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進(jìn)入大數(shù)據(jù)的真實(shí)世界-數(shù)據(jù)挖掘入門和應(yīng)用

主講老師: 林海 林海

主講師資:林海

課時(shí)安排: 1天/6小時(shí)
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 目前,市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一部分側(cè)重于實(shí)現(xiàn)算法和公式推導(dǎo),適合編程人士學(xué)習(xí),但過于晦澀,需要較高的學(xué)歷基礎(chǔ),另外一部分側(cè)重于創(chuàng)新理念和案例介紹,適合普及概念,但缺乏實(shí)戰(zhàn)性,不利于深度的理解和把握,無法為我所用。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時(shí)間: 2023-06-25 13:54


課程背景

時(shí)移而勢變,互聯(lián)網(wǎng)帶來了“大數(shù)據(jù)(BigData)”的爆發(fā),企業(yè)和個(gè)人被卷入了新的數(shù)字化洪流。你的客戶、你的員工已經(jīng)被悄無聲息的改變,工業(yè)時(shí)代的致勝秘籍和戰(zhàn)略空間已經(jīng)不再繼續(xù)有效,大數(shù)據(jù)給我們帶來了新的價(jià)值創(chuàng)造方式。

目前,市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一部分側(cè)重于實(shí)現(xiàn)算法和公式推導(dǎo),適合編程人士學(xué)習(xí),但過于晦澀,需要較高的學(xué)歷基礎(chǔ),另外一部分側(cè)重于創(chuàng)新理念和案例介紹,適合普及概念,但缺乏實(shí)戰(zhàn)性,不利于深度的理解和把握,無法為我所用。

為了彌補(bǔ)這些不足,融業(yè)務(wù)和技術(shù)創(chuàng)新于一體,林海老師根據(jù)長時(shí)間的理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),開發(fā)了本門課程,將會(huì)帶給學(xué)員全新的知識體驗(yàn),啟發(fā)自己的大數(shù)據(jù)思維,獲得大數(shù)據(jù)算法的框架和使用指引,可以在工作中靈活運(yùn)用,幫助企業(yè)洞察問題、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和改進(jìn)方向,并能夠運(yùn)用所學(xué)知識,結(jié)合公司實(shí)際情況,再造自己的數(shù)字化業(yè)務(wù)。

 

主要話題

數(shù)據(jù)分析思維的“破”與“立”

世界認(rèn)知的重構(gòu):數(shù)據(jù)分析的模型和算法

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn):從代碼中觀測世界的變化

創(chuàng)新:“始”于問題,庖丁解牛、“終”于解決

 

課程大綱

第一單元 思維轉(zhuǎn)變:從報(bào)表統(tǒng)計(jì)思維進(jìn)入數(shù)據(jù)分析思維

一、 入門:數(shù)據(jù)是對“事實(shí)”的觀測

二、 轉(zhuǎn)變:數(shù)據(jù)思維意味著什么

1、主動(dòng)找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍?dòng)推薦

2、抽樣數(shù)據(jù)變?yōu)槿瘮?shù)據(jù)

3、要求精確變?yōu)闅g迎復(fù)雜

4、事后分析變?yōu)閷?shí)時(shí)監(jiān)控

5、專家分析變?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)

6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心

7、由客戶分類變?yōu)閭€(gè)性化服務(wù)

8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機(jī)器連接

 

第二單元 認(rèn)知重構(gòu):進(jìn)入模型和算法統(tǒng)治的世界

一、數(shù)據(jù)分析三大核心模型

1、分類:真與假;好與壞;高、中、低。不會(huì)分類,就不會(huì)思考

2、預(yù)測:輸入變量,求得結(jié)果。代表了掌握規(guī)律的能力,生活是可預(yù)知的

3、相關(guān)性:模糊、近似、有關(guān),是一種簡便的、粗略的全盤操控能力

二、五大初級算法

1、相關(guān)性分析:最入門、最常用、最剛需的分析方法

2、散點(diǎn)圖分析:最被忽略的探索性分析方法

3、概覽性分析:教科書上都不重視的全局總覽的分析方法

4、回歸分析:最容易理解的由x推導(dǎo)出y的方程式分析法

5、聚類分析:最粗暴的物以類聚人以群分的分析方法

三、六大中級算法

1、降維分析:數(shù)據(jù)太多,抓住主要數(shù)據(jù)的方法

2、決策樹分析:最容易理解的決策分析

3、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析:貌似沒有規(guī)模,卻可以尋找一個(gè)規(guī)律

4、相似性分析:當(dāng)前最熱門的分析方法,如:人臉識別、指紋識別

5、可視化分析:河流圖、風(fēng)向圖、熱力圖等各種別具一格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式

6、文本分析:從大量的文字中快速提取關(guān)鍵信息

四、兩大大數(shù)據(jù)高級算法

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法:最牛逼的模擬大腦的算法,如埃爾法狗圍棋

2、支持向量機(jī)算法:實(shí)用性和準(zhǔn)確性較強(qiáng)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法

 

第三單元 操作實(shí)戰(zhàn):從代碼中觀測到的“真實(shí)”世界

一、學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新性的解決問題

1、What:問題是什么

2、Judgement:能用數(shù)據(jù)分析解決嗎

3、Prerequisite:具備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)嗎

4、ModelSelect:選擇哪個(gè)模型

5、Visualization:怎么呈現(xiàn)結(jié)果

6、Design:設(shè)計(jì)流程,形成文檔

二、學(xué)會(huì)用代碼去測試和逼近真相

1、數(shù)據(jù)獲?。▽?dǎo)入數(shù)據(jù)、爬取數(shù)據(jù))

2、數(shù)據(jù)探索分析、概覽分析

3、明確分析目的

4、選擇x和y

5、對格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換

6、選擇模型(模型選擇準(zhǔn)則)

7、使用交叉驗(yàn)證規(guī)則,切分?jǐn)?shù)據(jù)

8、用模型進(jìn)行訓(xùn)練

9、分析模型預(yù)測結(jié)果

10、確定最優(yōu)模型

11、使用和預(yù)測

12、報(bào)告和呈現(xiàn)

 
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