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2020Python大數據核心技術實戰高級工程師實戰培訓班(7月線上直播班)

2020Python大數據核心技術實戰高級工程師實戰培訓班(7月線上直播班)

2020-07-23 08:00 至 2020-07-25 18:00

線上活動  

中國信息化人才培訓中心   

報名截止

推薦會議:2020Python大數據核心技術實戰高級工程師實戰培訓班(7月線上直播班)

發票類型:增值稅普通發票 增值稅專用發票

部分參會單位:

首都醫科大學附屬北京友誼醫院

-會議內容-

關于舉辦“Python大數據核心技術實戰?”高級工程師實戰培訓班的通知

直播時間

2020年7月23日--7月25日

上午9:00-12:00,下午14:00-17:00

學習費用

7800元/人(含培訓費、資料費、考試費、A類證書費)

9800元/人(含培訓費、資料費、考試費、B類證書費)

備注

學員需提前一周下載騰訊會議APP,以便聽課

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一、課程學習目標

1.每個算法模塊按照“原理講解→分析數據→自己動手實現→特征與調參”的順序。

2.“Python數據清洗和特征提取”,提升學習深度、降低學習坡度。

3.增加網絡爬蟲的原理和編寫,從獲取數據開始,重視將實踐問題轉換成實際模型的能力,分享工作中的實際案例或Kaggle案例:廣告銷量分析、環境數據異常檢測和分析、數字圖像手寫體識別、Titanic乘客存活率預測、用戶-電影推薦、真實新聞組數據主題分析、中文分詞、股票數據特征分析等。

4.強化矩陣運算、概率論、數理統計的知識運用,掌握機器學習根本。

5.闡述機器學習原理,提供配套源碼和數據。

6.以直觀解釋,增強感性理解。

7.對比不同的特征選擇帶來的預測效果差異。

8.重視項目實踐,重視落地。思考不同算法之間的區別和聯系,提高在實際工作中選擇算法的能力。

9.涉及和講解的部分Python庫有:Numpy、Scipy、matplotlib、Pandas、scikit-learn、XGBoost、libSVM、LDA、Gensim、NLTK、HMMLearn。

二、課程目標

本課程特點是從數學層面推導最經典的機器學習算法,以及每種算法的示例和代碼實(Python)、如何做算法的參數調試、以實際應用案例分析各種算法的選擇等。

三、培訓對象

大數據分析應用開發工程師、大數據分析項目的規劃咨詢管理人員、大數據分析項目的IT項目高管人員、大數據分析與挖掘處理算法應用工程師、大數據分析集群運維工程師、大數據分析項目的售前和售后技術支持服務人員

頒發證書

參加相關培訓并通過考試的學員,可以獲得:

A類:工業和信息化部全國網絡與信息技術考試管理中心頒發的-《Python大數據技術證書》。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明。

B類:工業和信息化部教育與考試中心頒發的-《大數據分析師證書或Python技術開發證書》二選一,該證書是官方唯一認證證書,同時也可以招標加分、崗位提升加薪、個人能力認證的證明。

注:請學員準備電子彩照1張、身份證復印件一張,辦理證書使用。

-主辦方介紹-

 中國信息化人才培訓中心 中國信息化人才培訓中心

天博信通-中國信息化人才培訓中心率先在國內開展高級軟件架構等IT高端培訓的公開課。多年來持續不斷的投入精力創新課程體系,至今已在國內開展公開課培訓的課程達十幾門,分別涵蓋、云計算、大數據、軟件架構、軟件設計、高級UI設計、項目管理、質量管理、需求工程、運營管理等領域,也根據企事業單位的實用需求, 通過定制培訓方案,培訓后的技術服務,將企業單位的信息化投資的效益發揮到最高點。目前中心已經與幾百家企事業單位建立了長期的培訓合作關系, 深得用戶信賴和好評。

