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敏捷算法建模训练营周末班

敏捷算法建模训练营周末班

难度系数:

课程系列:敏捷算法建模训练营周末班

课程信息:
相关等级报考推荐:
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2000元
  • WHAT 课程简介

    敏捷算法建模训练营周末班:学什么?学企业需要的敏捷算法建模能力。
    数智赋能
    人工智能时代,如何用机器来提高生产力?在这里,你可以学到前沿且实用的技术,挖掘数据的魅力。
    模板应用
    教你用可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型。
    技术精进
    聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法,只教实用干货,以专精技术能力提升业务效果与效率。
    工具应用
    课程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现,并根据输出的结果分析业务需求,为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。
    案例实战
    课程涉及大量企业项目案例:精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、智能推荐、情感分析、反欺诈等,加持实战经验,为你进入名企做项目背书。
  • WHY 学习目标

    熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操,包括数据清洗算法、特征工程、数据建模、数据治理、数据可视化等
    熟练掌握Python数据挖掘算法与实践,包括统计分析、统计模型、机器学习算法、深度学习算法、文本挖掘算法
    灵活使用数据挖掘算法解决各行业的业务问题,通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题
  • WHO 学习对象和基础

    有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验,希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者
    希望提升数据挖掘技术的在职提升者
    从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等
    产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者,希望增加数据分析技能与思维
    参加CDA等级认证考试 LEVELII和 LEVEL Ⅲ 考生

1预习课(录播)-数据库SQL

1-1数据库基本概念
1-2DDL数据定义语言
1-3DML数据操作语言
1-4单表查询
1-5多表查询
1-6Python连接SQL

2预习课(录播)

2-1Python编程基础,Numpy
2-2Python标准数据类型
2-3控制流语句
2-4自定义函数
2-5异常和错误
2-6类与面向对象编程
2-7Numpy数组操作
2-8用Python做数据分析,必会的库Pandas
2-9用Pandas做数据清洗与数据探索
2-10Python数据可视化库(Matplotlib,Seaborn)

3数学与统计学基础

3-1线性代数
3-2微积分
3-3描述性统计
3-4参数估计
3-5假设检验
3-6相关分析
3-7卡方分析
3-8一元线性回归理论推导

4商业策略分析(Level 2)第1周-SQL

4-1数据库MySQL语句与实战
4-2Python连接SQL数据库
4-3SQL使用案例
4-4零售电商多表分析案例

5商业策略分析(Level 2)第1周-指标体系与统计分析可视化

5-1分析基础-数据分析的概念、过程、能力
5-2指标体系的意义与构建
5-3常用指标体系示例
5-4统计分析可视化
5-5企业经营分析-指标体系

6商业策略分析(Level 2)第2周-Pandas

6-1Python基础与数据清洗可视化回顾
6-2Python实操案例
6-3教育行业分析-学校学科教育可视化案例
6-4数据分析师岗位需求-lagou数据处理及分析案例

7商业策略分析(Level 2)第2周-方差分析,线性回归

7-1统计分析(相关分析,方差分析)
7-2线性回归(建立模型和模型检验)
7-3识别分析-用户支出影响因素分析案例

8商业策略分析(Level 2)第3周-逻辑回归,主成分分析

8-1逻辑回归(模型的建立与估计
8-2模型评估
8-3分类与回归的结合
8-4信息压缩-主成分分析与因子分析(数据降维)
8-5用户流失分析-员工流失预警案例
8-6因子分析-城市发展水平综合分析

9商业策略分析(Level 2)第3周-标签体系与用户画像

9-1标签体系的设计原理
9-2用户标签的制作方法
9-3客群分析-标签体系与用户画像
9-4AB test-应用最广泛的对比分析方法
9-5应用用户画像-美国某企业用户画像实战案例

10商业策略分析(Level 2)第4周-时间序列

10-1时间序列分析(ARIMA算法)
10-2Box-Jenkins 建模流程
10-3时间序列回归
10-4销售额预测-线上平台销售额预测实战案例

11商业策略分析(Level 2)第4周-数据采集与处理,数据管理

11-1数据采集处理方法(数据采集,数据录入,数据预处理)
11-2数据管理(数据分类,数据建模,数据仓库和ETL)
11-3产品目标人群分析-市场数据的应用案例

