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數據分析實戰公開課

一、培訓重點
1.數據分析實戰
2.數據挖掘理論及核心技術
3.大數據算法原理及案例實現
4.Python應用實戰
5.ChatGPT職場賦能

二、培訓特色
1.理論與實踐相結合、案例分析與行業應用穿插進行；
2.專家精彩內容解析、學員專題討論、分組研究；
3.通(tong)過全面知識理解(jie)、專題技能和實踐結合的(de)授課方(fang)式。

三、日程安排
第一天
上午數據分析實戰第一講 零基礎學Python
講解Python背景、國內發展狀況、基礎語法、數據結構及繪圖操作等內容。特別針對向量計算這塊，著重介紹Python在這方面的優勢及用法。
第二講 數據分析方法論
講解統計分析基礎，包括統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎，并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路，并結合案例進行講解。
第三講 數據處理技法
從數(shu)(shu)據(ju)(ju)接(jie)入、數(shu)(shu)據(ju)(ju)統計(ji)、數(shu)(shu)據(ju)(ju)轉換等幾個方面進(jin)行講解(jie)(jie)。數(shu)(shu)據(ju)(ju)接(jie)入包含(han)接(jie)入MySQL、Oracle、Hadoop等常見(jian)數(shu)(shu)據(ju)(ju)庫(ku)操作(zuo)；數(shu)(shu)據(ju)(ju)統計(ji)包含(han)Pandas包的(de)具體用法(fa)和講解(jie)(jie)；數(shu)(shu)據(ju)(ju)轉換包含(han)對數(shu)(shu)據(ju)(ju)集的(de)關聯、合并、重塑等操作(zuo)。此(ci)外，針對海量數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)情況下，介紹在Spark平臺上(shang)的(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)處理技(ji)術(shu)，并結合真實(shi)環(huan)境進(jin)行操作(zuo)講解(jie)(jie)。

第一天
下午數據挖掘理論及核心技術第四講 認識數據挖掘
講解數據挖掘基本概念，細致講解業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署各環節的工作內容及相關技術；結合業界經典場景，講解數據挖掘的實施流程和方法體系。
第五講 數據挖掘核心技術
細致講解(jie)抽樣(yang)、分區、樣(yang)本平衡(heng)、特征選(xuan)擇、訓(xun)練模型、評估模型等數據挖掘核(he)心(xin)技術原理，并結合案例講解(jie)其(qi)具體實現和用法(fa)。尤其(qi)針對樣(yang)本平衡(heng)，重點(dian)講解(jie)人工合成、代價敏感等算法(fa)；針對特征選(xuan)擇，重點(dian)講解(jie)特征選(xuan)擇的核(he)心(xin)思路，并結合Python進行案例演(yan)示。

第二天
上午大數據算法原理及案例實現（1）
第六講 特征降維算法及Python實現
降維是大數據分析非常重要的算法，它可以在降低極少信息量的情況下，極大地縮小數據規模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結合案例進行Python實現。特別地，針對海量數據情況下的應用場景，講解實現思路和Python案例。
第七講 決策樹算法及Python實現
決策樹是非常經典的算法，一般常見于小數據的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性，針對海量數據仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理，并結合案例進行Python實現。
第八講 好萊塢百萬級影評數據分析與電影推薦實現
實戰部分(fen)：基于好(hao)萊塢百萬級的(de)(de)影評數(shu)據(ju)，對(dui)數(shu)據(ju)進行(xing)建模、清(qing)洗、透視表操作。然后(hou)(hou)根據(ju)用(yong)戶畫像分(fen)析不(bu)同的(de)(de)用(yong)戶喜好(hao)通過機器學(xue)習算法對(dui)不(bu)同性(xing)別、年齡階段(duan)的(de)(de)用(yong)戶進行(xing)定制化的(de)(de)電影推薦(jian)，最后(hou)(hou)把推薦(jian)的(de)(de)電影進行(xing)可視化的(de)(de)展示操作

第二天
下午大數據算法原理及案例實現（2）
第九講 因果推理算法及Python實現
大數據分析技術可以幫助我們去發現、解決一些業務問題，然而如何去判斷我們的改進是否生效，是否在業務指標上呈現過一定的因果邏輯，則是一個重要問題和分析方向。本節主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態空間模型以及CausalImpact工具等內容，并結合案例進行Python實現。
第十講 深度學習算法及Python實現
對于大數據的建模任務，我們可以基于深度學習來實現，不僅能夠針對海量數據進行建模，其效果也非常不錯。本節主要講解深度學習的發展歷程，DBN、DNN等經典深度學習算法，深度學習優化算法以及一些技巧。同時，介紹Keras、OpenCV庫的使用方法，并結合案例進行Python實現。
第十一講 采用YOLO實現計算機視覺技術
實(shi)(shi)戰(zhan)部分(fen)：基于YOLO面部模(mo)型，完成對圖(tu)(tu)片(pian)和(he)(he)視頻(pin)的(de)人臉識別(bie)，實(shi)(shi)戰(zhan)中(zhong)會(hui)講解YOLO的(de)重要(yao)類和(he)(he)函數。主要(yao)內容包(bao)括(kuo)YOLO庫(ku)的(de)安(an)裝和(he)(he)部署、圖(tu)(tu)像(xiang)(xiang)(xiang)增強、像(xiang)(xiang)(xiang)素操(cao)作、圖(tu)(tu)形分(fen)析(xi)等各種技術，并且詳細介紹了(le)如(ru)何處理來自文件或攝像(xiang)(xiang)(xiang)機的(de)視頻(pin)，以及如(ru)何檢(jian)測和(he)(he)跟蹤(zong)移動對象。

