
CDA LEVEL II Python专题开课倒计时,你从未见过的_用Python玩转数据挖掘!
Python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++更彻底。 作为一种通用语言,Python几乎可以用在任何领域和场合,角色几乎是无限的,Python开发者的哲学是“用一种方法,最好是只有一种方法来做一件事情”。下面这些公司都在使用Python完成各种各样的任务,国内:豆瓣、搜狐、腾讯、网易、百度、阿里、淘宝、新浪…; 国外:谷歌、NASA、YouTube、Facebook…
一、 课程安排
时间:2016年7月16-17日,23-24日 ,30-31共六天
地点:北京&直播,CDA数据分析研究院
费用:现场班5900元,远程班4400元
授课安排:
(1) 授课方式:面授形式,中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间:上午9:00-12:00,下午13:30-16:30,16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限:现场与视频结合,长期学习加练习答疑。
二、 授课大纲
第一讲 1.1 Python入门,Anaconda安装 1.2 Python数据类型、数据语法、运算符 |
第二讲 2.1 函数、模块、异常与文件处理 2.2 函数与重要Python包 2.3 数据挖掘常用包介绍 |
第三讲 3.1 特征变量选择:主成分和因子等 3.2 样本聚类 3.3 案例1:汽车类型聚类与地域购买偏好分析 |
第四讲 4.1 决策树模型 4.2 模型验证+组合算法 4.3 案例2:电信离网用户预警 |
第五讲 5.1 最近邻域法(KNN)、MBR、样条曲线 5.2 线性回归与岭回归、可实现的Lasso算法 5.3 案例3:婚恋网站被约会可能性预测 案例4:零售业客户价值预测模型 |
第六讲 6.1 逻辑回归;广义线性模型 6.2 支持向量机 6.3 案例5:新闻内容分类 |
第七讲 7.1 文本分析流程概述 7.2 常用字符串函数与正则表达式 7.3 分词与词频统计 7.4 案例6:新闻内容分类 案例7:构造新闻热点词指数 |
第八讲 8.1 社会网络分析 8.2 案例8:电信客户交友圈与流失预警 案例9:电信再入网 |
三、 讲师介绍
王小川,同济大学管理学博士,MATLAB技术论坛管理团队核心成员, 证券从业人员。现就职于国内某大型券商研究所,从事量化投资相关工作,并承担了部分高校统计课程教学任务。长期研究机器学习在统计学中的应用,精通MATLAB、Python、SAS、SPSS等统计软件,热衷数据分析和数据挖掘工作,有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。著有《MATLAB神经网络30个案例分析》一书。
赵仁乾,北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。
于小洋,中山大学计算机系硕士,百度股市通主要开发人员。原百度大数据研发工程师,现美团数据挖掘工程师。主攻大数据与文本分析。
四、 学员对象
1)各行业数据分析、数据挖掘从业者
2)金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员
3)政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员
4)数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员
5)对数据挖掘感兴趣的各界人员
五、 课程优惠
1. 全日制学生及CDA LEVEL Ⅰ老学员8折优惠(学生证证明文件);
2. 同一单位三人及以上报名9折优惠,五人及以上8折优惠;
3. 论坛其他课程老学员9折优惠.
六、 学员基础要求
1)掌握CDA LEVEL I 大纲要求,CDA LEVEL I 详情http://bbs.pinggu.org/thread-3419416-1-1.html
2)报名赠送《PYTHON初级视频》,提前观看视频做好预习工作。
七、 关于证书
(此证书为CDA等级认证证书中英文双证,此证书为CDA数据分析师唯一认证证书,可以作为企业事业单位选拔和聘用专业人才的任职参考依据。全国统考,一年2次。)
八、 报名流程
1. 在线填写报名信息
2.给予反馈,确认报名信息
3.网上缴费
4.开课前一周发送电子版课件和教室路线图
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15