第一天
上午 數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 第一講 零基礎(chǔ)學(xué)Python
講解Python背景、國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及繪圖操作等內(nèi)容。特別針對向量計算這塊，著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢及用法。
第二講 數(shù)據(jù)分析方法論
講解統(tǒng)計分析基礎(chǔ)，包括統(tǒng)計學(xué)基本概念，假設(shè)檢驗，置信區(qū)間等基礎(chǔ)，并結(jié)合數(shù)據(jù)案例說明其使用場景和運用方法。介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見分析思路，并結(jié)合案例進行講解。
第三講 數(shù)據(jù)處理技法
從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個方面進行講解。數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數(shù)據(jù)庫操作；數(shù)據(jù)統(tǒng)計包含Pandas包的具體用法和講解；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作。此外，針對海量數(shù)據(jù)的情況下，介紹在Spark平臺上的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，并結(jié)合真實環(huán)境進行操作講解。
第一天
下午 數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù) 第四講 認識數(shù)據(jù)挖掘
講解數(shù)據(jù)挖掘基本概念，細致講解業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評估、模型部署各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容及相關(guān)技術(shù)；結(jié)合業(yè)界經(jīng)典場景，講解數(shù)據(jù)挖掘的實施流程和方法體系。
第五講 數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)
細致講解抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇、訓(xùn)練模型、評估模型等數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)原理，并結(jié)合案例講解其具體實現(xiàn)和用法。尤其針對樣本平衡，重點講解人工合成、代價敏感等算法；針對特征選擇，重點講解特征選擇的核心思路，并結(jié)合Python進行案例演示。
第二天
上午 大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)（1） 第六講 特征降維算法及Python實現(xiàn)
降維是大數(shù)據(jù)分析非常重要的算法，它可以在降低極少信息量的情況下，極大地縮小數(shù)據(jù)規(guī)模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)。特別地，針對海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場景，講解實現(xiàn)思路和Python案例。
第七講 決策樹算法及Python實現(xiàn)
決策樹是非常經(jīng)典的算法，一般常見于小數(shù)據(jù)的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性，針對海量數(shù)據(jù)仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現(xiàn)原理，并結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)。
第八講 好萊塢百萬級影評數(shù)據(jù)分析與電影推薦實現(xiàn)
實戰(zhàn)部分：基于好萊塢百萬級的影評數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行建模、清洗、透視表操作。然后根據(jù)用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機器學(xué)習(xí)算法對不同性別、年齡階段的用戶進行定制化的電影推薦，最后把推薦的電影進行可視化的展示操作

第二天

下午
大數(shù)據(jù)算法原理及案例實現(xiàn)（2） 第九講 因果推理算法及Python實現(xiàn)
大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)、解決一些業(yè)務(wù)問題，然而如何去判斷我們的改進是否生效，是否在業(yè)務(wù)指標(biāo)上呈現(xiàn)過一定的因果邏輯，則是一個重要問題和分析方向。本節(jié)主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態(tài)空間模型以及CausalImpact工具等內(nèi)容，并結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)。
第十講 深度學(xué)習(xí)算法及Python實現(xiàn)
對于大數(shù)據(jù)的建模任務(wù)，我們可以基于深度學(xué)習(xí)來實現(xiàn)，不僅能夠針對海量數(shù)據(jù)進行建模，其效果也非常不錯。本節(jié)主要講解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程，DBN、DNN等經(jīng)典深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法以及一些技巧。同時，介紹Keras、OpenCV庫的使用方法，并結(jié)合案例進行Python實現(xiàn)。
第十一講 采用YOLO實現(xiàn)計算機視覺技術(shù)
實戰(zhàn)部分：基于YOLO面部模型，完成對圖片和視頻的人臉識別，實戰(zhàn)中會講解YOLO的重要類和函數(shù)。主要內(nèi)容包括YOLO庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術(shù)，并且詳細介紹了如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對象。
第三天
上午 Python可視化應(yīng)用實戰(zhàn) 第十二講 數(shù)據(jù)分析圖表及Python案例
數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析的重要手段，通過合理地使用圖表，不僅可以簡潔地表達數(shù)據(jù)的含義，高效地發(fā)現(xiàn)問題，還可以為報告的編寫以及數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用增色不少。本節(jié)主要講解常用的數(shù)據(jù)分析圖表及其使用場景，介紹數(shù)據(jù)可視化的方法論，避免生搬硬套的使用圖表，針對不同的業(yè)務(wù)場景和需求，合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。
第十四講 使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告
數(shù)據(jù)分析報告在大數(shù)據(jù)分析過程中具有重要價值，它體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析的目的、過程和結(jié)果，以及對發(fā)現(xiàn)問題的解讀、改進方案等等，本節(jié)主要講解使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告的具體方法，以及編寫數(shù)據(jù)分析報告的方法論，并結(jié)合案例講解其用法。
第十五講 Seaborn可視化開發(fā)實戰(zhàn)
Seaborn是一款不錯的可視化框架，它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的?？梢曰赟eaborn快速開發(fā)一個輕量級的數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用。在網(wǎng)頁中嵌入圖表、數(shù)據(jù)以及分析的算法，非常適合打造企業(yè)內(nèi)部的敏捷數(shù)據(jù)分析工具集。本節(jié)主要介紹Pie、Scatter、Radar等等各種可視化解決方案，同時講解一個用Seaborn實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能（兼圖表）的實際案例，搭建服務(wù)器，在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)輕量級數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

