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數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化最佳實踐

【時間地點】 2021年10月19-21日上海
【培訓(xùn)講師】 劉老師
【參加對象】 1、政府、企業(yè)、學(xué)校IT相關(guān)技術(shù)人員;高校相關(guān)專業(yè)碩士、博士研究生。2、企業(yè)技術(shù)總監(jiān)及相關(guān)管理人員。3、人工智能與知識圖譜系統(tǒng)架構(gòu)師、設(shè)計與編程人員。4、對知識圖譜技術(shù)感興趣的其他人員
【參加費用】 ¥6800元/人 (含場地費、考試證書費、教材費、學(xué)習(xí)期間的午餐費)食宿統(tǒng)一安排,費用自理。
【會務(wù)組織】 森濤培訓(xùn)網(wǎng)(m.dbslw.com.cn).廣州三策企業(yè)管理咨詢有限公司
【咨詢電話】 020-34071250;020-34071978(提前報名可享受更多優(yōu)惠)
【聯(lián) 系 人】 龐先生,鄧小姐;13378458028、18924110388(均可加微信)
【在線 QQ 】 568499978 培訓(xùn)課綱 課綱下載    
【溫馨提示】 本課程可引進到企業(yè)內(nèi)部培訓(xùn),歡迎來電預(yù)約!
培訓(xùn)關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析挖掘培訓(xùn)

數(shù)據(jù)分析挖掘與可視化最佳實踐(劉老師)課程介紹:

培訓(xùn)重點
1. 數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)
2. 數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù)
3. 大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)
4. Python應(yīng)用實戰(zhàn)

培訓(xùn)特色
1.理論與實踐相結(jié)合、案例分析與行業(yè)應(yīng)用穿插進行;
2.專家精彩內(nèi)容解析、學(xué)員專題討論、分組研究;
3.通過全面知識理解、專題技能和實踐結(jié)合的授課方式。

日程安排
  

數(shù)據(jù)分析實戰(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,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)合真實環(huán)境進行操作講解。

數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù)
第四講 認識數(shù)據(jù)挖掘

講解數(shù)據(jù)挖掘基本概念,細致講解業(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)挖掘的實施流程和方法體系。

第五講 數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)
細致講解抽樣、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現(xiàn)和用法。尤其針對樣本平衡,重點講解人工合成、代價敏感等算法;針對特征選擇,重點講解特征選擇的核心思路,并結(jié)合Python進行案例演示。

大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)(1)
第六講 特征降維算法及Python實現(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)合案例進行Python實現(xiàn)。特別地,針對海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場景,講解實現(xiàn)思路和Python案例。

第七講 決策樹算法及Python實現(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的可解釋性,針對海量數(shù)據(jù)仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現(xiàn)原理,并結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)。

第八講 好萊塢百萬級影評數(shù)據(jù)分析與電影推薦實現(xiàn)
實戰(zhàn)部分:基于好萊塢百萬級的影評數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行建模、清洗、透視表操作。然后根據(jù)用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機器學(xué)習(xí)算法對不同性別、年齡階段的用戶進行定制化的電影推薦,最后把推薦的電影進行可視化的展示操作

大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)(2)
第九講 因果推理算法及Python實現(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)合案例進行Python實現(xiàn)。

第十講 深度學(xué)習(xí)算法及Python實現(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)來實現(xiàn),不僅能夠針對海量數(shù)據(jù)進行建模,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、OpenCV庫的使用方法,并結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)。

第十一講 采用OpenCV實現(xiàn)計算機視覺技術(shù)
實戰(zhàn)部分:基于OpenCV面部模型,完成對圖片和視頻的人臉識別,實戰(zhàn)中會講解OpenCV的重要類和函數(shù)。主要內(nèi)容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術(shù),并且詳細介紹了如何處理來自文件或攝像機的視頻,以及如何檢測和跟蹤移動對象。

Python應(yīng)用實戰(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。

Python應(yīng)用實戰(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 Seaborn可視化開發(fā)實戰(zhàn)
Seaborn是一款不錯的可視化框架,它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的?梢曰赟eaborn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Pie、Scatter、Radar等等各種可視化解決方案,同時講解一個用Seaborn實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能(兼圖表)的實際案例,搭建服務(wù)器,在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)輕量級數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

授課專家
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和軟件過程改進模型CMM/CMMI,在具體項目實施過程中總結(jié)經(jīng)驗,有深刻認識。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)項目特點定制具體軟件過程,并進行項目管理和監(jiān)控,有很強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用。


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