WHAT
課程簡介
CDA Python機(jī)器學(xué)習(xí)周末集訓(xùn)營【Level Ⅲ】，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CDA三級認(rèn)證考試人員開設(shè)。課程設(shè)計循序漸進(jìn)，從基礎(chǔ)工具與理論知識入門，進(jìn)階機(jī)器學(xué)習(xí)模型、文本挖掘模型，以實戰(zhàn)項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)、自然語言處理等課程模塊。課程理論知識涵蓋CDA LEVEL III等級考試的所有考點，有利于對應(yīng)等級考試的學(xué)員備考。

WHY
學(xué)習(xí)目標(biāo)
01熟練掌握數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最受歡迎的編程語言-Python
02掌握使用Python和pandas庫進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
03學(xué)會使用matplotlib、seaborn進(jìn)行初級可視化
04學(xué)會使用Pyecharts進(jìn)行高級數(shù)據(jù)可視化
05學(xué)會構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類、預(yù)測和聚類模型
05善用機(jī)器學(xué)習(xí)解決用戶畫像、精準(zhǔn)營銷、風(fēng)險管理等商業(yè)問題

WHO
學(xué)習(xí)對象和基礎(chǔ)
01機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)學(xué)員
02高校在校生
03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
04CDA數(shù)據(jù)分析師level Ⅲ 考生。
05希望借助數(shù)據(jù)挖掘算法來提升解決企業(yè)運營、產(chǎn)品運營中涉及的預(yù)測問題者
06對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)感興趣的各界人士
04產(chǎn)品、運營、營銷、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

1章預(yù)習(xí)課（錄播）——數(shù)據(jù)庫SQL
1-1數(shù)據(jù)庫基本概念
1-2DDL數(shù)據(jù)定義語言
1-3DML數(shù)據(jù)操作語言
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控制流語句
2-3自定義函數(shù)
2-4異常和錯誤
2-5類與面向?qū)ο缶幊?br />2-6Numpy數(shù)組操作
2-7Pandas數(shù)據(jù)表基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)清洗與探索
2-8Python可視化包Matplotlib，Seaborn

3-1線性代數(shù)
3-2微積分
3-3描述性統(tǒng)計
3-4參數(shù)估計
3-5假設(shè)檢驗
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)

章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第1周
3-1數(shù)據(jù)接入（接入策略，調(diào)度工具，實時數(shù)據(jù)接入方法）（附加內(nèi)容）
3-2大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用（分布式存儲與計算，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)架構(gòu)）（附加內(nèi)容）
3-3數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?br />3-4KNN
3-5貝葉斯

機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第2周
4-1帶正則項的回歸分析
4-2支持向量機(jī)(SVM)
4-3決策樹（ID3, C4.5, CART）
4-4決策樹的模型調(diào)優(yōu)
4-5生存分析-病馬死亡預(yù)測案例
4-6用戶分類-保險行業(yè)用戶分類分析

5章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第3周
5-1集成與提升方法（AdaBoost, 隨機(jī)森林, GBDT, XGBoost, LightGBM）
5-2聚類分析進(jìn)階（密度聚類，譜聚類）
5-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
5-4交易反欺詐-異常交易識別案例

6章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第4周
6-1關(guān)聯(lián)規(guī)則（關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，評估指標(biāo)，Apriori算法）
6-2協(xié)同過濾
6-3產(chǎn)品組合策略-電信公司產(chǎn)品捆綁銷售策略分析案例
6-4數(shù)據(jù)處理的前沿方法：特征工程概要
6-5特征工程（特征的建構(gòu)、選擇、轉(zhuǎn)換、學(xué)習(xí)）
6-6深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，架構(gòu)）
6-7感知機(jī)及感知機(jī)的極限

7章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第5周
7-1文本分析（分詞與詞性標(biāo)注，文本特征處理，關(guān)鍵詞抽取、文本分類與聚類方法）
7-2文本與用戶情緒分析-新聞文本分析案例

8章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第6周
8-1徑向基網(wǎng)絡(luò)
8-2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8-3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
8-4圖像分析-手寫數(shù)字自動識別
8-5自然語言處理-用戶情緒自動識別
8-6實戰(zhàn)項目-金融行業(yè)反欺詐

9章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階第7周
9-1實戰(zhàn)項目-行業(yè)文本分析
9-2實戰(zhàn)項目-信用評分卡

10章CDA認(rèn)證考試輔導(dǎo)（僅限報名考試的學(xué)生）
10-1數(shù)據(jù)挖掘概論
10-2高級數(shù)據(jù)處理與特征工程
10-3自然語言處理與文本分析
10-4機(jī)器學(xué)習(xí)算法
10-5機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階（自動機(jī)器學(xué)習(xí)，樣本不平衡問題，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，模型優(yōu)化）

11章選修課
11-1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運營【18課時】
11-2何為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理？【1課時】
11-3Python爬蟲【15課時】
11-4Python辦公自動化【10課時】
11-5人工智能(深度學(xué)習(xí))實戰(zhàn)之圖像識別【6課時】
11-6采銷、物流與供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實戰(zhàn)【10課時】 (需額外付費）

硬核服務(wù)；
1.朝九晚九全程跟班答疑
助教線上服務(wù)時間由原先的上課期間答疑調(diào)整為課程持續(xù)期間答疑，包括中途休息時間；同時，每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調(diào)整為“朝九晚九”，全面覆蓋同學(xué)晚自習(xí)時間
2.一對一督學(xué)
每個班級、每位同學(xué)、每月都會進(jìn)行至少一次一對一輔導(dǎo)，詢問同學(xué)學(xué)習(xí)狀態(tài)、解決學(xué)員學(xué)習(xí)問題；同時，針對每個模塊測試結(jié)果后10%的學(xué)員進(jìn)行額外輔導(dǎo)，以確保學(xué)員能夠跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度。
3.定期直播串講
對于重難點知識和同學(xué)普遍反應(yīng)的問題，助教將進(jìn)行每周1-2次的晚自習(xí)串講，串講時常為2小時左右，且相關(guān)內(nèi)容需要重新制作、有別于課程內(nèi)容，幫助同學(xué)攻克重難點知識。
4.出勤率和進(jìn)度監(jiān)督
在課程持續(xù)期間，助教還需實時統(tǒng)計學(xué)員出勤情況，監(jiān)督課堂紀(jì)律，跟進(jìn)學(xué)習(xí)進(jìn)度。除正常答疑外，服務(wù)團(tuán)隊會與班級同學(xué)保持溝通、給予正確指引，從而營造積極學(xué)習(xí)氛圍。
5.作業(yè)與測試
在遠(yuǎn)程授課期間，每個課程會安排相關(guān)課后作業(yè)，確保同學(xué)課下能夠進(jìn)行適當(dāng)練習(xí)，提升同學(xué)實時參與感、保證當(dāng)日學(xué)習(xí)效果。除了作業(yè)，服務(wù)團(tuán)隊還會組織學(xué)員進(jìn)行階段性測試，以考試性質(zhì)為主，主要考察學(xué)員對本階段知識掌握程度。