cda

数字化人才认证

您的位置:首页 > 课程列表 > 敏捷算法建模训练营周末班

敏捷算法建模训练营周末班

敏捷算法建模训练营周末班

难度系数:

课程系列:敏捷算法建模训练营周末班

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

    学什么?学企业需要的敏捷算法建模能力。
    数智赋能
    人工智能时代,如何用机器来提高生产力?在这里,你可以学到前沿且实用的技术,挖掘数据的魅力。
    模板应用
    教你用可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型。
    技术精进
    聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法,只教实用干货,以专精技术能力提升业务效果与效率。
    工具应用
    课程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现,并根据输出的结果分析业务需求,为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。
    案例实战
    课程涉及大量企业项目案例:精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、智能推荐、情感分析、反欺诈等,加持实战经验,为你进入名企做项目背书。
  • WHY 学习目标

    熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操,包括数据清洗算法、特征工程、数据建模、数据治理、数据可视化等
    熟练掌握Python数据挖掘算法与实践,包括统计分析、统计模型、机器学习算法、深度学习算法、文本挖掘算法
    灵活使用数据挖掘算法解决各行业的业务问题,通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题
  • WHO 学习对象和基础

    有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验,希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者
    希望提升数据挖掘技术的在职提升者
    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
    产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者,希望增加数据分析技能与思维
    参加CDA等级认证考试 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生



课程案例,项目特训

点击图片任何区域可放大

案例四:电商数据挖掘综合项目 ...

案例介绍 项目描述:某德国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。通过综合运用聚类分析、推荐系统算法、以及文本挖掘算法,对市场进行宏微观分析,对客户评论进行情感分析、对商品进行竞品分析,对店铺进行流量分析。 项目获得 该项目所涉及技术与经验,同样适用于不同行业的宏微观市场分析。
点击图片任何区域可放大

案例三:航空客户价值分析

案例介绍 项目描述:某航空公司需要以客户为中心,按照客户的需求,在对客户的特点了解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。 项目获得 熟练掌握结合传统客户价值模型以及机器学习算法来对客户价值进行精准分层,并制定相应的营销策略。
点击图片任何区域可放大

案例二:基于集成算法的银行精准营销 ...

案例介绍 项目描述:本项目利用数据挖掘算法和数据挖掘标准流程, 对某银行个人客户基本信息和之前营销信息进行数据挖掘,得出基金定投产品的客户响应率模型,进而找到能精准营销的客户,提升营销成功率,缩减运营成本,为下阶段营销工作提供指导性意义。 项目获得 熟练掌握精准营销需求场景之下的机器学习算法的使用。
点击图片任何区域可放大

案例一:基于逻辑回归的金融风控建模 ...

案例介绍 项目描述: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。而评分卡项目就是在这种情况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。 项目获得 熟练掌握金融信用评分卡项目所涉及的机器学习算法、业务指标以及项目流程。

1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

3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
3-9多元线性回归理论推导

4数据策略分析第1周

4-1用Python做数据分析,必会的库Pandas
4-2用Pandas做数据清洗与数据探索
4-3Python数据可视化库(Matplotlib,Seaborn)
4-4教育行业分析-学校学科教育可视化案例"
4-5分析基础-数据分析的概念、过程、能力
4-6统计分析可视化
4-7企业经营分析-指标体系

5数据策略分析第2周

5-1数据库MySQL实战应用
5-2Python连接SQL数据库
5-3零售电商多表分析案例
5-4统计分析(相关分析,方差分析)
5-5线性回归(建立模型和模型检验)
5-6经营问题识别-用户行为影响因素分析案例
5-7旅游行业分析-旅游线路之黄金周分析案例"

6数据策略分析第3周

6-1逻辑回归(模型的建立与估计,模型评估)
6-2分类与回归的结合
6-3信息压缩-主成分分析与因子分析(数据降维)
6-4用户流失分析-员工流失预警案例
6-5特征分析-区域经济因子分析
6-6客群分析-标签体系与与用户画像
6-7应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例

7数据策略分析第4周

7-1时间序列分析(ARIMA算法)
7-2带滞后项的线性回归
7-3销售额预测-线上平台销售额预测实战案例
7-4数据采集处理方法(数据采集,数据录入,数据预处理)
7-5数据管理(数据分类,数据建模,数据仓库和ETL)
7-6产品目标人群分析-市场数据的应用案例"

