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時間

知識模塊

授課內容

第一天

上午

數據分析實戰

第一講  零基礎學(xue)Python

講解Python背景、國內發(fa)展狀況、基礎語法(fa)、數(shu)據結構(gou)及繪(hui)圖操作等內容。特別針對向量計(ji)算(suan)這(zhe)塊，著重介(jie)紹Python在這(zhe)方(fang)面的優勢及用(yong)法(fa)。

第二講  數據分析(xi)方(fang)法論(lun)

講解(jie)統計分析基(ji)礎，包括(kuo)統計學(xue)基(ji)本概念(nian)，假設檢驗，置信區間等基(ji)礎，并結合(he)數據案例說明其使(shi)用場景和(he)運用方法。介(jie)紹數據分析流程和(he)常見分析思路，并結合(he)案例進行講解(jie)。

第三(san)講  數(shu)據處理技法

從數(shu)(shu)據(ju)(ju)接(jie)(jie)入(ru)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)統計、數(shu)(shu)據(ju)(ju)轉換(huan)等幾個方面進(jin)行講(jiang)解。數(shu)(shu)據(ju)(ju)接(jie)(jie)入(ru)包(bao)含(han)接(jie)(jie)入(ru)MySQL、Oracle、Hadoop等常見數(shu)(shu)據(ju)(ju)庫操作；數(shu)(shu)據(ju)(ju)統計包(bao)含(han)Pandas包(bao)的具體用法和講(jiang)解；數(shu)(shu)據(ju)(ju)轉換(huan)包(bao)含(han)對(dui)數(shu)(shu)據(ju)(ju)集(ji)的關(guan)聯、合(he)并、重塑等操作。此外，針(zhen)對(dui)海量數(shu)(shu)據(ju)(ju)的情況(kuang)下，介紹在Spark平(ping)臺(tai)上的數(shu)(shu)據(ju)(ju)處理技術，并結合(he)真實環境進(jin)行操作講(jiang)解。

第一天

下午

數據挖掘理論及核心技術

第四(si)講  認識數據(ju)挖掘

講解(jie)數據挖掘基本概念，細(xi)致講解(jie)業務理解(jie)、數據理解(jie)、數據準備(bei)、建立模型、模型評估、模型部署各(ge)環(huan)節的(de)工(gong)作內容及(ji)相關技術；結(jie)合業界經典場景(jing)，講解(jie)數據挖掘的(de)實施流程和方法體系(xi)。

第五講  數據(ju)挖掘核心(xin)技術

細致講(jiang)解(jie)(jie)抽樣、分區(qu)、樣本平(ping)衡、特(te)征選擇(ze)、訓練模(mo)型、評估模(mo)型等數據挖掘(jue)核(he)(he)心(xin)(xin)技(ji)術(shu)原理(li)，并結合(he)案(an)例講(jiang)解(jie)(jie)其具體實現(xian)和(he)用法。尤其針對樣本平(ping)衡，重點講(jiang)解(jie)(jie)人工合(he)成(cheng)、代價敏感等算法；針對特(te)征選擇(ze)，重點講(jiang)解(jie)(jie)特(te)征選擇(ze)的核(he)(he)心(xin)(xin)思路，并結合(he)Python進(jin)行案(an)例演(yan)示(shi)。

第二天

上午

大數據算法原理及案例實現（1）

第六(liu)講(jiang) 特征降維算法及Python實現(xian)

降維是大(da)數據(ju)分(fen)析非常重要的(de)算法 ，它可以在降低極少(shao)信息量(liang)的(de)情(qing)況下，極大(da)地縮小數據(ju)規模。主要講解主成分(fen)、LDA以及t-SNE原(yuan)理(li)，并結合(he)案(an)例進行Python實現(xian)。特(te)別地，針對(dui)海(hai)量(liang)數據(ju)情(qing)況下的(de)應(ying)用場景，講解實現(xian)思路和Python案(an)例。

第七講 決策樹算法及Python實現

決策(ce)(ce)樹是非常(chang)經典的算法(fa) ，一般常(chang)見于(yu)小(xiao)數據的挖掘(jue)。由于(yu)決策(ce)(ce)樹具有極強(qiang)的可解(jie)釋性，針對海量數據仍然(ran)是非常(chang)重(zhong)要的實用價值。主要講解(jie)ID3、C4.5、C5.0以及(ji)CART決策(ce)(ce)樹算法(fa)的實現原理，并(bing)結合案例進行Python實現。

第八(ba)講 基于乳腺(xian)癌數據進行降維分析并建(jian)立(li)分類模型

實戰(zhan)部分(fen)(fen)：基于乳腺癌(ai)數據(ju)進(jin)行(xing)降維處理(li)，并(bing)(bing)嘗試建立分(fen)(fen)類評估模型(xing)。旨(zhi)在通(tong)過(guo)該模型(xing)，并(bing)(bing)潛在的乳腺癌(ai)患者(zhe)進(jin)行(xing)識別。

第二天

下午

大數據算法原理及案例實現（2）

第九講(jiang)  因果推(tui)理(li)算(suan)法及Python實現

大數據(ju)分(fen)(fen)析技術(shu)可以幫(bang)助(zhu)我(wo)們去(qu)(qu)發(fa)現、解決一些業務問題，然而如何去(qu)(qu)判斷(duan)我(wo)們的改進是(shi)否生效(xiao)，是(shi)否在(zai)業務指(zhi)標上呈現過(guo)一定的因果邏(luo)輯(ji)，則是(shi)一個(ge)重要問題和分(fen)(fen)析方向。本(ben)節主(zhu)要介紹因果推(tui)理算法，包括貝葉(xie)斯推(tui)理、狀(zhuang)態空(kong)間模型以及(ji)CausalImpact工具(ju)等內容，并結合案例進行(xing)Python實現。

