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CDA人工智能就業班

CDA人工智能就業班

難度系數:

課程系列:LEVEL I+LEVEL II


周期: 5個月

25800

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CDA人工智能就業班

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  • WHAT 課程簡介

    CDA人工智能就業班針對時間充裕、零基礎的專科、本科在校生,以及待業、期待從事數據分析的工作人員提供5個月全脫產集訓,畢業推薦相關工作單位。 CDA人工智能就業班每期至少十位以上相關領域專家授課,使用實際案例手把手將人工智能技術傳授給學員,使CDA人工智能就業班課程更符合就業要求,達到企業用人標準,快速在大數據時代找準工作定位。學員畢業要求能夠獨立完成商業數據分析項目。
  • WHY 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、動態圖等;
    掌握人工智能在各行業的應用場景;
    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。
  • WHO 學習對象和基礎

    在校高年級學生、轉行欲從業人士
    對數據分析感興趣的業界人士

01Excel數據分析

01-01Excel數據處理技巧和高效方法
01-02Excel數據收集、整合、規范化
01-03Excel公式、函數、數組及數據分析
01-04Excel可視化數據分析(排序、篩選、透視表等)
01-05Excel圖表化數據呈現

02數據庫管理

02-01數據庫簡介
02-02MySQL 增刪改語句
02-03MySQL select查詢語句
02-04MySQL綜合案例
02-05SQLserver應用
02-06Oracle應用

03Excel BI

03-01Power Query基本功能介紹
03-02Power Query進行數據導入
03-03Power Query橫向合并與縱向合并數據
03-04Power Query M函數與數據預處理
03-05Power Pivot數據導入功能
03-06Power Pivot搭建多維數據集與多維數據透視
03-07Power Pivot創建層次結構及KPI
03-08Power Pivot綜合應用案例:商機相關企業信息
03-09Power Map數據地圖創建及應用方法
03-10Power View交互式儀表板創建方法
03-11案例:全國主要城市空氣質量地圖、餐飲業店鋪銷售狀況儀表盤

04Tableau數據可視化

04-01Tableau公司和產品介紹
04-02使用Tableau連接多源數據
04-03Tableau可視化界面介紹
04-04Tabelau數據分析P1:排序、篩選、計算字段、分層結構
04-05Tableau數據分析P2:集和參數、趨勢線、預測區間
04-06初級圖表:條形圖、折線圖、餅圖、文字云、散點圖、地圖、樹形圖、氣泡圖、圖表組合
04-07高級圖表:子彈圖、環形圖、瀑布圖、Bump Chart、Table Formatting
04-08使用Tableau制作儀表板與故事
04-09實戰項目1:某公司銷售數據可視化
04-10實戰項目2:航班運營狀況分析

05python編程

05-01python基礎語法
05-02python基本數據類型
05-03python的運算符
05-04python字符串、列表、元組等
05-05python條件控制
05-06python循環語句
05-07python函數、類、模塊
05-08python文件操作、異常處理

06Python數據清洗

06-01Numpy的ndarray
06-02數組的索引和切片
06-03數組的運算
06-04常用的數組方法
06-05Series數據結構
06-06DataFrame數據結構
06-07匯總計算
06-08缺失值處理
06-09數據合并、重塑
06-10Groupby技術
06-11數據透視表和交叉表

07Python數據可視化

07-01可視化基本概念和設計原則
07-02利用pandas進行數據可視化
07-03python可視化工具Matplotlib的安裝和使用
07-04Matplotlib高階繪圖
07-05seaborn繪圖
07-06pyecharts繪圖

8Python爬蟲

08-01爬蟲的基本原理
08-02HTML簡介
08-03發送請求和網頁抓取
08-04設置瀏覽器代理
08-05數據解析-Xpath
08-06BeautifulSoup簡介
08-07數據解析-正則表達式
08-08動態渲染頁面抓取
08-09新聞爬蟲案例
08-10招聘爬蟲案例

09商業BI實戰案例

09-01使用MySQL+Excel制作關鍵指標監控儀
09-02使用Excel+SQL制作銷售情況分析儀案例:
09-03Step1:理解數據分析業務背景,確定分析目標
09-04Step2:使用Power Query連接Mysql進行數據導入和數據預處理
09-05Step3:使用Power Pivot創建多維數據分析環境
09-06Step4:使用Excel和Power View制作數據分析儀交互式可視化界面
09-07商業報告撰寫

