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Python机器学习实战

Python机器学习实战

难度系数:

周期:6周

课程信息:

老学员&持证人九折优惠

  • WHAT 课程简介

    Python机器学习实战:在数据和信息爆炸的今天,各个行业尤其是金融、电商、房地产、医疗、健康、政府部门这类经济效应强势部门都在积极采用数据分析和数据科学协助决策的方式,来提高决策的正确性和高效性。并将其广泛应用在营销优化、风险控制、用户研究、疾病诊断、商业部署等领域。 Python机器学习实战课程涉及到Python基础、数据清洗、Python爬虫、数据可视化(Matplotlib、Seaborn、Pyecharts)和python机器学习算法等内容,并结合互联网金融、电信、银行、医疗、交通等行业实际案例来帮助学员建立整套的数据分析思路,使学员更符合企业要求。
  • 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
    使用Python爬虫获取网络数据
    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
    使用Python进行数据分析整体思路、针对业务做出模型最优化选择
    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

    在校学生、转行欲从业人士
    在职数据分析师
    有一定的统计基础最佳
    对Python数据分析和挖掘感兴趣的业界人士
    学习完《数据分析与SPSS应用》课程学员为佳



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编程基础知识

01-01成为Python高手之前必备基础知识
01-02数据分析的武器库与分析工具Python介绍
01-03Python的基本数据类型和数据结构
01-04Python的程序控制
01-05Python的函数与模块
01-06Python日期和时间处理
01-07Python字符串处理与正则表达式
01-08Python异常处理和文件操作
01-09实战:基于Python的函数创建与商业实操文件操作

02Python进行数据整理和数据清洗

01-01Numpy中的数据类型--ndarray数组的创建
01-02Numpy数组基础:索引、切片、变形、分裂
01-03Numpy数组运算:通用函数
01-04Numpy数组变形、拼接
01-05Numpy数组计算:广播、聚合、比较和掩码、数组排序
01-06Pandas对象简介:Series、Dataframe、Index
01-07Pandas数据加载与存储
01-08Pandas数值运算方法:通用函数、聚合函数、遍历
01-09Panda层次化索引
01-10Pandas数据处理:数据类型转换、缺失值处理、字符串转换
01-11Pandas数据表的合并与连接
01-12Pandas数据的累计与分组
01-13高性能Pandas:query()、eval()实现高性能运算
01-14Pandas数据规整化:清理、转换、合并、重塑
01-15Pandas时间序列&金融数据处理
01-16实战案例1:泰坦尼克幸存者数据清洗
01-17实战案例2:USDA食品数据清洗

03Python进行网络爬虫

01-01网络爬虫基础知识
01-02网络请求及响应-Requests库
01-03HTML文档解析-BeautifulSoup库
01-04常见反爬虫机制及应对
01-05网络爬虫 VS 网络数据抓取
01-06实战1:新东方批量下载头像
01-07实战2:抓取豆瓣书籍简介
01-08实战3:模拟浏览器selenium抓取电商商品信息及评论

04Python进行数据可视化技术

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
01-08数据可视化技巧

05Python进行机器学习和sklearn实战

01-01机器学习和Scikit-Learn简介
01-02机器学习之超参数与模型验证:学习曲线、网格搜索
01-03机器学习之特征工程:分类特征、文本特征、图像特征、特征衍生、缺失值填充、特征管道
01-04KNN-最近邻分类器(实战:改进约会网站配对效果)
01-05朴素贝叶斯分类算法(实战:垃圾邮件过滤)
01-06决策树与随机森林(实战:红酒分类)
01-07线性回归分析(实战:预测鲍鱼的年龄)
01-08Logistic回归分析(实战:构建信用卡反欺诈模型)
01-09支持向量机算法(实战:手写数字识别)
01-10利用AdaBoost元算法提高分类性能(实战:泰坦尼克幸存者预测)
01-11树回归--CART树与Xgboost
01-12无监督学习:K-means聚类
01-13无监督学习:Apriori进行关联分析
01-14无监督学习:FP-growth进行频繁项挖掘
01-15无监督学习:LDA、LSI
01-16简化数据与降维:PCA与SVD

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。
  • 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。
  • 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”。

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

  • 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: 为什么要学习这门课程?

    A: 投资于人工智能领域的资金不断上涨,数以千计的高价值创业公司已经进入该领域。机器学习是驱动人工智能领域突破性发展的核心技术。AlphaGo 战胜人类围棋冠军、人脸识别、大数据挖掘,都和机器学习密切相关。在这门课程中,你将掌握机器学习核心技术,把握人才缺口的黄金时代,在职业发展市场中脱颖而出,成为科技、互联网、金融等行业渴望的稀缺人才。
  • Q: 请问课程的学习周期和学习方式?

    A: 《Python机器学习实战》为周末集训课程,包含四周线下集训+两周线上课程+全套重播视频。学习周期为一个半月。同时我们会布置案例作业供课后练习提交,保证大家高质量地完成课程。
  • Q: 这门课程有什么先修要求?

    A: 这门课需要你最好有 SQL 和统计学基础。如果你不具备,可以先加入《数据分析与SPSS应用》课程,一站式打好基础。
  • 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!
  • Q:完成课程后,可以获得证书吗?

    A: 参加课程学员可自愿参加CDA LEVEL II建模分析师等级考试,考试合格获得由经管之家颁发《CDA数据分析师证书》。同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》-高级。
  • Q: 课程如果学不会怎么办?

    A: 首先,我们有一次免费学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,也可以再跟着免费学一期。

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