培训 | Python机器学习与数据挖掘案例实战

Posted 2021-04-27 机器学习算法与Python学习

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【机器学习算法】：排名第一

【机器学习】：排名第二

【Python】：排名第三

【算法】：排名第四

一、培训对象

从事计算机、云计算、大数据、互联网等相关领域项目的科研院所的项目负责人、科研人员、工程技术人员；各地方政府信息中心负责人、技术骨干；大数据产业投资团队，大数据应用开发商，大数据服务提供商等；有志于python机器学习研究和应用的个人及从业者，高校相关专业的教学科研人员、高年级本科生及研究生。

 

二、培训目标

1，让学员尽快掌握python语言的基本结构与语法与数据类型，模块、基本用法，熟悉函数，类设计，包的使用及基本的编程方法；

2，理解python数据挖掘与分析技术在当代各种大数据相关产品中的应用，并掌握该领域最关键技术的原理以及技术应用过程；

3，能开发出一些实际的应用项目并初步胜任Python的数据挖掘和机器学习工作；

4，通过紧密结合应用实例，针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论，进而有效提升学员解决工作中实际问题的能力同时提升其从数据角度去思考的能力；

三、培训特点

1，培训采用理论知识+案例专题示范+辅导练习的教学模式，将语言的应用与实际业务相结合，突出软件学习的应用性，从案例入手讲解知识点，用简洁易懂的语言讲述理论方法，同时进行实际数据挖掘分析演示；既适合零基础的初学者，也适合经验较为丰富的操作者；

2，以U盘的形式提供全部教学课件、源代码、实验数据、编程操作步骤，每个模块均设置动手实践环节以协助学员解决操作中的实际问题；后期将通过学员交流群建立与授课专家的长期答疑联系，提供全天候即时在线技术咨询。

四、教学大纲

第一天	第1讲：数据分析方法概述及相关工具	1.认识数据 2.数据分析的步骤和原则（确定/分解/评估/决策） 3.相关工具概述及对比（excel/spss/R/matlab/python/Java）
	第2讲：python环境和基础语法与	1.安装anaconda套件 2.基本数据结构（列表/字符串/字典） 3.基本语法（条件/循环/函数/类/模块） 4.python语言编程的最佳实践经验 5.python在业界的典型应用
	第3讲：基础工具库	1.基础环境linux/ipython 2.数值计算 numpy 3.绘图与可视化 matplotlib与  Chart 4.数据操作 pandas 5.高级应用案例分享
第二天	第4讲：统计分析库	1.概率和统计分析 statsmodels 2.科学计算和最优化 scipy 3.线性回归和逻辑回归 statsmodels
	第5讲：数据挖掘概览	1.数据挖掘与模型 2.建模流程和步骤 3.常见算法 5.高级应用案例解析
	第6讲：典型数据挖掘项目示范	1.基于titanic数据集预测生存概率 2.演示如何进行绘图探索 3.特征处理和建模 4.练习及答疑
第三天	第7讲：数据挖掘与机器学习	1.感知机  1.2.决策树 3.特征工程 4.正则化方法 5. PCA 6.练习和答疑
	第8讲：机器学习进阶(一)	1.参数调优 2.集成学习 3.文本挖掘 4.神经网络 5.深度学习 6.练习和答疑
	第9讲：机器学习进阶（二）	1.基于MNIST数据集识别数字 2.展示如何进行特征构造 3.常规机器学习算法和深度学习算法的效果差异 4.机器学习的结果评估 5.深度学习的最新进展分享
	第10讲：现代分析技术的应用（选修）	1.社交网络分析 2.空间数据的展示与地理信息分析 3.图像分析技术简介
第四天 Kaggle机器学习案例实战解析	第1讲：二分类任务案例分析	1.二分类任务简介 2.泰坦尼克沉船幸存者预测 3.Amazon员工访问需求预测 4.融360-用户二次贷款需求预测
	第2讲：多分类与回归案例分析	1.多分类与回归任务简介 2.XGBoost简介 3.Otto集团产品分类预测 4.旧金山犯罪类型预测--利用地理信息可视化 5.Rossmann公司门店销量预测
	第3讲：其它数据挖掘任务案例分析	1.图像分类任务简介 2.树叶图片分类任务 3.推荐任务及评价指标简介 4.Santander银行产品推荐任务

五、颁发证书

学员培训后经考核合格可获得全国通信和信息技术创新人才培养工程《大数据挖掘与分析应用高级工程师》职业技术水平证书。该证书表明持有者已通过相关培训和考核，具备相应的专业知识和专业技能，并作为聘用、任职、定级和晋升的重要参考依据，全国通用。

六、拟邀师资

肖老师，15年数据处理从业经历，国内使用Python作为数据处理工具的先行者，BAT工作背景，目前在中国最大的电子商务与金融服务企业担任数据中心高级分析师、高级项目经理；承担过多个大型数据挖掘与分析项目，精通python、R等多种工具进行数据挖掘分析,拥有深厚的算法推导及代码实现能力；长期关注Python的发展和国内外各行业的应用情况；翻译并出版数据挖掘与机器学习专著两部， 2012年起担任浙江大学研究生数据挖掘与Python专业课程导师，擅长把艰涩难懂的技术问题进行浅显的分解，能兼顾来自不同行业不同领域学员的不同需求，具有丰富的教学技巧及实践经验。

金老师，资深R语言、Python、Hadoop用户，南开大学统计学背景，北美海归。BAT工作背景，目前在中国最大的电子商务与金融服务企业担任高级风险策略分析师，具有丰富的R及pythong数据挖掘分析培训经验，探索出一套以案例讲解带动理论理解和软件操作熟悉的方法。

尹老师，数据科学家，浙江大学物理学博士，青年学者，浙江某高校深度学习研究中心负责人，某网络科技上市公司大数据总监，10+年软件开发数据产品经验，熟悉R\Python\javascript等多种编程语言，目前研究集中在推荐系统、文本挖掘、神经网络等机器学习领域，具有丰富的统计建模、数据挖掘、大数据技术授课经验。

七、时间及地点

2017年7月20日～24日  北  京

八、费用标准

培训费用4980元/人（含培训费、教材费、考试费、证书申报、场地等相关费用），食宿统一安排，费用自理。

九、联系方式

联 系 人: 孙老师             邮  箱:[e-mail]

投稿、商业合作

请发邮件到：[e-mail]

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