第三天
上午Python可視化應用實戰第十二講 數據分析圖表及Python案例
數據可視化是大數據分析的重要手段，通過合理地使用圖表，不僅可以簡潔地表達數據的含義，高效地發現問題，還可以為報告的編寫以及數據分析web應用增色不少。本節主要講解常用的數據分析圖表及其使用場景，介紹數據可視化的方法論，避免生搬硬套的使用圖表，針對不同的業務場景和需求，合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。
第十四講 使用Notebook編寫數據分析報告
數據分析報告在大數據分析過程中具有重要價值，它體現了大數據分析的目的、過程和結果，以及對發現問題的解讀、改進方案等等，本節主要講解使用Notebook編寫數據分析報告的具體方法，以及編寫數據分析報告的方法論，并結合案例講解其用法。
第十五講 Seaborn可視化開發實戰
Seaborn是(shi)一款不(bu)錯的(de)可視(shi)化框架，它和 Pandas一樣是(shi)建立在 Matplotlib 之上的(de)。可以(yi)基于Seaborn快(kuai)速開發一個(ge)輕(qing)量級的(de)數據(ju)分(fen)析web應用(yong)(yong)(yong)。在網頁中嵌入圖(tu)表、數據(ju)以(yi)及分(fen)析的(de)算法，非常適合打造(zao)企業內部(bu)的(de)敏捷(jie)數據(ju)分(fen)析工(gong)具(ju)集。本節主(zhu)要(yao)介紹(shao)Pie、Scatter、Radar等(deng)等(deng)各(ge)種可視(shi)化解決(jue)方案，同(tong)時講(jiang)解一個(ge)用(yong)(yong)(yong)Seaborn實現(xian)數據(ju)分(fen)析功能（兼圖(tu)表）的(de)實際(ji)案例，搭建服務器，在企業內部(bu)實現(xian)輕(qing)量級數據(ju)分(fen)析應用(yong)(yong)(yong)。

第三天
下午ChatGPT職場賦能第十六講 GPT4 Plus 快速入門
首先了解以ChatGPT為代表的大語言模型的原理，并且對比介紹GPT3與GPT4的區別。接下來介紹如何在國內的環境下方便穩定的使用ChatGPT4。最后演示在GPT使用過程中如何高效的使用提示詞，以及GPT4新特性：Custom Instructions 與角色設置
第十七講 GPT4 Plus 提高辦公效率
介紹Excel如何安裝GPT插件，自動編寫函數提升表格的處理效果。接下來介紹Python如何調用GPT API并介紹Token計算、字數限制、內容亂碼解決方案。最后講解ChatGPT4 Plus如何自動實現數據挖掘流程并生成分析報告。以及Plugin Store 第三方插件安裝與使用
第十八講 文案、短視頻、AI主播的定制化生成
首先介紹如果(guo)通(tong)過GPT生(sheng)成高質量(liang)的文案，或者(zhe)如果(guo)通(tong)過AI來優化已(yi)有(you)的文案。接(jie)下通(tong)過百度旗下的AI工具通(tong)過文案自(zi)動生(sheng)成高質量(liang)的短視頻。最(zui)后通(tong)過阿里(li)的語言訓練模型，打(da)造屬于(yu)自(zi)己(ji)或者(zhe)公司的數字人

授課專家
劉老師  10多(duo)(duo)年(nian)的IT領域相關技術研(yan)究(jiu)和項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)開發工作，在(zai)長(chang)期軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)領域工作過程(cheng)中(zhong)，對軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)企(qi)業運(yun)作模式有(you)深入研(yan)究(jiu)，熟(shu)悉軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)質量保(bao)障標準ISO9003和軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)過程(cheng)改進(jin)模型CMM/CMMI，在(zai)具(ju)體項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)實施過程(cheng)中(zhong)總結經驗，有(you)深刻(ke)認識(shi)。通曉多(duo)(duo)種軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)設計和開發工具(ju)。對軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)開發整(zheng)個流程(cheng)非常熟(shu)悉，能根據項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)特(te)點定(ding)制具(ju)體軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)過程(cheng)，并進(jin)行項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)管理和監控，有(you)很強(qiang)的軟(ruan)(ruan)(ruan)件(jian)(jian)項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)組織(zhi)管理能力(li)。對C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有(you)比較深入的理解和應(ying)用(yong)，具(ju)有(you)較強(qiang)的移動互(hu)聯(lian)網應(ying)用(yong)需(xu)求分析和系統(tong)設計能力(li)，熟(shu)悉Android框(kuang)架(jia)、IOS框(kuang)架(jia)等技術，了解各(ge)種設計模式，能在(zai)具(ju)體項(xiang)(xiang)(xiang)目(mu)(mu)(mu)中(zhong)靈活運(yun)用(yong)。

數據分析實戰公開課