詳細培訓內容介紹

課程模塊

課程主題

主要內容及案例和演示

模塊一

機器學習的數學基礎1 - 數學分析

1. 機器學習的一般方法和橫向比較

2. 數學是有用的:以SVD為例

3. 機器學習的角度看數學

4. 復習數學分析

5. 直觀解釋常數e

6. 導數/梯度

7. 隨機梯度下降

8. Taylor展式的落地應用

9. gini系數

10. 凸函數

11. Jensen不等式

12. 組合數與信息熵的關系

模塊二

機器學習的數學基礎2 - 概率論與貝葉斯先驗

1. 概率論基礎

2. 古典概型

3. 貝葉斯公式

4. 先驗分布/后驗分布/共軛分布

5. 常見概率分布

6. 泊松分布和指數分布的物理意義

7. 協方差(矩陣)和相關系數

8. 獨立和不相關

9. 大數定律和中心極限定理的實踐意義

10. 深刻理解最大似然估計MLE和最大后驗估計MAP

11. 過擬合的數學原理與解決方案

模塊三

機器學習的數學基礎3 - 矩陣和線性代數

1. 線性代數在數學科學中的地位

2. 馬爾科夫模型

3. 矩陣乘法的直觀表達

4. 狀態轉移矩陣

5. 矩陣和向量組

6. 特征向量的思考和實踐計算

7. QR分解

8. 對稱陣、正交陣、正定陣

9. 數據白化及其應用

10. 向量對向量求導

11. 標量對向量求導

12. 標量對矩陣求導工作機制

模塊四

Python基礎1 - Python及其數學庫

1. 解釋器Python2.7與IDE:Anaconda/Pycharm

2. Python基礎:列表/元組/字典/類/文件

3. Taylor展式的代碼實現

4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介紹和典型使用

5. 多元高斯分布

6. 泊松分布、冪律分布

7. 典型圖像處理

8. 蝴蝶效應

9. 分形與可視化

模塊五

Python基礎2 - 機器學習庫

1. scikit-learn的介紹和典型使用

2. 損失函數的繪制

3. 多種數學曲線

4. 多項式擬合

5. 快速傅里葉變換FFT

6. 奇異值分解SVD

7. Soble/Prewitt/Laplacian算子與卷積網絡

8. 卷積與(指數)移動平均線

9. 股票數據分析

模塊六

Python基礎3 - 數據清洗和特征選擇

1. 實際生產問題中算法和特征的關系

2. 股票數據的特征提取和應用

3. 一致性檢驗

4. 缺失數據的處理

5. 環境數據異常檢測和分析

6. 模糊數據查詢和數據校正方法、算法、應用

7. 樸素貝葉斯用于鳶尾花數據

8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB

9. 樸素貝葉斯用于18000+篇/Sogou新聞文本的分類

模塊七

?回歸

1. 線性回歸

2. Logistic/Softmax回歸

3. 廣義線性回歸

4. L1/L2正則化

5. Ridge與LASSO

6. Elastic Net

7. 梯度下降算法:BGD與SGD

8. 特征選擇與過擬合

模塊八

Logistic回歸


1. Sigmoid函數的直觀解釋

2. Softmax回歸的概念源頭

3. Logistic/Softmax回歸

4. 最大熵模型

5. K-L散度

6. 損失函數

7. Softmax回歸的實現與調參

模塊九

回歸實踐

1. 機器學習sklearn庫介紹

2. 線性回歸代碼實現和調參

3. Softmax回歸代碼實現和調參

4. Ridge回歸/LASSO/Elastic Net

5. Logistic/Softmax回歸

6. 廣告投入與銷售額回歸分析

7. 鳶尾花數據集的分類

8. 交叉驗證

9. 數據可視化

模塊十

決策樹和隨機森林

1. 熵、聯合熵、條件熵、KL散度、互信息

2. 最大似然估計與最大熵模型

3. ID3、C4.5、CART詳解

4. 決策樹的正則化

5. 預剪枝和后剪枝

6. Bagging

7. 隨機森林

8. 不平衡數據集的處理

9. 利用隨機森林做特征選擇

10. 使用隨機森林計算樣本相似度

11. 數據異常值檢測

模塊十一

隨機森林實踐

1. 隨機森林與特征選擇

2. 決策樹應用于回歸

3. 多標記的決策樹回歸

4. 決策樹和隨機森林的可視化

5. 葡萄酒數據集的決策樹/隨機森林分類

6. 波士頓房價預測

模塊十二

提升

1. 提升為什么有效

2. 梯度提升決策樹GBDT

3. XGBoost算法詳解

4. Adaboost算法

5. 加法模型與指數損失

模塊十三

提升實踐

1. Adaboost用于蘑菇數據分類

2. Adaboost與隨機森林的比較

3. XGBoost庫介紹

4. Taylor展式與學習算法

5. KAGGLE簡介

6. 泰坦尼克乘客存活率估計

模塊十四

SVM

1. 線性可分支持向量機

2. 軟間隔的改進

3. 損失函數的理解

4. 核函數的原理和選擇

5. SMO算法

6. 支持向量回歸SVR

模塊十五

SVM實踐

1. libSVM代碼庫介紹

2. 原始數據和特征提取

3. 葡萄酒數據分類

4. 數字圖像的手寫體識別

5. SVR用于時間序列曲線預測

6. SVM、Logistic回歸、隨機森林三者的橫向比較

模塊十六

聚類(一)

