:以图像处理技术、深度学习及迁移学习技术,开发人脸口罩侦测模型

13选修课

13-1何为数据产品经理?
13-2Python爬虫
13-3Python办公自动化
13-4数据挖掘项目选修项目

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

    北京大学会计学博士, CDA数据科学研究院院长,曾任ThoughtWorks首席数据科学家、毕马威咨询大数据总监、中银消费金融数据部高级经理、百度大数据产品经理、亚信数据挖掘工程师。 北京语言大学金融硕校外导师。中国大数据产业生态联盟专家委员会委员,腾讯云最有价值专家(TVP),某国有行数据资产管理、反洗钱资深外部专家。 作为数据规划、数据治理咨询顾问。 协助企业逐步积累数据资产,运用数据智能工具优化业务流程,取得数字化竞争优势。作为企业数字化赋能辅导员,帮助企业建立数据管理体系,培养企业数字化文化,
  • 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,其中中文证书由教育部中国成人教育协会认可,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...

  • 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)...

  • 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...

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

  • 权威性AUTHORITY
    CDA数据分析师人才行业标准获得中成协的认可,由国际范围内数据科学领域行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年修订更新,保证标准的公立性、权威性、专业性、前沿性,CDA证书已获得如中国银行、招商银行、中国烟草、IBM大数据大学,中国电信,国家电网,苏宁易购,德勤,猎聘,CDMS等企业机构的认可。
  • 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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