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      北京 「切換城市」 培訓家旗下培訓平臺
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      北京CDA人工智能就業(yè)班

      北京CDA人工智能就業(yè)班

      課時: 800課時

      班型: 任意時段

      班制: 小班

      校區(qū): 上地十街、高粱橋斜街59號 等3所分校 所有校區(qū)

      請詢價>

      961名學員也在學習
      • 課程詳情
      • 學習評價(1)
      • 上課校區(qū)(3)

      課程亮點:

      朝九晚九全程跟班答疑、一對一督學、定期直播串講、五分鐘內有問必答、出勤率和進度監(jiān)督、作業(yè)與測試

      學習目標:

      熟練掌握數據庫、Python等數據分析軟件;

      學會機器學習、深度學習;

      熟練掌握數據清洗,可以完成缺失值填補、異常值處理等;

      精通數據可視化,例如箱線圖、動態(tài)圖等;

      掌握人工智能在各行業(yè)的應用場景;

      可以獨立完成數據項目;

      可以獨立完成數據報告撰寫;

      學會團隊協作,分工完成大型項目。

      課程內容:

      01章Mysql數據庫應用

      01-01數據庫概述及基本操作

      01-02單表查詢

      01-03多表查詢、子查詢

      01-04常用函數

      01-05MySQL進階練習

      01-06電商案例

      02章Excel業(yè)務數據分析

      02-01Excel基礎技能

      02-02案例綜合-人力考勤應用

      02-03數據的分類匯總

      02-04圖表可視化

      02-05圖表應用案例一-零售分析儀

      02-06圖表應用案例二-財務分析

      02-07分析方法

      03章商業(yè)智能分析

      03-01數據倉庫概述及基本操作

      03-02數據建模及匯總規(guī)則

      03-03零售行業(yè)分析案例

      03-04電商行業(yè)客戶行為分析案例

      03-05餐飲行業(yè)銷售情況監(jiān)控案例

      03-06電商行業(yè)流量分析案例

      03-07進銷存分析案例

      03-08汽車市場數據分析案例

      03-09拓展業(yè)務分析案例

      04章機器學習數學基礎

      04-01微積分

      04-02線性代數

      04-03描述性統(tǒng)計方法

      04-04抽樣估計

      04-05假設檢驗

      04-06列聯分析

      04-07相關分析

      04-08回歸分析

      05章python編程

      05-01python入門與安裝

      05-02python語法入門

      05-03基本數據類型

      05-04控制語句

      05-05錯誤與異常

      05-06常用內置函數

      05-07函數創(chuàng)建與使用

      05-08python高級特性

      05-09python模塊

      05-10python IO操作

      05-11日期與時間

      05-12類和面向對象

      05-13python連接數據庫

      06章Python數據清洗

      06-01Numpy基礎

      06-02Pandas入門

      06-03Pandas基本數據處理方法

      06-04Pandas聚合與分組

      06-05Python數據清洗高級操作及案例實戰(zhàn)

      07章Python數據可視化

      07-01Python數據可視化入門

      07-02MLlib(RDD-BaseAPI)機器學習

      07-03MatPlotlib繪圖高級參數

      07-04高級繪圖工具seaborn、pyecharts

      08章Python統(tǒng)計分析

      08-01數據分析及統(tǒng)計信息

      08-02一元線性回歸

      08-03多元線性回歸

      08-04一般logistic回歸

      08-05logistic回歸與修正

      09章Python機器學習入門

      09-01機器學習入門

      09-02KNN

      09-03模型評估方法(一)

      09-04模型優(yōu)化方法(一)

      09-05Kmeans

      09-06模型評估方法(二)

      09-07DBSCAN

      09-08決策樹

      09-09模型評估方法(三)

      09-10案例實戰(zhàn):決策樹在保險行業(yè)的應用

      10章Python機器學習夯實基礎

      10-01線性回歸

      10-02模型優(yōu)化方法(二)

      10-03邏輯回歸

      10-04樸素貝葉斯

      10-05模型優(yōu)化方法(三)