第十(shi)講 深度學(xue)習(xi)算(suan)法及Python實現(xian)

對于(yu)大數據的建模任(ren)務(wu)，我們可以基于(yu)深度(du)學習(xi)來(lai)實現(xian)，不(bu)僅能夠針對海量(liang)數據進行(xing)建模，其效果(guo)也(ye)非常不(bu)錯。本節主要(yao)講解深度(du)學習(xi)的發展歷(li)程，DBN、DNN等(deng)經典深度(du)學習(xi)算法(fa)，深度(du)學習(xi)優化算法(fa)以及(ji)一(yi)些(xie)技巧。同時，介紹Keras庫(ku)的使用(yong)方(fang)法(fa)，并結合案(an)例進行(xing)Python實現(xian)。

第十一(yi)講 Lending Club信貸(dai)違(wei)約分析案例

實戰部分(fen)：基于(yu)Lending Club信(xin)(xin)貸違(wei)約數據，嘗試從(cong)多個(ge)不同的(de)維度進行數據分(fen)析，旨在(zai)發現一(yi)些有價值的(de)信(xin)(xin)息，同時基于(yu)該數據，經過一(yi)定的(de)處理(li)，建(jian)立信(xin)(xin)貸違(wei)約識別模型(xing)，旨在(zai)對信(xin)(xin)貸業(ye)務辦理(li)提供(gong)模型(xing)支持(chi)，降低違(wei)約風險。

第三天

上午

Python應用實戰（一）

第十二(er)講 Python自然語言處理原理及案例

目前文(wen)(wen)檔數據已經(jing)成為(wei)很多企業重(zhong)要的資(zi)產，通過對文(wen)(wen)檔數據進(jin)行解(jie)析(xi)、建模(mo)、分析(xi)、挖掘、可視化，我們能夠發現不一樣(yang)的洞察。本節(jie)主要講解(jie)自然語言處理基本概念和技法，包(bao)含分詞、關鍵字提(ti)取(qu)、文(wen)(wen)摘提(ti)取(qu)、文(wen)(wen)本分類(lei)、主題模(mo)型、word2vec等(deng)內容(rong)。介紹在深度學習的加持(chi)下，與傳統做法的區別，并使(shi)用Python進(jin)行案例講解(jie)。

第(di)十三(san)講 數據分析圖(tu)表及Python案(an)例

數(shu)據(ju)可(ke)(ke)視(shi)(shi)化(hua)是大數(shu)據(ju)分(fen)析的(de)(de)(de)(de)(de)重要(yao)手(shou)段，通過合理(li)地使用(yong)圖表，不(bu)僅可(ke)(ke)以簡潔地表達(da)數(shu)據(ju)的(de)(de)(de)(de)(de)含義，高效地發(fa)現問題，還可(ke)(ke)以為報告(gao)的(de)(de)(de)(de)(de)編寫以及(ji)數(shu)據(ju)分(fen)析web應用(yong)增色不(bu)少(shao)。本節(jie)主(zhu)要(yao)講解常用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)分(fen)析圖表及(ji)其使用(yong)場景，介(jie)紹數(shu)據(ju)可(ke)(ke)視(shi)(shi)化(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)方(fang)法(fa)論，避免生搬(ban)硬(ying)套的(de)(de)(de)(de)(de)使用(yong)圖表，針對(dui)不(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)業務場景和需求，合理(li)選擇(ze)可(ke)(ke)視(shi)(shi)化(hua)方(fang)法(fa)。介(jie)紹的(de)(de)(de)(de)(de)工具不(bu)限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用(yong)可(ke)(ke)視(shi)(shi)化(hua)庫。

第三天

下午

Python應用實戰（二）

第(di)十四講(jiang) 使用(yong)Notebook編(bian)寫數據分析報(bao)告

數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)報(bao)(bao)告(gao)在大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)過(guo)程中具有重要(yao)(yao)價值(zhi)，它體(ti)(ti)現(xian)了大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)的(de)目的(de)、過(guo)程和結果，以及對發現(xian)問題的(de)解讀、改進(jin)方(fang)案等等，本節(jie)主要(yao)(yao)講解使用Notebook編寫數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)報(bao)(bao)告(gao)的(de)具體(ti)(ti)方(fang)法，以及編寫數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)分(fen)析(xi)報(bao)(bao)告(gao)的(de)方(fang)法論，并結合案例(li)講解其用法。

第十(shi)五(wu)講 Dash可視(shi)化開發實戰

Dash是一款不(bu)錯的(de)(de)(de)框架(jia)，可以(yi)基于Dash快(kuai)速(su)開發(fa)一個輕量級的(de)(de)(de)數(shu)據分(fen)析web應用(yong)。在(zai)網頁中嵌入(ru)圖(tu)(tu)表、數(shu)據以(yi)及分(fen)析的(de)(de)(de)算法，非常適合打造(zao)企業內部(bu)(bu)的(de)(de)(de)敏捷(jie)數(shu)據分(fen)析工(gong)具(ju)集(ji)。本節主要介紹Dash的(de)(de)(de)UI、Server、Reactivity、控件等內容(rong)，同時講解一個用(yong)Dash實(shi)現數(shu)據分(fen)析功能（兼(jian)圖(tu)(tu)表）的(de)(de)(de)實(shi)際(ji)案例(li)，搭建服務器，在(zai)企業內部(bu)(bu)實(shi)現輕量級數(shu)據分(fen)析應用(yong)。

總結與答疑