10線性代數

10-01向量與線性空間
10-02線性變換與矩陣
10-03行列式與線性方程組
10-04歐式空間
10-05內積因子與算子

11統計學

11-01數據準備
11-02描述統計
11-03假設檢驗
11-04一元線性回歸
11-05多元回歸
11-06一般logistic回歸
11-07logistic回歸與修正
11-08數據挖掘與logistic回歸

12python機器學習

12-01機器學習入門介紹與技術概覽
12-02KNN
12-03Kmeans
12-04線性回歸與logistic回歸
12-05矩陣分解與降維方法(PCA)
12-06樸素貝葉斯
12-07決策樹:分類樹和回歸樹
12-08集成算法:隨機森林、XGboost、Adaboost
12-09關聯規則與序列模式
12-10支持向量機
12-11神經網絡基礎

13大型案例

13-01案例一:評分卡
13-02案例二:電商零售

14非關系型數據庫MongoDB

14-01MongoDB簡介
14-02MongoDB的常用操作
14-03MongoDB的使用
14-04python操作MongoDB

15深度學習基礎:復雜網絡分析

15-01圖論
15-02復雜網絡的拓撲結構性質
15-03更多類型的網絡
15-04復雜網絡的演化
15-05復雜網絡的功能
15-06案例:北京市快速軌道交通的有效性
15-07案例:社交網絡數據分析

16深度學習框架TensorFlow

16-01開發環境搭建
16-02TensorFlow基本數據結構
16-03TensorFlow實現代碼結構和開發步驟——回歸問題
16-04TensorFlow實現代碼結構和開發步驟——分類問題

17深度學習基礎算法理論及實踐

17-01AI概述和TensorFlow基礎
17-02神經網絡結構
17-03卷積神經網絡
17-04RNN和LSTM
17-05手寫數字識別的突破——卷積神經網絡TensorFlow實現

18深度學習高階算法理論及實踐

18-01判別網絡
18-02生成網絡
18-03對抗網絡和增強學習

19人工智能實戰

19-01文本分析項目
19-02文本數據預處理
19-03文本分析應用與python語言實現
19-04圖像識別項目
19-05深度學習與圖像識別及經典數據集
19-06圖像識別的突破——卷積神經網絡
19-07使用卷積神經網絡對經典數據集cifar進行分類識別
19-08使用自己的數據集訓練卷積神經網絡
19-09語音識別項目
19-10語音技術分析
19-11本地語音識別
19-12網絡語音識別
19-13對抗網絡項目
19-14GAN原型講解
19-15DCGAN
19-16DiscoDAN
19-17半監督學習

來自業界的數據領袖團隊

  • 李奇

    中國電子表格應用大會主席

    曾在IBM中國擔任銷售管理團隊數據分析項目組長及德勤北京所的數據分析高級咨詢顧問。專精于企業數據分析、制定商業智能業務解決方案、軟件開發及Excel培訓等。
  • 吳昊天

    CDA Level 2 大數據分析師考試命題組組長

    曾就職于電子科技大學大數據中心醫療衛生研究所,歷任數據分析師、數據挖掘工程師、大數據架構師等職,多次參與并主導醫保反欺詐領域和智慧診療相關算法設計、執行、優化等相關工作, 擁有豐富的算法研發經驗與多項算法專利。擁有豐富的數據類項目管理經驗。
  • 韓要賓

    杭州沐垚科技有限公司創始人兼COO,CDA數據分析研究院資深講師

    5年電商從業經驗,4年數據挖掘實戰經驗;專注于數據分析與挖掘、機器學習、深度學習,服務客戶包括蘇寧易購、迪卡儂、百草味、浙江師范大學等。
  • 徐剛

    CDA數據分析師講師/數據分析總監

    具有深厚的數理統計與應用數據分析專業背景,上海某金融機構數據分析部門高級數據總監,具有八年數據分析、風控的從業經驗,曾就職零售企業、咨詢公司等,獨立或帶團隊完成零售、電信、金融等多個大型數據挖掘項目。
  • 覃老師

    主要研究機器學習

    深度學習神經網絡領域。多年開發研究經驗,精通算法原理與編程實踐。曾完成過多項圖像識別,目標識別,語音識別的實際項目,經驗豐富。關注深度學習領域各種開源項目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。
  • 趙仁乾

