全国高校实用数据挖掘分析与机器学习核心技术应用实战师资研修班

Posted 2021-04-27 聚焦职教

全国高校实用数据挖掘分析与机器学习核心技术应用实战师资研修班邀请函

 

项目背景

大数据时代悄然来临，带来了信息技术发展的巨大变革，并深刻影响着社会生产和人们生活的方方面面。对于一个国家而言，能否紧紧抓住大数据发展机遇，快速形成核心技术和应用参与新一轮的全球化竞争，将直接决定未来若干年世界范围内各国科技力量博弈的格局。

国家十三五规划纲要明确提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，为我国在大数据领域的未来发展绘制了宏伟的蓝图，开启了我国大数据发展的新时代。推动大数据发展离不开大数据相关人才的支撑，当前大数据发展最大的瓶颈在于大数据人才的紧缺。国内高校承担着为国家培养大数据人才的重任，尽快形成成熟完善的培养方案、课程体系、系列教材、课程师资和实训平台等，是各大高校共同关注的热点问题。

为了进一步推动大数据专业人才培养和课程体系建设，特开展“全国高校实用数据挖掘分析与机器学习核心技术应用实战师资研修班”，旨在建立该领域教学、科研行业教研协作圈，加快中国高校大数据课程体系建设、促进中国高校大数据教学水平不断提升做出积极贡献。

一、主办单位

主办单位：中国虚拟现实产学研联盟、北京数字创意产业协会虚拟现实产学研专业委员会、北京华夏起航国际信息技术研究院

指导单位：北京数字创意产业协会

支持单位：广州泰迪智能科技有限公司

二、培训目标及特点

1、理解、掌握大数据相关技术及教学方法，本次学习为每位参训学员提供系统的院校大数据学科专业建设思路，帮助各高校在大数据专业课程体系建设提供全方位、强有力的教学资源支持。

2、了解大数据岗位目前的就业形势、 前景及所需相关技能，了解企业实际需求， 并参与一个实际项目的全过程，将培训转化成教学成果，运用到教师自己后续的教学当中去，全部提升教师实践教学能力。

3、了解高校大数据专业的教材、实验室、实训室建设内容、产品、科研和创新创业最新讯息，本次学习为每位参训学员提供大数据实验室解决方案、课程建设与程序设计的相关资源，丰富已开设大数据专业院校课程体系。

4、全面掌握机器学习、深度学习原理，深入理解编程实现方法,对机器学习、深度学习运作机制有清晰全面的认识。提供全部讲课的教学内容讲稿、讲课PPT、全部源代码、编程操作步骤、建立与老师的答疑联系。

5、全面掌握Python数据挖掘技能，使用相关技能实现算法。提供全部讲课课时的教学内容讲稿、讲课PPT、全部源代码、编程操作步骤、建立与老师的答疑联系。

注：所有学员自带笔记本电脑，配置i5处理器，4G内存，win7（或以上）64位操作系统、紧跟老师制作过程操作练习，完全学会经典案例开发技术，完全学会使用以上工具软件开发应用。

三、研修对象

各高等院校大数据相关学科、计算机、网络通信、自动化、电子工程、数理统计专业等科研、教学带头人，骨干教师、博士生、硕士生等;