12商业策略分析(Level 2)第5周-聚类分析,决策树应用

12-1层次聚类
12-2Kmeans聚类
12-3聚类分析评价方法-决策树应用
12-4用户分群-零售行业运营案例

13商业策略分析(Level 2)第5周-数字化工作方法,最优化方法

13-1数字化工作方法
13-2运筹优化方法(线性规划与二次优化,基于业务流程的优化)
13-3数字化运营综合案例-某机构营销响应概率预测与风险预测案例

14商业策略分析(Level 2)第6周-附加内容-数据接入与大数据平台

14-1分布式存储与计算
14-2Spark与Flink工作原理
14-3使用PySpark实现分布式计算
14-4数据接入策略与调度工具

15机器学习进阶(Level 3)第6周-数据挖掘导论

15-1数据挖掘导论
15-2KNN
15-3贝叶斯
15-4SVM

16机器学习进阶(Level 3)第7周-决策树

16-1决策树(ID3, C4.5, CART)
16-2决策树的模型调优
16-3病马死亡归类与识别案例
16-4用户分类-保险行业用户分类分析

17机器学习进阶(Level 3)第7周-带正则项的回归分析与SVM

17-1带正则项的回归分析
17-2大数据环境下的回归分析实现(Spark实现)

18机器学习进阶(Level 3)第8周-集成与提升方法

18-1集成学习的理论基础
18-2AdaBoost
18-3随机森林及其Spark实现
18-4GBDT, XGBoost, LightGBM及Python实现

19机器学习进阶(Level 3)第8周-关联规则与协同过滤

19-1关联规则(关联规则的概念,评估指标,Apriori算法)
19-2协同过滤
19-3大数据环境下的协同过滤实现
19-4产品组合策略-电信公司产品捆绑销售策略分析案例

20机器学习进阶(Level 3)第9周-高级数据处理与特征工程,神经网络

20-1数据处理的前沿方法:特征工程概要
20-2数据不平衡问题
20-3特征工程(特征的建构、选择、转换、学习)
20-4感知器及多层感知器

21机器学习进阶(Level 3)第9周-深度学习基础

21-1深度神经网络基础
21-2BP神经网络架构
21-3反向传播算法
21-4梯度与学习率专题
21-5图像分析-手写数字自动识别

22机器学习进阶(Level 3)第10周-爬虫,文本分析

22-1数据的爬取(http原理、requests应用)
22-2文本数据清洗(正则表达式、HTML结构及xpath应用)

23机器学习进阶(Level 3)第10周-NLP之文本挖掘

23-1分词与词性标注
23-2文本信息提取
23-3词嵌入(CBOW与Skip-gram)
23-4构建文本信息库
23-5文本聚类算法

24机器学习进阶(Level 3)第11周-聚类分析进阶与异常识别

24-1聚类分析进阶(密度聚类,高斯混合聚类,谱聚类)
24-2异常识别(孤立森林,局部异常因子)
24-3交易反欺诈-异常交易识别案例

25机器学习进阶(Level 3)第11周-大型项目案例

25-1实战项目-金融行业反欺诈

26机器学习进阶(Level 3)第12周-深度学习与NLP前沿技术

26-1卷积神经网络CNN
26-2循环神经网络RNN与LSTM
26-3残差网络ResNet
26-4注意力机制Attention
26-5预训练框架Transformer与迁移学习
26-6Bert专题
26-7Pytorch框架与代码实践(NLP案例)
26-8大型项目案例-实战项目-信用评分卡

27毕业周-毕业答辩

28拓展选修课

28-1互联网数字化运营【18课时】
28-2何为数据产品经理?【1课时】
28-3Python爬虫【15课时】
28-4人工智能(深度学习)实战之图像识别【6课时】
28-5Tableau多维可视化分析【3课时】

硬核服务

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学

    每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲

    对于重难点知识和同学普遍反应的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 有问必答

    助教线上服务要求有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教+一个班主任的配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,以确保快速、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督

    在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试

    在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、保证当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

来自业界的数据领袖团队

  • 徐杨老师

    英国Glasgow大学计量经济学毕业,师从Hisayuki Yoshimoto。主攻计量模型与算法,研究方向为复杂数据空间的模型参数识别与检验问题,对各种回归模型和机器学习模型有深入研究。曾就职于中国银行,中国社科院,长期从事算法研发工作,参与过多个大型经济数据分析项目。
  • 常国珍老师

    北京大学会计学博士, CDA数据科学研究院执行院长,中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。曾任毕马威咨询大数据总监。北京语言大学金融硕校外导师,中国社会科学院大学等多所院校外聘讲师。具有18年数据挖掘、精益数据治理、数据规划咨询顾问经验。著有《金融商业数据分析与应用》系列丛书、《用商业案例学 R 语言数据挖掘》、《胸有成竹:数据分析的SASEG 进阶》等多本著作。
  • 柯家媛

    CDA 专职讲师,人大硕士,5年安防数据分析和处理经验,曾就职于跨境电商外企,负责CRM 处理, 擅长的技术包括Excel,Tableau,SQL,R。目前任职CDA 数据分析研究院SQL 讲师,负责数据库课程研发与授课。
  • 张志绮

    德勤高级咨询顾问/创业公司数据科学家 经验涉及快消、通信、互联网餐饮、银行等多个领域的咨询项目; 涉及短视频、电商、数据平台等多个领域的投资尽调项目; 涉及快消、品牌商领域的数据建模项目,如智能定价、精准推荐、选品等。 专精于企业业务数据分析、数据可视化、制定及实施商业智能业务解决方案。
  • 李奇