    北京郵電大學管理科學與工程碩士

    現就職于北京電信規劃設計院,從事移動、聯通集團及各省分公司市場\業務\財務規劃、經濟評價及運營咨詢。重點研究方向包括離網用戶挖掘、市場細分與精準營銷、移動網絡價值區域分析、潛在價值客戶挖掘等。
  • 李佳奇

    中國軟件評測中心工程師

    CDA數據分析研究院資深講師,在金融交易欺詐偵測、信貸風控、賬戶安全偵測等方面;醫療健康信息互聯互通、電子健康卡移動應用監測等方面,運用云計算、人工智能、移動互聯網、大數據、物聯網等新一代信息技術,提升金融和醫療信息服務可得性和安全水平。
  • 何勇

    CDA數據分析師講師/復旦大學統計學博士

    從事數據科學與大數據技術相關課程的教學與CDA數據分析師的教學。研究方向為金融大數據分析與建模,社交網絡數據建模以及醫療大數據分析。獨立或作為項目負責人完成國家、省部級大數據分析科研項目。
權威?經管之家CDA LEVEL Ⅲ數據科學家認證證書,行業頂尖人才認證,已獲得IBM大數據大學,中國電信,蘇寧,德勤,獵聘,CDMS等企業的認可。
專業?CDA認證是根據商業數據分析專業崗位設立的一套體系化、科學化、正規化的人才標準。全國統考、專家命題、評分公平、流程嚴格,更具含金量。
權益?持證人享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份,可在CDA官網查詢,確保唯一性與防偽性。證書三年審核一次,保證持證人的實力與權益。

認證介紹:
CDA數據分析師認證”是一套專業化,科學化,國際化,系統化的人才考核標準,分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、電商、醫療、互聯網、電信等行業大數據及數據分析從業者所需要具備的技能,符合當今全球大數據及數據分析技術潮流,為各界企業、機構提供數據分析人才參照標準。經管之家為中國區CDA數據分析師認證考試唯一主辦機構,于每年6月與12月底在全國范圍舉辦線下數據分析師考試,通過考試者可獲得CDA數據分析師認證證書。
CDA持證人福利
1.可吸納為CDA Institute、中國數據分析師(CDA)俱樂部會員,活動中具有優先報名參與權。
2.可優先獲得CDA內部就業及職業發展推薦。
3.免費參與CDA舉辦的中國數據分析師行業峰會、大數據峰會、研討會等各項活動,Level Ⅱ與Level III持證人享受特權位置。
4.可申請加入CDA數據分析項目組,參與項目合作(提供項目給持證人演練)。
5.CDA Level Ⅰ持證人免費享受Peixun.net會員服務6個月(價值588 RMB),Level Ⅱ與Level III持證人免費享受peixun.net會員服務1年 (價值998 RMB);
6.其他特權皆以各類活動公告為主。
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  • Q:上課形式是怎么樣的?

    A:課程分為現場班和遠程直播班,遠程班采取實時直播 + 錄播視頻 + 線上答疑,不受地域限制,直播需和現場班同步時間學習,錄播視頻同學可以自主安排時間學習視頻。
  • Q:學員課下如何與老師進行互動?

    A:CDA課程每期都會建立QQ群和微信群,工作日有老師和助教負責答疑;同時學員可以在討論區以帖子的形式向老師提問,老師會在工作日的48小時內回復。
  • Q:遠程班是錄播還是直播?

    A:遠程班采取直播平臺+ 線上答疑,同步現場班上課時間,錯過直播學員可以觀看視頻。
  • Q:如果學不會怎么辦?

    A:首先,我們有一次免費學習的機會,如果還是學不會,授課老師會和學生面談,發現問題所在,并讓老師給出學習建議,查缺補漏,可以再跟著免費學一期。目前咱們還沒有出現過這樣的情況,對于學員來講都是想盡快掌握技術能夠運用到工作中。
  • Q:培訓后負責就業嗎?

    A:現場和遠程學員推薦就業,我們課程設計就是以就業為導向。安排專職就業老師,從就業指導、面試模擬、畢業答辯會等全方面服務,保障學員的就業問題。
  • Q:上課時間是怎么安排的?

    A:每天上課時間:9:30-12:00,13:30-17:00,晚自習時間:18:30-20:30,每周上課5天左右。

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