      10-06關聯規(guī)則

      10-07協同過濾

      10-08案例實戰(zhàn):基于協同過濾的商品個性化推薦

      11章Python機器學習成竹在胸

      11-01集成算法之隨機森林

      11-02集成算法之AdaBoost

      11-03數據處理和特征工程

      11-04SVM

      11-05神經網絡

      11-06XGBoost

      11-07實戰(zhàn)案例:基于XGboost的航空預測

      12章數據分析項目報告撰寫

      12-01報告的預備工作

      12-02報告的邏輯框架及結構

      12-03常用分析模型及適用場景

      12-04項目基本情況分析

      12-05項目分析方法與過程

      12-06具體報告撰寫

      13章算法綜合案例一:評分卡

      13-01案例背景介紹

      13-02建模準備

      13-03數據清洗及變量粗篩

      13-04模型訓練

      13-05模型評估

      13-06模型部署與更新

      14章算法綜合案例二:電商零售

      14-01項目總體概覽以及計劃

      14-02方法實現與結果

      14-03營銷活動設計以及結果評價

      15章非關系型數據庫MongoDB

      15-01MongoDB簡介

      15-02MongoDB的常用操作

      15-03MongoDB的使用

      15-04python操作MongoDB

      16章深度學習基礎:復雜網絡分析

      16-01圖論

      16-02復雜網絡的拓撲結構性質

      16-03更多類型的網絡

      16-04復雜網絡的演化

      16-05復雜網絡的功能

      16-06案例:北京市快速軌道交通的有效性

      16-07案例:社交網絡數據分析

      17章深度學習框架TensorFlow

      17-01開發(fā)環(huán)境搭建

      17-02TensorFlow基本數據結構

      17-03TensorFlow實現代碼結構和開發(fā)步驟——回歸問題

      17-04TensorFlow實現代碼結構和開發(fā)步驟——分類問題

      18章深度學習基礎算法理論及實踐

      18-01AI概述和TensorFlow基礎

      18-02神經網絡結構

      18-03卷積神經網絡

      18-04RNN和LSTM

      18-05手寫數字識別的突破——卷積神經網絡TensorFlow實現

      19章深度學習高階算法理論及實踐

      19-01判別網絡

      19-02生成網絡

      19-03對抗網絡和增強學習

      20章人工智能實戰(zhàn)

      20-01文本分析項目

      20-02文本數據預處理

      20-03文本分析應用與python語言實現

      20-04圖像識別項目

      20-05深度學習與圖像識別及經典數據集

      20-06圖像識別的突破——卷積神經網絡

      20-07使用卷積神經網絡對經典數據集cifar進行分類識別

      20-08使用自己的數據集訓練卷積神經網絡

      20-09語音識別項目

      20-10語音技術分析

      20-11本地語音識別

      20-12網絡語音識別

      20-13對抗網絡項目

      20-14GAN原型講解

      20-15DCGAN

      20-16DiscoDAN

      20-17半監(jiān)督學習

      • 李*生

        李*生

        2025.06.13

        這培訓機構的課程實用性強,老師經驗豐富,講解深入淺出,讓我掌握了實用技能。老師專業(yè)水平高,教學認真負責,課程學習很滿意。整體感受不錯。

        報名課程:CDA數據分析脫產就業(yè)班

        報名學費:

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      • 上地十街

        地址:北京市海淀區(qū)上地十街

        電話:400-029-0976 轉 **** 查看號碼

      • 高粱橋斜街59號

        地址:北京市海淀區(qū)高粱橋斜街59號

        電話:400-029-0976 轉 **** 查看號碼

      • 廠洼街校區(qū)

