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Python大数据与人工智能（学术）

难度系数:

课程系列：A2

周期：随报随学,提供答疑

课程信息：

￥4000

现场班老学员九折优惠

课程介绍 大纲案例 服务升级 主讲老师 认证标准 课程问答

  • WHAT 课程简介

    Python大数据与人工智能（学术）：从机器学习学术应用介绍到机器学习核心算法到机器学习学术应用指导 北邮博导陈远祥亲授和答疑，特别赠送Python编程基础课程 随报随学，线上30小时课程，提供全部资料

  • WHY 学习目标

    1, 通过线上551分钟学习掌握Python编程的基础内容；
    2, 课程涉及到了Python机器学习大部分内容，内容丰富；
    3, 从Python入门开始介绍，没有软件基础的人也可以听；
    4, 通过案例的讲解，真正实现学校授课与实战的目标。

  • WHO 学习对象和基础

    需要学习Python大数据及人工智能的青年教师
    需要学习Python大数据及人工智能的博士生
    需要学习Python大数据及人工智能的硕士生
    需要学习Python大数据及人工智能的高年级本科生
    不要求学过Python操作

01章第一部分：（0.5天）机器学习学术应用介绍

01-01机器学习基本思想
01-02常用机器学习算法模型
01-03机器学习算法库介绍
01-04机器学习在学术领域应用场景

02章第二部分：算法原理与实战（4天）

03章1、KNN算法

03-01KNN算法基本原理
03-02常用相似度衡量方法、KNN用于分类和回归
03-03KNN模型参数优化
03-04Python案例：KNN用于鸢尾花数据集分类

04章2、决策树

04-01决策树基本原理
04-02决策树分类
04-03决策树用于分类和回归实现
04-04决策树参数优化
04-05Python案例：决策树实现波士顿房价预测

05章3、线性回归

05-01线性回归的求解、岭回归、LASSO和弹性网
05-02Python案例：线性回归实现鲍鱼年龄预测

06章4、逻辑回归

06-01逻辑回归基本原理
06-02从线性回归到逻辑回归
06-03逻辑回归实现和参数优化
06-04Python案例：逻辑回归实现病马死亡率预测

07章5、神经网络

07-01神经网络基础
07-02神经网络中的激活函数
Python大数据与人工智能（学术）07-03神经网络Python实现与参数调优
07-04Python案例：手写数字识别

08章6、贝叶斯网络

08-01贝叶斯分类原理
08-02朴素贝叶斯
08-03贝叶斯模型分类
08-04Python案例：垃圾邮件过滤

09章7、支持向量机

09-01支持向量机分类原理
09-02线性SVM和非线性SVM
09-03Python案例：人脸识别

10章8、随机森林

10-01决策树与随机森林
10-02随机森林原理
10-03随机森林Python实现与参数调优
10-04Python案例：随机森林用于泰坦尼克沉船预测

11章9、聚类

11-01聚类原理
11-02聚类和分类
11-03k-means聚类原理
11-04k-means python实现
11-05Python案例：聚类用于客户价值识别

12章第三部分：Python机器学习学术应用指导（0.5天）

12-01数据发现与变量创造，预测，因果推断；
12-02文本大数据应用；
12-03基于机器学习的学术论文写作指导

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

  • 陈远祥老师

    陈远祥，北京邮电大学副教授 。2014年毕业于北京大学，获通信与信息系统专业博士学位，2015年-2017年在北京大学做博士后研究。 发表SCI/EI学术论文80余篇，其中第一或通讯作者论文40余篇，申请发明专利4项。 主持国家自然科学基金面上项目，国家重点研发计划子课题，国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。

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:什么样的人群适合这门课程？

    A:需要学习Python大数据及人工智能的，不管是有教学任务还是有实战项目需求。

  • Q:学员课下如何与老师进行互动？

    A:在线学习与现场学习均会提供配套的全部电子版资料，建立微信群方便与老师随时交流与答疑。