python進(jìn)階課程為想希望從事數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師相關(guān)崗位的人員或者希望通過(guò)CDA三級(jí)認(rèn)證考試人員開(kāi)設(shè)。課程設(shè)計(jì)循序漸進(jìn)，從基礎(chǔ)工具與理論知識(shí)入門(mén)，進(jìn)階機(jī)器學(xué)習(xí)模型、文本挖掘模型，以實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目案例貫穿課程講解。其中包括：Python編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理與特征工程、Python機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等課程模塊。課程理論知識(shí)涵蓋CDA LEVEL III等級(jí)考試的所有考點(diǎn)，有利于對(duì)應(yīng)等級(jí)考試的學(xué)員備考。

  熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語(yǔ)言-Python
  掌握使用Python和pandas庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
  使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級(jí)可視化
  使用Pyecharts進(jìn)行高級(jí)數(shù)據(jù)可視化
  構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類、預(yù)測(cè)和聚類模型
  善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶畫(huà)像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)管理等商業(yè)問(wèn)題

  機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)學(xué)員
  高校在校生
  待業(yè)、期待轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)崗位的在職人員
  CDA數(shù)據(jù)分析師levelⅢ考生。
  希望借助數(shù)據(jù)挖掘算法來(lái)提升解決企業(yè)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中涉及的預(yù)測(cè)問(wèn)題者
  對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)感興趣的各界人士
  產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷、管理、咨詢相關(guān)崗位從業(yè)者，希望增加數(shù)據(jù)挖掘技能與思維的學(xué)員

  1章預(yù)習(xí)課（錄播）——數(shù)據(jù)庫(kù)SQL
  1-1數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念
  1-2DDL數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言
  1-3DML數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言
  1-4單表查詢
  1-5多表查詢
  1-6Python連接SQL
  2章預(yù)習(xí)課（錄播）——Python編程基礎(chǔ)
  2-1Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
  2-2控制流語(yǔ)句
  2-3自定義函數(shù)
  2-4異常和錯(cuò)誤
  2-5類與面向?qū)ο缶幊?/span>
  2-6Numpy數(shù)組操作
  3章預(yù)習(xí)課（錄播）——數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
  3-1線性代數(shù)
  3-2微積分
  3-3描述性統(tǒng)計(jì)
  3-4參數(shù)估計(jì)
  3-5假設(shè)檢驗(yàn)
  3-6相關(guān)分析
  3-7卡方分析
  3-8一元線性回歸理論推導(dǎo)
  3-9多元線性回歸理論推導(dǎo)
  4章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第1周-數(shù)據(jù)接入與大數(shù)據(jù)平臺(tái)
  4-1分布式存儲(chǔ)與計(jì)算
  4-2Spark與Flink工作原理
  4-3使用PySpark實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算
  4-4數(shù)據(jù)接入策略與調(diào)度工具
  5章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第1周-數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?/span>
  5-1數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?/span>
  5-2KNN
  5-3貝葉斯
  5-4SVM
  6章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第2周-決策樹(shù)
  6-1決策樹(shù)（ID3,C4.5,CART）
  6-2決策樹(shù)的模型調(diào)優(yōu)
  6-3病馬死亡歸類與識(shí)別案例
  6-4用戶分類-保險(xiǎn)行業(yè)用戶分類分析
  7章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第2周-帶正則項(xiàng)的回歸分析與SVM
  7-1帶正則項(xiàng)的回歸分析
  7-2大數(shù)據(jù)環(huán)境下的回歸分析實(shí)現(xiàn)（Spark實(shí)現(xiàn)）
  8章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第3周-集成與提升方法
  8-1集成學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)
  8-2AdaBoost
  8-3隨機(jī)森林及其Spark實(shí)現(xiàn)
  8-4GBDT,XGBoost,LightGBM及Python實(shí)現(xiàn)
  9章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第3周-關(guān)聯(lián)規(guī)則與協(xié)同過(guò)濾
  9-1關(guān)聯(lián)規(guī)則（關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，評(píng)估指標(biāo)，Apriori算法）
  9-2協(xié)同過(guò)濾
  9-3大數(shù)據(jù)環(huán)境下的協(xié)同過(guò)濾實(shí)現(xiàn)
  9-4產(chǎn)品組合策略-電信公司產(chǎn)品捆綁銷售策略分析案例
  10章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第4周-高級(jí)數(shù)據(jù)處理與特征工程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  10-1數(shù)據(jù)處理的前沿方法：特征工程概要
  10-2數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題
  10-3特征工程（特征的建構(gòu)、選擇、轉(zhuǎn)換、學(xué)習(xí)）
  10-4感知器及多層感知器
  11章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第4周-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
  11-1深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
  11-2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
  11-3反向傳播算法
  11-4梯度與學(xué)習(xí)率專題
  11-5圖像分析-手寫(xiě)數(shù)字自動(dòng)識(shí)別
  12章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周-爬蟲(chóng)，文本分析
  12-1數(shù)據(jù)的爬取（http原理、requests應(yīng)用）
  12-2文本數(shù)據(jù)清洗（正則表達(dá)式、HTML結(jié)構(gòu)及xpath應(yīng)用）
  13章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第5周-NLP之文本挖掘
  13-1分詞與詞性標(biāo)注
  13-2文本信息提取
  13-3詞嵌入（CBOW與Skip-gram）
  13-4構(gòu)建文本信息庫(kù)
  13-5文本聚類算法
  14章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第6周-聚類分析進(jìn)階與異常識(shí)別
  14-1聚類分析進(jìn)階（密度聚類，高斯混合聚類，譜聚類）
  14-2異常識(shí)別（孤立森林，局部異常因子）
  14-3交易反欺詐-異常交易識(shí)別案例
  15章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第6周-大型項(xiàng)目案例
  15-1實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-金融行業(yè)反欺詐
  16章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階(Level 3)第7周-深度學(xué)習(xí)與NLP前沿技術(shù)
  16-1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
  16-2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN與LSTM
  16-3殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet
  16-4注意力機(jī)制Attention
  16-5預(yù)訓(xùn)練框架Transformer與遷移學(xué)習(xí)
  16-6Bert專題
  16-7Pytorch框架與代碼實(shí)踐（NLP案例）
  16-8大型項(xiàng)目案例-實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-信用評(píng)分卡
  17章CDA認(rèn)證考試輔導(dǎo)（僅限報(bào)名考試的學(xué)生）
  17-1數(shù)據(jù)挖掘概論
  17-2高級(jí)數(shù)據(jù)處理與特征工程
  17-3自然語(yǔ)言處理與文本分析
  17-4機(jī)器學(xué)習(xí)算法
  17-5機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階（自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)，樣本不平衡問(wèn)題，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，模型優(yōu)化）
  18章拓展選修課
  18-1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運(yùn)營(yíng)
  18-2何為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
  18-3Python爬蟲(chóng)
  18-4人工智能(深度學(xué)習(xí))實(shí)戰(zhàn)之圖像識(shí)別
  18-5Tableau多維可視化分析
  18-6SPSS統(tǒng)計(jì)分析