第三天
下午
ChatGPT職場賦能

第十六講 GPT4 Plus 快速入門
首先了解以ChatGPT為代表的大語言模型的原理，并且對比介紹GPT3與GPT4的區(qū)別。接下來介紹如何在國內(nèi)的環(huán)境下方便穩(wěn)定的使用ChatGPT4。最后演示在GPT使用過程中如何高效的使用提示詞，以及GPT4新特性：Custom Instructions 與角色設(shè)置
第十七講 GPT4 Plus 提高辦公效率

介紹Excel如何安裝GPT插件，自動編寫函數(shù)提升表格的處理效果。接下來介紹Python如何調(diào)用GPT API并介紹Token計算、字數(shù)限制、內(nèi)容亂碼解決方案。最后講解ChatGPT4 Plus如何自動實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘流程并生成分析報告。以及Plugin Store 第三方插件安裝與使用
第十八講 文案、短視頻、AI主播的定制化生成

首先介紹如果通過GPT生成高質(zhì)量的文案，或者如果通過AI來優(yōu)化已有的文案。接下通過百度旗下的AI工具通過文案自動生成高質(zhì)量的短視頻。最后通過阿里的語言訓(xùn)練模型，打造屬于自己或者公司的數(shù)字人
 

劉老師 10多年的IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項目開發(fā)工作，在長期軟件領(lǐng)域工作過程中，對軟件企業(yè)運作模式有深入研究，熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結(jié)經(jīng)驗，有深刻認識。通曉多種軟件設(shè)計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉，能根據(jù)項目特點定制具體軟件過程，并進行項目管理和監(jiān)控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計算有比較深入的理解和應(yīng)用，具有較強的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù)，了解各種設(shè)計模式，能在具體項目中靈活運用。 

• 大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)

  開課時間：已開課

  開課地點： 廣東-深圳

  第一部分：大數(shù)據(jù)的核心思維問題：大數(shù)據(jù)的核心價值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？1、大數(shù)據(jù)時代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維2、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)數(shù)據(jù)，是對客觀事物的描述和記錄大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全3、大數(shù)據(jù)四大核心價值᠕..

  ￥3,800   元/ 天

  人氣：447  

  

• 國家軟考高級-系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計師 考前培訓(xùn)班

  開課時間：已開課

  開課地點： 北京-北京

  第一天上午 考試概述 1. 系統(tǒng)架構(gòu)的概念及其發(fā)展歷史2. 系統(tǒng)架構(gòu)師的定義與職業(yè)素質(zhì)3. 系統(tǒng)架構(gòu)師知識結(jié)構(gòu)操作系統(tǒng) 1. 操作系統(tǒng)基本知識2. 進程管理3. 存儲管理4. 文件管理5. 作業(yè)管理6. 設(shè)備管理第一天下午 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng) 1. 數(shù)據(jù)庫設(shè)計..

  ￥6,800   元/ 天

  人氣：455  

  

• 國家軟考高級-網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃設(shè)計師 考前培訓(xùn)班

  開課時間：已開課

  開課地點： 北京-北京

  第一天 計算機網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)  計算機網(wǎng)絡(luò)組成、分類及模型，數(shù)據(jù)通信基礎(chǔ) 局域網(wǎng)訪問控制，高速局域網(wǎng)，無線廣域網(wǎng)與虛擬局域網(wǎng) 廣域網(wǎng)擁塞機制與接入技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)互連技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)協(xié)議 網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的功能與應(yīng)用 網(wǎng)絡(luò)管理..

  ￥6,800   元/ 天

  人氣：442  

  

• 產(chǎn)品戰(zhàn)略規(guī)劃實戰(zhàn) 培訓(xùn)班

  開課時間：已開課

  開課地點： 北京-北京

  戰(zhàn)略規(guī)劃定義 1. 戰(zhàn)略定義2. 戰(zhàn)略規(guī)劃定義與執(zhí)行障礙3. 戰(zhàn)略規(guī)劃與找工作類比 案例練習(xí)：1. 案例：戰(zhàn)略與登山尋寶藏的類比2. 案例：戰(zhàn)略規(guī)劃與找工作的類比企業(yè)戰(zhàn)略的3個層次 1. 總體戰(zhàn)略2. 業(yè)務(wù)戰(zhàn)略3. 職能戰(zhàn)略 華為BLM業(yè)務(wù)領(lǐng)先模型（業(yè)務(wù)級） BL..

  ￥7,800   元/ 天

  人氣：499  

  

• 國際注冊信息系統(tǒng)審計師CISA認證 培訓(xùn)班

  開課時間：已開課

  開課地點： 北京-北京

  第一天 信息系統(tǒng)的審計流程 規(guī)劃1信息系統(tǒng)審計標(biāo)準(zhǔn)、準(zhǔn)則和道德規(guī)范2業(yè)務(wù)流程3 控制類型4基于風(fēng)險的審計規(guī)劃5 審計類型和評估執(zhí)行1 審計項目管理2 抽樣方法3 審計證據(jù)搜集技巧4 數(shù)據(jù)分析5 報告和溝通技巧6 質(zhì)量保證和審計流程改進第二天 I..

  ￥10,400   元/ 天

  人氣：425