        地址:廠洼路丹龍大廈

        電話:400-029-0976 轉 **** 查看號碼

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      關于我們 詳情

      數據分析師核心優(yōu)勢? ?CDA數據分析師系統(tǒng)培訓立足于數據分析領域教育事業(yè),覆蓋了國內企業(yè)招聘數據分析師所要求的技能,進一步提升數據分析師的職業(yè)素養(yǎng)與能力水平,促進數據分析行業(yè)的高質量持續(xù)快速發(fā)展。數據分析師機構簡介? ?經管之家于2003年成立與中國人民大學經濟學院,致力于推動經濟的進步,傳播優(yōu)秀教育資源,目前已經發(fā)展成為國內大型的經濟、管理、金融、統(tǒng)計類的在線教育和咨詢網站,也是國內*活躍和具影響力的經管類網絡社區(qū)。? ? 經管之家運營團隊:北京國富如荷網絡科技有限公司,成立于2006年6月,公司以經管之家為運營平臺,經營業(yè)務包括培訓業(yè)務、數據處理和分析服務和教輔產品等。經管之家"數據分析培訓中心" 自2007年成立以來,致力于開展統(tǒng)計軟件、數據分析和數據挖掘的培訓與咨詢服務,目前已有專家、講師團隊100多位,擁有自主版權的視頻課程60多門,每年開設現場培訓班100余場,建立了完備的數據分析培訓課程體系,每年培訓學員3000多人。服務過的企業(yè)包括中國電子商務中心、招商銀行、中國人民銀行、中國郵政儲蓄、中國聯通、中國汽車技術研究中心、南京梅鋼等機構。?? ? 發(fā)展至今,經管之家"數據分析培訓中心"已經成為具有影響力和知名度的數據分析培訓機構,我們一直努力做到:將數據分析變成一門常識,讓統(tǒng)計軟件成為學術研究的好伙伴,企業(yè)經營的好軍師。數據分析師學校優(yōu)勢? ? CDA優(yōu)勢如何?? ? 2013年,經管之家創(chuàng)立"CDA數據分析師"品牌,致力于為社會各界數據分析愛好者提供*優(yōu)質、*科學、*系統(tǒng)的數據分析教育。截止2015年已成功舉辦40期系統(tǒng)培訓,培訓學員達3千余名; 中國數據分析師俱樂部(CDA CLUB),已舉辦30期線下免費沙龍活動,累積會員2千余名;中國數據分析師行業(yè)峰會(CDA Summit),一年兩次,參會人數達2千余名,在大數據領域影響力超前。"CDA數據分析師"隊伍在業(yè)界不斷壯大,對數據分析人才產業(yè)起到了巨大的推動作用。? ? 優(yōu)勢一:師資與課程研發(fā)? ? CDA數據分析師系統(tǒng)培訓,由經管之家根據CDA認證標準而設立的一套針對數據分析師技能的全面系統(tǒng)培訓。培訓師資目前來自學界、實務界相關領域的講師、教授、專家、工程師以及企業(yè)資深分析師,名師薈萃,代表了國內數據分析培訓的專業(yè)水平,可以更好地保證培訓的學員既能學到扎實的數據分析理論知識,又能具備較強的利用軟件解決實際問題的能力,保證學員能勝任各行業(yè)數據分析師工作的要求。CDA數據分析師培訓注重結合實際,把具技術含量、具價值理念的課程傳授給學員。課程還注重啟發(fā)式教學,讓學員在動手解決問題中去學習。? ? ?CDA數據分析師課程的大綱和內容,既由經管之家、CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE(CDA協以及大數據、數據挖掘領域專家潛心開發(fā)和反復研究,又經過科學的調研確定,并且將不斷地隨著數據分析的市場需求和數據分析技術的發(fā)展而調整,課程內容始終關注市場、關注前沿。課程內容的設計更注重階梯化、體系化的原則,每一個學員,不論學習和工作的背景如何,都能在該課程體系中很快找到適合自己的課程,并不斷學習提高。? ? 優(yōu)勢二:繼續(xù)學習? ? 所有CDA學員除了學習現場課程之外,還會得到全程視頻錄像及輔助學習視頻課程(包括統(tǒng)計軟件、數據挖掘、大數據等內容),此系列視頻課程可以進行后期鞏固學習和進修學習,可扎實現學技能、拓展課余知識、升華技術層級。