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大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化最佳實(shí)踐培訓(xùn)班

【課程編號】:MKT042704

【課程名稱】:

大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化最佳實(shí)踐培訓(xùn)班

【課件下載】:點(diǎn)擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發(fā)管理培訓(xùn)

【時間安排】:2019年09月20日 到 2019年09月23日7800元/人

【授課城市】:鄭州

【課程說明】:如有需求,我們可以提供大數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化最佳實(shí)踐培訓(xùn)班相關(guān)內(nèi)訓(xùn)

【其它城市安排】:三亞 昆明 武漢 廣州 ???/a> 貴陽 成都 煙臺 上海 珠海 寧波 青島 北京

【課程關(guān)鍵字】:鄭州大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn),鄭州可視化技術(shù)培訓(xùn)

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課程介紹

“數(shù)據(jù)為王”的時代,大數(shù)據(jù)將帶來一次全新的革命,將改變眾多企業(yè)的命運(yùn)。在大數(shù)據(jù)時代的背景下,R語言作為一種迅速興起的數(shù)據(jù)挖掘和可視化工具軟件,由于其功能強(qiáng)大、簡潔易用,正越來越多的成為數(shù)據(jù)挖掘項目的實(shí)施基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)挖掘和可視化的教學(xué)中,如果缺少相應(yīng)的實(shí)際訓(xùn)練,是很難掌握好工具和理論的。本課程理論聯(lián)系實(shí)際,通過具體案例貫穿所有的理論知識。針對游戲、醫(yī)療、汽車行業(yè)等不同領(lǐng)域應(yīng)用問題,介紹數(shù)據(jù)挖掘及可視化的各個技術(shù)細(xì)節(jié),通過實(shí)際的案例演練,讓學(xué)員真正體驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘及可視化的強(qiáng)大魅力。我們推出了大數(shù)據(jù)分析及可視化技術(shù)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)課程培訓(xùn)班,旨在培養(yǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新型人才,促進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行業(yè)內(nèi)部及跨行業(yè)進(jìn)行實(shí)施應(yīng)用,以及企業(yè)大數(shù)據(jù)分析及可視化項目開發(fā)和落地,并利用大數(shù)據(jù)打造企業(yè)核心競爭力優(yōu)勢。

課程特色

1. 本課程盡量避開數(shù)學(xué)公式,按照“講清思想方法原理—結(jié)合具體案例—R語言實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)”思路,讓即使是幾乎沒有什么基礎(chǔ)的學(xué)員,掌握數(shù)據(jù)挖掘和可視化的基本思路和模式,打下未來深入的良好基礎(chǔ),能在工作和學(xué)習(xí)中結(jié)合具體問題立馬上手操作解決;

2. 課程注重學(xué)練結(jié)合的方法,會采取課中練習(xí)的方法,充分調(diào)動大家思考的積極性,在做中掌握相關(guān)知識和技能;

3. 課程緊緊抓住基于R語言的數(shù)據(jù)挖掘和可視化的重點(diǎn)和難點(diǎn),詳細(xì)的分析和講解,在理解難、容易出錯的地方反復(fù)提醒,以便學(xué)員在課后容易的進(jìn)行自己復(fù)習(xí)和相關(guān)拓展。

培訓(xùn)對象

1.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用開發(fā)工程師

2.大數(shù)據(jù)分析項目的規(guī)劃咨詢管理人員

3.大數(shù)據(jù)分析項目的IT項目高管人員

4.大數(shù)據(jù)分析與挖掘處理算法應(yīng)用工程師

5.大數(shù)據(jù)分析集群運(yùn)維工程師

6.大數(shù)據(jù)分析項目的售前和售后技術(shù)支持服務(wù)人員

課程大綱

第一天上午 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

第一講 零基礎(chǔ)學(xué)Python

講解Python背景、國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及繪圖操作等內(nèi)容。特別針對向量計算這塊,著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢及用法。

第二講 數(shù)據(jù)分析方法論

講解統(tǒng)計分析基礎(chǔ),包括統(tǒng)計學(xué)基本概念,假設(shè)檢驗(yàn),置信區(qū)間等基礎(chǔ),并結(jié)合數(shù)據(jù)案例說明其使用場景和運(yùn)用方法。介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見分析思路,并結(jié)合案例進(jìn)行講解。

第三講 數(shù)據(jù)處理技法

從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個方面進(jìn)行講解。數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數(shù)據(jù)庫操作;數(shù)據(jù)統(tǒng)計包含Pandas包的具體用法和講解;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作。此外,針對海量數(shù)據(jù)的情況下,介紹在Spark平臺上的數(shù)據(jù)處理技術(shù),并結(jié)合真實(shí)環(huán)境進(jìn)行操作講解。

第一天下午 數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù)

第四講 認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘

講解數(shù)據(jù)挖掘基本概念,細(xì)致講解業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評估、模型部署各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容及相關(guān)技術(shù);結(jié)合業(yè)界經(jīng)典場景,講解數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施流程和方法體系。

第五講 數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)

細(xì)致講解抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇、訓(xùn)練模型、評估模型等數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)原理,并結(jié)合案例講解其具體實(shí)現(xiàn)和用法。尤其針對樣本平衡,重點(diǎn)講解人工合成、代價敏感等算法;針對特征選擇,重點(diǎn)講解特征選擇的核心思路,并結(jié)合Python進(jìn)行案例演示。