8数据策略分析第5周

8-1层次聚类
8-2Kmeans聚类
8-3聚类分析评价方法-决策树应用
8-4用户分群-零售行业运营案例"
8-5数字化工作方法
8-6运筹优化方法(线性规划与二次优化,基于业务流程的优化)
8-7数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例

9数据策略分析第6周

9-1数据接入(接入策略,调度工具,实时数据接入方法)(附加内容)
9-2大数据平台技术架构与应用(分布式存储与计算,支持数据分析,大数据架构)(附加内容)
9-3数据挖掘导论
9-4KNN
9-5贝叶斯

10机器学习进阶第7周

10-1带正则项的回归分析
10-2支持向量机(SVM)
10-3决策树(ID3, C4.5, CART)
10-4决策树的模型调优
10-5生存分析-病马死亡预测案例
10-6用户分类-保险行业用户分类分析

11机器学习进阶第8周

11-1集成与提升方法(AdaBoost, 随机森林, GBDT, XGBoost, LightGBM)
11-2聚类分析进阶(密度聚类,谱聚类)
11-3异常识别(孤立森林,局部异常因子)
11-4交易反欺诈-异常交易识别案例

12机器学习进阶第9周

12-1关联规则(关联规则的概念,评估指标,Apriori算法)
12-2协同过滤
12-3产品组合策略-电信公司产品捆绑销售策略分析案例
12-4数据处理的前沿方法:特征工程概要
12-5特征工程(特征的建构、选择、转换、学习)
12-6深度神经网络(BP神经网络概述,架构)
12-7感知机及感知机的极限

13机器学习进阶第10周

13-1文本分析(分词与词性标注,文本特征处理,关键词抽取、文本分类与聚类方法)
13-2文本与用户情绪分析-新闻文本分析案例

14机器学习进阶第11周

14-1径向基网络
14-2卷积神经网络
14-3循环神经网络
14-4图像分析-手写数字自动识别
14-5自然语言处理-用户情绪自动识别
14-6实战项目-金融行业反欺诈

15机器学习进阶第12周

15-1实战项目-行业文本分析
15-2实战项目-信用评分卡

16毕业周

16-1毕业答辩

17选修课

17-1互联网数字化运营【18课时】
17-2何为数据产品经理?【1课时】
17-3Python爬虫【15课时】
17-4Python办公自动化【10课时】
17-5人工智能(深度学习)实战之图像识别【6课时】
17-6采销、物流与供应链数据分析应用实战【10课时】 (需额外付费)

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

  • 徐杨老师

    英国Glasgow大学计量经济学毕业,师从Hisayuki Yoshimoto。主攻计量模型与算法,研究方向为复杂数据空间的模型参数识别与检验问题,对各种回归模型和机器学习模型有深入研究。曾就职于中国银行,中国社科院,长期从事算法研发工作,参与过多个大型经济数据分析项目。
  • 覃智勇老师

    经管之家首席数据科学家。曾就职于某世界500强金融公司从事金融产品设计和大数据分析等工作,多家高校兼职教授。毕业于中国人民大学统计学院,近 20 年来一直进行数据分析的理论和实践,熟悉数据分析与建模,擅长使用Python、R语言、SAS在金融领域解决大数据建模及算法优化难题,积累了大量实践案例,经验丰富。
  • 陈远祥老师

    陈远祥,北京邮电大学副教授 。2014年毕业于北京大学,获通信与信息系统专业博士学位,2015年-2017年在北京大学做博士后研究。 发表SCI/EI学术论文80余篇,其中第一或通讯作者论文40余篇,申请发明专利4项。 主持国家自然科学基金面上项目,国家重点研发计划子课题,国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。
  • 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。
  • 丁亚军老师

    南京上度咨询数据分析总监 经管之家论坛SAS、SPSS 版版主 CDA 数据分析研究院研究员和SAS、SPSS 软件讲师研究方向为“统计软件与数据分析”、“市场调查分析”、“数据挖掘咨询”,IBM SPSS-China/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:课程为现场/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:学完之后可以从事哪些工作?

    A:学完课程之后,可以在互联网、信息技术与服务、金融、管理咨询、通信、银行、制药、汽车、零售、电商等行业从事商业数据分析师、商业策略分析师、战略咨询顾问、高级数据产品经理、高级数据运营经理、高级数字化营销经理等岗位工作。
  • Q:完成课程后,可以获得证书吗?

    A:参加课程学员学完后报考CDA LEVEL II 、LEVEL Ⅲ等级考试,通过CDA认证考试者可获得CDA数据分析师中英文认证证书,同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》。

OK