CDA數據分析師培訓體系除了CDA LEVEL認證培訓以外,還推出了CDA就業(yè)脫產培訓,使跨行、跨專業(yè)的學生、待業(yè)人員能夠進行全面的脫產集訓,并在培訓后解決學員就業(yè),拿到高薪工作。除此之外,CDA還為有基礎的學員提供了更多元化更高級的行業(yè)專題培訓,包括*前沿的PYTHON、SPARK等工具,電商、金融、游戲等各行業(yè)專題,以及量化投資、CRM營銷、臨床醫(yī)學等細分領域。? ? 優(yōu)勢三:在線學習? ? Pe******et(就學教育)為CDA數據分析師在線學習平臺。視頻可實現隨時隨地在線聽課,10分鐘一小節(jié),可進行個性化、碎片化學習,更具針對性與便利性。CDA上課方式分為現場及遠程兩種方式,遠程在線學習引進了*新設備與技術,與思科的合作解決了各地區(qū)學員的需求,實現了如同現場般的遠程答疑及討論氛圍。? ? 優(yōu)勢四:人才認證? ? 參與CDA培訓學員可以參加一年兩次的"CDA數據分析師認證考試",并獲得專業(yè)證書與持證人特權。CDA認證考試目前有"LEVEL 1業(yè)務數據分析師","LEVEL 2建模分析師","LEVEL 2大數據分析師",考試由經管之家主辦,通過者獲得經管之家CDA認證證書,并可到臺灣申請由"中華資料采礦協會"頒發(fā)的"資料采礦分析師"證書,亦可獲得由CDA協會認證的"CERTIFIED DATA ANALYST CERTIFICATION"。? ? 優(yōu)勢五:CDA社群? ? 經管之家有十二個社區(qū),七百個版塊,六百萬會員。每日討論的熱點話題及資料以千計。學員在學后可以到"CDA數據分析師"版塊進行交流、提問、下載資料等,形成數據分析專業(yè)聚集地,促進學員在圈子交流中高效發(fā)展。? ? 除了在線平臺,中國數據分析師俱樂部(CDA CLUB)匯聚了數據分析領域的各界興趣愛好者,截止2015年已舉辦30期線下沙龍活動,會員累計2千余名,有高級會員與普通會員。在俱樂部中各會員可以通過共享資源方式獲得相應積分,以積分兌換其他優(yōu)質資源,形成了自發(fā)式的交流互動。? ? 中國數據分析師行業(yè)峰會、大數據生態(tài)縱覽峰會(CDA SUMMIT)。一年兩次的行業(yè)峰會,匯聚了國內*的專家學者,發(fā)布前沿思想與技術,參會人員上千名,盛世浩大,影響超前,為數據人才和大數據行業(yè)的發(fā)展起到了極大的推動作用。發(fā)展歷程:"2006年?開展數據統(tǒng)計、計量實戰(zhàn),學術研究等相關培訓視頻和現場班2007年?開展數據統(tǒng)計、數據分析相關培訓班2011年?隨著大數據熱潮的來臨,依托累計上萬類共享資料,多年沉淀師資團隊,論壇召集多位專家,研發(fā)CDA數據分析師體系2013年CDA數據分析師品牌成立,提供系統(tǒng)化的大數據、數據分析人才培養(yǎng)和認證2014年?CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第一屆全國CDA數據分析師認證考試2015年第一屆中國數據分析師行業(yè)峰會(CDAS)在9月11日成功舉辦,參會人數逾3000人2016年?CDA匯聚海內外大數據、數據分析專家上千人,推出就業(yè)班、數據科學家訓練營、企業(yè)內訓、CDA俱樂部等多個項目2017年整合論壇與CDA數據分析師業(yè)內資源,形成數據分析領域生態(tài)圈,并進一步升級CDA企業(yè)內訓體系,正式推出大數據實驗室2018年北上廣深等多個城市均有校區(qū);擁有200多位專業(yè)師資;培養(yǎng)學員超過3萬人,每年6月/12月全國28個城市舉辦CDA認證考試2019年已舉辦九屆數據分析師認證考試,得到業(yè)界廣泛認可,學員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產品“好學AI”問世,引領DT時代新一波技術培訓浪潮"數據分析師師資力量

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