    奇意咨询创始人,微软Excel MVP(Excel最有价值专家),电子表格应用大会主席,经管之家资深签约讲师,拥有丰富的企业咨询服务及数据分析线上及线下培训经验, 曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队高级咨询顾问,主持过多个大型企业数据分析及管理咨询项目,助力多家企业提高业务决策力及数据生产力。线下、线上培训经验超800次、培训人数超30万人

几乎所有行业

都稀缺独当一面的CDA数据分析师®人才

在招聘市场上,越来越多的企业要求持CDA数据分析师®证书

GROWN

开启数据科学家成长之路

考核通过后,可获得CDA数据分析师中英文双证书,其中中文证书由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制,英文证书由CDA INSTITUTE 认证。
“CDA数据分析师认证”是一套科学化,专业化,国际化的人才考核标准,共分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资等。该标准符合当今全球数据科学技术潮流,可以为各行业企业和机构提供数据人才参照标准。
  • CDA LEVEL I

    人人皆需的职场数据思维与通用数据技能

    面向范围

    • 零基础就业转行者、应届毕业生
    • 产品、运营、营销等业务岗与研发、技术岗在职者
    • 企业创始人、经理人、管理咨询类岗位从业者

    岗位去向

    商业(业务)分析师初级数据分析师
    (数据)产品运营(数字)市场营销
    数据专员...

  • CDA LEVEL II

    企业数字化发展中必备的数据分析流程与技能

    面向范围

    • 产品、运营、营销等业务部门与研发、中台、技术类部门数据分析相关岗位在职者
    • 数字化转型企业创始人与数字化流程中相关负责人

    岗位去向

    数据分析师(数据)产品运营经理
    (数字)营销经理风控建模分析师
    量化策略分析师数据治理(质量)...

  • CDA LEVEL III

    企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术

    面向范围

    • 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者
    • 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

    岗位去向

    高级数据分析师机器学习工程师
    算法工程师数据科学家
    首席数据官...

EXAM

CDA认证报考开放化

CDA认证LEVELⅠ 对于考生的学历、专业、技能等没有限制性报考条件,在与全球计算机化考试服务商Pearson VUE达成深度合作后LEVELⅠ更是随报随考机制。
查看CDA认证报考流程 

VALUE

CDA证书的价值

  • 共识性CONSENSUS
    CDA数据分析师标准由中国成人教育协会数据分析教育培训专业委员会监制,国际范围内的数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并于每年更新,逐步推动数据人才标准的行业共识。
  • 专业性speciality
    CDA认证是根据数据科学专业岗位设立的科学化,专业化,国际化的人才考核标准。考试与国际知名考试服务机构Pearson VUE合作,随报随考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
  • 权益性rights
    CDA持证人自动纳入为CDA会员并享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA认证考试中心查询,证书确保唯一性与防伪性,持证人还可获得电子徽章,加入到Linkedin个人档案中。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

RIGHTS

CDA持证人的权益

  • 会员资格

    吸纳为CDA Institute、CDA数据分析师俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权

  • 职业发展

    可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐

  • 免费CDA活动

    免费参与CDAS行业峰会等各项活动,CDA持证人享受特权位置

  • 兼职机会

    有机会加入CDA数据分析教学、研发等项目

  • 黄金会员

    免费享有AIU人工智能学院1个月黄金会员,内含国外前沿数据科学学习等海量资源

  • 免费资源

    经管之家论坛学习资源、优秀文献资料免费下载权

  • Q:上课形式是怎么样的?

    A:课程为现场/远程在线直播 + 线上视频录播+课后全套录播 + 线上答疑,不受地域限制,直播需同步时间学习,录播视频同学可以自主安排时间学习视频。
  • Q:如果学不会怎么办?

    A:相信每位同学,来学习都会认真努力,不存在学不会的问题。上课期间,全程助教跟班答疑;课后,助教老师依旧会在群里帮大家解答学习上的疑问。此外,课程均赠送全套录播视频,有效期1年,方便学员反复观看巩固,稳扎稳打学会全部课程。
  • Q:学完之后可以从事哪些工作?

    A:学完课程之后,可以在互联网、信息技术与服务、金融、管理咨询、通信、银行、制药、汽车、零售、电商等行业从事商业数据分析师、商业策略分析师、战略咨询顾问、高级数据产品经理、高级数据运营经理、高级数字化营销经理等岗位工作。
  • Q:完成课程后,可以获得证书吗?

    A:参加课程学员学完后报考CDA LEVEL II 、LEVEL Ⅲ等级考试,通过CDA认证考试者可获得CDA数据分析师中英文认证证书,同时可自愿申请工信部《数据分析师证书》。

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