培训背景
在数字化时代的洪流中，数据已然成为新时代的“黑色金子”，而数据挖掘则是解锁这座无尽金矿、提炼出珍稀财富的核心秘钥。凭借数据挖掘的深邃洞察，我们能够揭示数据深处的奥秘规律，预见未来的潮流脉动，为战略决策提供坚实的智力支撑。无论是璀璨的互联网巨头、稳健的金融巨头，还是厚重的制造业、活跃的零售领域，专业数据挖掘人才的缺席都无异于失去了发展的灵魂。
在这样的时代背景下，深入掌握数据挖掘的理论精髓与核心技术，不仅能够显著提升个人的职业竞争力，更是为企业持续创新与增值注入强大动力。我们的课程精心设计，旨在培育具备坚实基础理论素养与卓越实践技能的数据挖掘精英，为广大学员打开通往智能未来的大门。
培训特色
1、全方位构建的系统课程体系
我们精心打造的课程体系，全面覆盖数据挖掘的各个维度，从基本的数据预处理、数据探索，到深度学习的数据建模、算法优化，以及实战导向的项目案例分析与数据分析报告撰写，构筑了一个无缝衔接的学习生态。在这里，学员们将享受到最全面、最系统的数据挖掘知识盛宴。
2、实战导向的项目驱动教学
我们坚持“知行合一”的教学理念，采用实战项目驱动的教学模式，让学员在真实案例的挖掘与分析中，深化理论认知，提升实战技能。此外，我们还特别邀请业内顶尖专家亲临授课和点评，确保学员掌握最实用、最前沿的数据挖掘技术和方法。
3、多样化的学习资源库
除了传统的面对面授课，我们还为学员打造了一个丰富的学习资源库，涵盖在线视频、专业学习资料等，以满足不同学员的自学需求和复习进度。我们致力于确保每位学员都能在适合自己的节奏下，达到最佳的学习效果。
4、实力雄厚的师资队伍
我们的师资团队汇聚了一批具有丰富经验和精湛技术的数据挖掘专家。他们不仅拥有深厚的理论知识和丰富的实践经验，更对数据挖掘技术充满热情与追求。他们将倾囊相授，为学员提供最专业、最权威的辅导与支持。
培训重点
1. 数据分析实战
2. 数据挖掘理论及核心技术
3. 大数据算法原理及案例实现
4. Python应用实战
5. ChatGPT职场赋能
日程安排
日程 | 章节 | 授课内容 |
第一天
上午 | 数据分析实战 | 第一讲 零基础学Python
讲解Python背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块，着重介绍Python在这方面的优势及用法。 |
第二讲 数据分析方法论
讲解统计分析基础，包括统计学基本概念，假设检验，置信区间等基础，并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路，并结合案例进行讲解。 |
第三讲 数据处理技法
从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作；数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解；数据转换包含对数据集的关联、合并、重塑等操作。此外，针对海量数据的情况下，介绍在Spark平台上的数据处理技术，并结合真实环境进行操作讲解。 |
第一天
下午 | 数据挖掘理论及核心技术 | 第四讲 认识数据挖掘
讲解数据挖掘基本概念，细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术；结合业界经典场景，讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。 |
第五讲 数据挖掘核心技术
细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理，并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡，重点讲解人工合成、代价敏感等算法；针对特征选择，重点讲解特征选择的核心思路，并结合Python进行案例演示。 |
第二天
上午 | 大数据算法原理及案例实现（1） | 第六讲 特征降维算法及Python实现
降维是大数据分析非常重要的算法，它可以在降低极少信息量的情况下，极大地缩小数据规模。主要讲解主成分、LDA以及t-SNE原理，并结合案例进行Python实现。特别地，针对海量数据情况下的应用场景，讲解实现思路和Python案例。 |
第七讲 决策树算法及Python实现
决策树是非常经典的算法，一般常见于小数据的挖掘。由于决策树具有极强的可解释性，针对海量数据仍然是非常重要的实用价值。主要讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理，并结合案例进行Python实现。 |
第八讲 好莱坞百万级影评数据分析与电影推荐实现
