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建模分析师-Python方向

建模分析师-Python方向

难度:


周期: 5周

4400

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建模分析师-Python方向

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  • WHAT 课程简介

    本课程为CDA LEVEL II 建模分析师认证培训班-Python专题。 Python被誉为全世界最高效的编程语言, 具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底。 本课程以案例为主线,结合开源Python工具,全面金融、电信、银行等行业的主要数据挖掘主题。而且注重业务与算法的深入结合,在轻松的氛围内体会算法的奇妙之处。
  • WHY 学习目标

    学会高级数据分析及数据挖掘算法知识
    掌握最流行的开源数据挖掘软件之一Python
    熟知整个商业数据挖掘框架、流程与思路
    了解前沿技术,增强业务与技术对接能力
  • WHO 学习对象和基础

    学生、转行欲从业人士
    在职数据分析师技能提升
    对Python数据挖掘感兴趣人士
    对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士
    需要有Python编程基础和统计基础



课程案例,项目特训

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数据挖掘模型方法介绍

案例介绍 数据挖掘模型主要分为两大类,描述性(无监督学习)方法和预测性(有监督学习)方法。描述性方法是分析具有多个属性的数据集,找出潜在的模式,没有因变量;预测性方法方法是使用一个或者多个自变量预测因变量的值。 技能涉及 想要掌握数据挖掘模型方法,你需要熟悉三大类问题,即回归、分类、聚类。掌握常用的数据挖掘算法,如线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树、聚类分析、SVM、判别分析等多种方法。

01Python数据挖掘基础理论与数据预处理技术

01-01数据挖掘概要
01-02数据挖掘的方法和原理
01-03数据挖掘基础和进阶技术概述
01-04数据预处理技术:字段选择-数据清洗-字段扩充-数据编码
01-05人工特征工程:特征构造 - 特征抽取 - 特征选择

02Python数据挖掘之决策树算法

01-06决策树建模思路
01-07Quinlan系列决策树(ID3、C4.5、C8.0)建模原理
01-08CART建模原理
01-09决策树模型修剪
01-10决策树模型效果评估
01-11案例:使用决策树进行初始信用评级

03Python数据挖掘之神经网络和贝叶斯网络

01-01了解神经网络的基本概念
01-02明确人工神经网络结构
01-03神经元模型
01-04掌握BP神经网络学习算法
01-05多层感知器的scikit-learn代码实现
01-06贝叶斯公式与分类原理
01-07朴素贝叶斯的参数估计
01-08在Python中实现朴素贝叶斯

04Python数据挖掘之分类器与集成学习方法

01-09KNN算法原理与Python实现
01-10线性可分与线性不可分
01-11线性可分的支持向量机
01-12线性支持向量机与软间隔最大化
01-13非线性支持向量机与核函数
01-14集成学习方法:Bagging、Boosting、随机森林

05Python数据挖掘之聚类分析

01-01聚类算法的概述
01-02聚类算法基本概念
01-03聚类模型的评估
01-04层次聚类原理与Python实现
01-05基于划分的聚类K-means的原理及应用
01-06详谈基于密度的聚类方法与Python实现
01-07案例:通信客户业务使用偏好聚类

06Python数据挖掘之关联规则与序列模式

01-08关联规则的一些基本概念
01-09关联规则Ariori算法的原理与Python实现
01-10关联规则FP-growth算法
01-11序列模式的简介与概念
01-12序列模式AprioriAll算法与Python实现
01-13基于用户和商品的的协同过滤算法

07期末项目作业与答辩

01-01课题1:银行客户聚类分析
01-02课题2:房贷客户进件违约风险预测
01-03课题3:零售业客户忠诚预测
01-04课题4:电信业营销响应预测模型
01-05以上课题仅供参考

08[线上选修]Mysql数据库管理

01-01关系型数据库管理系统与结构化查询语言SQL概述
01-02数据库操作
01-03数据表操作
01-04数据类型和约束条件
01-05数据填充与数据导入
01-06SQL单表查询与多表查询
01-07查询操作符与子查询
01-08SQL查询函数介绍
01-09SQL查询综合案例:电商数据查询练习

09[线上选修]Python数据可视化

01-01绘图思想的基本原理
01-02Python数据可视化包-Matplotlib介绍
01-03使用Matplotlib进行基本的图形绘制
01-04使用Python数据处理包Pandas做可视化
01-05Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制
01-06Python数据可视化包-Pyecharts介绍与图形绘制
01-07使用Python进行地图绘制-Pyecharts

来自业界的数据领袖团队

  • 吴昊天

    CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师/CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长

    曾就职于电子科技大学大数据中心,从事医疗大数据分析相关工作,拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验,拥有算法专利若干,主要研究方向为机器学习和深度学习。
  • 王小川

    CDA数据分析师讲师/同济大学管理学博士

    国内某券商研究所高级分析师,从事量化投资相关工作,神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家,精通MATLAB、Python、SAS等统计软件。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》《Python与量化投资》等书。被评为“金牌讲师”。
  • 赵仁乾

    CDA数据分析研究院讲师/京邮电大学管理科学与工程硕士

    现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。

向优秀学姐学长们学习

  • 边海叶

    建模分析师

    参加了CDA2级Python数据挖掘建模的课程学习,让我数据挖掘建模分析和工具有了更多的认识,老师从数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写以及各种软件的操作都做了系统的讲解,时间很短,信息量却很大,王小川老师讲课生动风 ...
  • 付志超

    数据分析师

    Python语言是一门不错的语言,之前有些接触过,在参与CDA数据挖掘培训过程中巩固了软件技术,课堂中学到了数据挖掘系列方法,建模的专业知识和流程,对工作有了极大帮助,让我思路更加清晰,更知道需要什么。 ...
权威 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业 CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
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  • Q:CDA建模分析师的课程特色是什么?

    A:1.范围广。所学内容涵盖数据挖掘全流程的知识和求职技能要求;2.实战性强。每周的课程配备至少1到2两个实战的项目,配有详细的目标和完备的Notebook;3.内容紧扣考试大纲。
  • Q:五周的课程,我可以完全掌握课程内容吗?

    A:CDA LEVEL II-Python专题课程为持续五周的周末集训课程,共48+课时,同时有全套的录播视频可供反复复习观看。学习中的疑问也可以随时咨询。
  • Q:远程班是录播还是直播?

    A:远程班采取现场直播 + 录播视频 + 线上答疑。直播需和现场班同步时间学习,录播视频同学可以自主安排时间学习视频(可反复观看一年)。
  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:CDA建模分析师课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和助教负责答疑;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。

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