1. 各種相似度度量及其相互關系

2. Jaccard相似度和準確率、召回率

3. Pearson相關系數與余弦相似度

4. K-means與K-Medoids及變種

5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其應用

模塊十七

聚類(二)

1. 密度聚類DBSCAN/DensityPeak(Sci14)

2. DensityPeak(Sci14)

3. 譜聚類SC

4. 聚類評價AMI/ARI/Silhouette

5. LPA算法及其應用

模塊十八

聚類實踐

1. K-Means++算法原理和實現

2. 向量量化VQ及圖像近似

3. 并查集的實踐應用

4. 密度聚類的代碼實現

5. 譜聚類用于圖片分割

模塊十九

EM算法

1. 最大似然估計

2. Jensen不等式

3. 樸素理解EM算法

4. 精確推導EM算法

5. EM算法的深入理解

6. 混合高斯分布

7. 主題模型pLSA

模塊二十

EM算法實踐

1. 多元高斯分布的EM實現

2. 分類結果的數據可視化

3. EM與聚類的比較

4. Dirichlet過程EM

5. 三維及等高線等圖件的繪制

6. 主題模型pLSA與EM算法

模塊二十一

主題模型LDA

1. 貝葉斯學派的模型認識

2. Beta分布與二項分布

3. 共軛先驗分布

4. Dirichlet分布

5. Laplace平滑

6. Gibbs采樣詳解

模塊二十二

LDA實踐

1. 網絡爬蟲的原理和代碼實現

2. 停止詞和高頻詞

3. 動手自己實現LDA

4. LDA開源包的使用和過程分析

5. Metropolis-Hastings算法

6. MCMC

7. LDA與word2vec的比較

8. TextRank算法與實踐

模塊二十三

隱馬爾科夫模型HMM

1. 概率計算問題

2. 前向/后向算法

3. HMM的參數學習

4. Baum-Welch算法詳解

5. Viterbi算法詳解

6. 隱馬爾科夫模型的應用優劣比較

模塊二十四

HMM實踐

1. 動手自己實現HMM用于中文分詞

2. 多個語言分詞開源包的使用和過程分析

3. 文件數據格式UFT-8、Unicode

4. 停止詞和標點符號對分詞的影響

5. 前向后向算法計算概率溢出的解決方案

6. 發現新詞和分詞效果分析

7. 高斯混合模型HMM

8. GMM-HMM用于股票數據特征提取

模塊二十五


課堂提問與互動討論

師資介紹

張老師:阿里大數據高級專家,國內資深的Spark、Hadoop技術專家、虛擬化專家,對HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生態系統中的技術進行了多年的深入的研究,更主要的是這些技術在大量的實際項目中得到廣泛的應用,因此在Hadoop開發和運維方面積累了豐富的項目實施經驗。近年主要典型的項目有:某電信集團網絡優化、中國移動某省移動公司請賬單系統和某省移動詳單實時查詢系統、中國銀聯大數據數據票據詳單平臺、某大型銀行大數據記錄系統、某大型通信運營商全國用戶上網記錄、某省交通部門違章系統、某區域醫療大數據應用項目、互聯網公共數據大云(DAAS)和構建游戲云(Web Game Daas)平臺項目等。

-會議門票-

直播時間

2020年7月23日--7月25日

上午9:00-12:00,下午14:00-17:00

學習費用

7800元/人(含培訓費、資料費、考試費、A類證書費)

9800元/人(含培訓費、資料費、考試費、B類證書費)

備注

學員需提前一周下載騰訊會議APP,以便聽課


頒發證書

參加相關培訓并通過考試的學員,可以獲得:

A類:工業和信息化部全國網絡與信息技術考試管理中心頒發的-《Python大數據技術證書》。該證書可作為專業技術人員職業能力考核的證明。

B類:工業和信息化部教育與考試中心頒發的-《大數據分析師證書或Python技術開發證書》二選一,該證書是官方唯一認證證書,同時也可以招標加分、崗位提升加薪、個人能力認證的證明。

注:請學員準備電子彩照1張、身份證復印件一張,辦理證書使用。

會議標簽:

Python 大數據 培訓證書

溫馨提示
酒店與住宿: 異地參會客戶請注意,為防止會議臨時變動,建議您先與活動家客服確認參會信息,再安排出行與住宿事宜。
退款規則: 活動各項資源需提前采購,購票后不支持退款,可以換人參加。

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