实战部分：基于好莱坞百万级的影评数据，对数据进行建模、清洗、透视表操作。然后根据用户画像分析不同的用户喜好通过机器学习算法对不同性别、年龄阶段的用户进行定制化的电影推荐，最后把推荐的电影进行可视化的展示操作 |
第二天
下午 |
大数据算法原理及案例实现（2） | 第九讲 因果推理算法及Python实现
大数据分析技术可以帮助我们去发现、解决一些业务问题，然而如何去判断我们的改进是否生效，是否在业务指标上呈现过一定的因果逻辑，则是一个重要问题和分析方向。本节主要介绍因果推理算法，包括贝叶斯推理、状态空间模型以及CausalImpact工具等内容，并结合案例进行Python实现。 |
第十讲 深度学习算法及Python实现
对于大数据的建模任务，我们可以基于深度学习来实现，不仅能够针对海量数据进行建模，其效果也非常不错。本节主要讲解深度学习的发展历程，DBN、DNN等经典深度学习算法，深度学习优化算法以及一些技巧。同时，介绍Keras、OpenCV库的使用方法，并结合案例进行Python实现。 |
第十一讲 采用YOLO实现计算机视觉技术
实战部分：基于YOLO面部模型，完成对图片和视频的人脸识别，实战中会讲解YOLO的重要类和函数。主要内容包括YOLO库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。 |
第三天
上午 | Python可视化应用实战 | 第十二讲 数据分析图表及Python案例
数据可视化是大数据分析的重要手段，通过合理地使用图表，不仅可以简洁地表达数据的含义，高效地发现问题，还可以为报告的编写以及数据分析web应用增色不少。本节主要讲解常用的数据分析图表及其使用场景，介绍数据可视化的方法论，避免生搬硬套的使用图表，针对不同的业务场景和需求，合理选择可视化方法。介绍的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可视化库。 |
第十四讲 使用Notebook编写数据分析报告
数据分析报告在大数据分析过程中具有重要价值，它体现了大数据分析的目的、过程和结果，以及对发现问题的解读、改进方案等等，本节主要讲解使用Notebook编写数据分析报告的具体方法，以及编写数据分析报告的方法论，并结合案例讲解其用法。 |
第十五讲 Seaborn可视化开发实战
Seaborn是一款不错的可视化框架，它和 Pandas一样是建立在 Matplotlib 之上的。可以基于Seaborn快速开发一个轻量级的数据分析web应用。在网页中嵌入图表、数据以及分析的算法，非常适合打造企业内部的敏捷数据分析工具集。本节主要介绍Pie、Scatter、Radar等等各种可视化解决方案，同时讲解一个用Seaborn实现数据分析功能（兼图表）的实际案例，搭建服务器，在企业内部实现轻量级数据分析应用。 |
第三天
下午
| ChatGPT职场赋能
| 第十六讲 GPT4 Plus 快速入门
首先了解以ChatGPT为代表的大语言模型的原理，并且对比介绍GPT3与GPT4的区别。接下来介绍如何在国内的环境下方便稳定的使用ChatGPT4。最后演示在GPT使用过程中如何高效的使用提示词，以及GPT4新特性：Custom Instructions 与角色设置 |
第十七讲 GPT4 Plus 提高办公效率
介绍Excel如何安装GPT插件，自动编写函数提升表格的处理效果。接下来介绍Python如何调用GPT API并介绍Token计算、字数限制、内容乱码解决方案。最后讲解ChatGPT4 Plus如何自动实现数据挖掘流程并生成分析报告。以及Plugin Store 第三方插件安装与使用 |
第十八讲 文案、短视频、AI主播的定制化生成
首先介绍如果通过GPT生成高质量的文案，或者如果通过AI来优化已有的文案。接下通过百度旗下的AI工具通过文案自动生成高质量的短视频。最后通过阿里的语言训练模型，打造属于自己或者公司的数字人 |
推荐讲师
刘老师 拥有超过10年的IT领域专业技术研究和项目开发经验，期间在软件领域深耕细作，对软件企业的运作模式有着深入的研究与洞察。他精通软件质量保障的国际标准ISO9003及软件过程改进的成熟模型CMM/CMMI，并在具体的项目实践中积累了丰富的经验，对软件开发的内在规律有着深刻的理解。
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本课程由中国信息化培训中心认证，授予《大数据分析高级工程师》证书。证书可在以下网址进行查询：www.zpedu.com。该证书不仅是对专业技术人员职业能力的重要认证，也是其在岗位聘用、任职、定级及职务晋升中不可或缺的依据。
企业内训1