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企业事业项目负责人、科研人员、工程技术相关人员。

四、时间地点

培训时间：2018年5月6日—11日（6日全天报到）

地   点：广州

五、研修内容

日期	课程内容	学时	时间
第一天	Python基础 1 认识Python 1.1 Python介绍 1.2 Python环境搭建 1.3 Python编辑器 1.4 库的安装与调用 2 Python基础知识 2.1 第一个Python程序 2.2 常用操作符 2.3 基础数据结构 2.4 控制流 2.5 推导式 2.6 练习1:求曲边图形面积	3	9:00-12:00
	3 函数 3.1 常用函数 3.2 函数与方法 3.3 自定义函数 3.4 练习2:自定义求序列奇数个数的函数 4 文件操作 4.1 文件的打开与关闭 4.2 文件读写操作 4.3 练习3:小说词频统计	3	14:00-17:00
第二天	机器学习 1 机器学习绪论 2 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 比较检验 2.5 偏差与方差 3 分类与回归 3.1 回归分析原理&编程实现 3.2 决策树原理&编程实现 3.3 聚类分析原理&编程实现	3	9:00-12:00
	4 Python数据科学与机器学习库 4.1 NumPy 4.2 pandas 4.3 matplotlib 4.4 scikit-learn	3	14:00-17:00
第三天	案例实战 1实战案例一：水质图像识别 1.1 案例背景 1.2 挖掘目标 1.3 分析方法与过程 1.4 数据预处理 1.5 模型构建 1.6 模型评价与优化	3	9:00-12:00
	2实战案例二：电子商务智能推荐服务 2.1 案例背景 2.2 挖掘目标 2.3 分析方法与过程 2.4 数据预处理 2.5 模型构建 2.6 模型评价与优化	3	14:00-17:00
第四天	深度学习&TensorFlow 1 深度学习基础 1.1 深度学习发展历程 1.2 深度学习与传统机器学习比较 1.3 神经网络（BP）结构与参数 1.4 激活函数与逆传播 1.5 算法流程与案例编程实现	3	9:00-12:00
	2 卷积神经网络(CNN) 2.1 卷积神经网络的特点 2.2 卷积与池化 2.3 下采样和全连接 3 TensorFlow基础及应用 3.1 深度学习工具介绍 3.2 TensorFlow安装与基础语法 3.3 TensorFlow曲线拟合实战 3.4 Mnist手写字体识别	3	14:00-17:00
第五天	企业参观交流，大数据学科专业建设研讨		9:00-12:00

 

六、授课专家简介

张老师：

广州泰迪智能科技有限公司高级数据分析师、培训总监。从事用户数据分析和数据挖掘工作多年，具有丰富的数据挖掘理论及实践培训经验，对数据具有较高的敏感度，根据数据对其进行全面的统计分析。

精通R、Python、Matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。有为南方电网、轩辕网络等大型企业长期提供实施服务的经验，主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。

2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师。先后负责过广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。

施老师： 

广州泰迪智能科技有限公司高级项目经理、产品总监。

从事用户数据分析和挖掘工作多年，熟悉数据挖掘项目分析流程；具有丰富的数据处理系统的设计研发经历，主要在大数据教学系统、金融分析系统方面有深入研究。精通Python、R 、SPSS等多种数据挖掘工具；

参与并主持多本图书的编写及出版工作，如《Python与数据挖掘》、《R语言与数据挖掘》、《数据分析与应用（Python）》、《Python编程基础》等。直接参与北京民政部低保建模领域核对分析、南方航空客户价值分析、美的电器家用电器用户行为分析与识别、南方电网电力窃漏电用户自动识别等大型企业顾问咨询项目。

七、报名及费用

1、报名材料：报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色证件照（电子版）。

2、会议费用：3900元/人。费用包含（报名费、学习费、资料费、场地费及证书费用），食宿可选择统一安排，食宿费用自理。

3、本次会议由北京华夏起航国际信息技术研究院收取费用并开具发票。

八、颁发证书

学员经培训考试合格后，可以获得由工业和信息化部职业技能鉴定指导中心颁发“大数据分析师”专项技术证书，证书可登录国家工信部考试中心官网查询，全国通用，该证书可作为教师岗位聘任、定级的参考。

九、联系方式

周老师 ：15652992530

邮箱：[e-mail]

微信：

  ▼扫描下方二维码加客服好友详细咨询

 

戳图查看课程详情

◆  ◆  ◆  ◆  ◆ 

点击标签了解课程详情▽

每日奉上职教新鲜事儿

ID:zjteachers