第二天上午 大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)(1)

第六講 特征降維算法及Python實(shí)現(xiàn)

降維是大數(shù)據(jù)分析非常重要的算法 ,它可以在降低極少信息量的情況下,極大地縮小數(shù)據(jù)規(guī)模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。特別地,針對海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場景,講解實(shí)現(xiàn)思路和Python案例。

第七講 決策樹算法及Python實(shí)現(xiàn)

決策樹是非常經(jīng)典的算法 ,一般常見于小數(shù)據(jù)的挖掘。由于決策樹具有極強(qiáng)的可解釋性,針對海量數(shù)據(jù)仍然是非常重要的實(shí)用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實(shí)現(xiàn)原理,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

第八講 基于乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行降維分析并建立分類模型

實(shí)戰(zhàn)部分:基于乳腺癌數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理,并嘗試建立分類評估模型。旨在通過該模型,并潛在的乳腺癌患者進(jìn)行識別。

第二天下午 大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)(2)

第九講 因果推理算法及Python實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)、解決一些業(yè)務(wù)問題,然而如何去判斷我們的改進(jìn)是否生效,是否在業(yè)務(wù)指標(biāo)上呈現(xiàn)過一定的因果邏輯,則是一個重要問題和分析方向。本節(jié)主要介紹因果推理算法,包括貝葉斯推理、狀態(tài)空間模型以及CausalImpact工具等內(nèi)容,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

第十講 深度學(xué)習(xí)算法及Python實(shí)現(xiàn)

對于大數(shù)據(jù)的建模任務(wù),我們可以基于深度學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn),不僅能夠針對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,其效果也非常不錯。本節(jié)主要講解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程,DBN、DNN等經(jīng)典深度學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法以及一些技巧。同時,介紹Keras庫的使用方法,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

第十一講 Lending Club信貸違約分析案例

實(shí)戰(zhàn)部分:基于Lending Club信貸違約數(shù)據(jù),嘗試從多個不同的維度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,旨在發(fā)現(xiàn)一些有價值的信息,同時基于該數(shù)據(jù),經(jīng)過一定的處理,建立信貸違約識別模型,旨在對信貸業(yè)務(wù)辦理提供模型支持,降低違約風(fēng)險。

第三天上午 Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(一)

第十二講 Python自然語言處理原理及案例

目前文檔數(shù)據(jù)已經(jīng)成為很多企業(yè)重要的資產(chǎn),通過對文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、建模、分析、挖掘、可視化,我們能夠發(fā)現(xiàn)不一樣的洞察。本節(jié)主要講解自然語言處理基本概念和技法,包含分詞、關(guān)鍵字提取、文摘提取、文本分類、主題模型、word2vec等內(nèi)容。介紹在深度學(xué)習(xí)的加持下,與傳統(tǒng)做法的區(qū)別,并使用Python進(jìn)行案例講解。

第十三講 數(shù)據(jù)分析圖表及Python案例

數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析的重要手段,通過合理地使用圖表,不僅可以簡潔地表達(dá)數(shù)據(jù)的含義,高效地發(fā)現(xiàn)問題,還可以為報告的編寫以及數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用增色不少。本節(jié)主要講解常用的數(shù)據(jù)分析圖表及其使用場景,介紹數(shù)據(jù)可視化的方法論,避免生搬硬套的使用圖表,針對不同的業(yè)務(wù)場景和需求,合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。

第三天下午 Python應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)(二)

第十四講 使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告

數(shù)據(jù)分析報告在大數(shù)據(jù)分析過程中具有重要價值,它體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析的目的、過程和結(jié)果,以及對發(fā)現(xiàn)問題的解讀、改進(jìn)方案等等,本節(jié)主要講解使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告的具體方法,以及編寫數(shù)據(jù)分析報告的方法論,并結(jié)合案例講解其用法。

第十五講 Dash可視化開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

Dash是一款不錯的框架,可以基于Dash快速開發(fā)一個輕量級的數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用。在網(wǎng)頁中嵌入圖表、數(shù)據(jù)以及分析的算法,非常適合打造企業(yè)內(nèi)部的敏捷數(shù)據(jù)分析工具集。本節(jié)主要介紹Dash的UI、Server、Reactivity、控件等內(nèi)容,同時講解一個用Dash實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能(兼圖表)的實(shí)際案例,搭建服務(wù)器,在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)輕量級數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

第四天 學(xué)習(xí)考核與業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)交流

劉老師

劉老師 10多年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項目開發(fā)工作,在長期軟件領(lǐng)域工作過程中,對軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究,熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過程改進(jìn)模型CMM/CMMI,在具體項目實(shí)施過程中總結(jié)經(jīng)驗(yàn),有深刻認(rèn)識。通曉多種軟件設(shè)計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉,能根據(jù)項目特點(diǎn)定制具體軟件過程,并進(jìn)行項目管理和監(jiān)控,有很強(qiáng)的軟件項目組織管理能力。對C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計算有比較深入的理解和應(yīng)用,具有較強(qiáng)的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù),了解各種設(shè)計模式,能在具體項目中靈活運(yùn)用。

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