楼主: ZQZ520
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[数据挖掘理论与案例] 毕业后月薪上万的人都在做什么工作?   [推广有奖]

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ZQZ520 在职认证  发表于 2017-11-14 09:15:46 |显示全部楼层

      金融行业,就是跟钱打交道的行业,如今金融行业发展的势头特别的好,但凡是学金融出身的学生,毕业之后到银行去工作,很快工资都能上万。

      如今的互联网发展非常的迅速,而且国家也支持这些层面的发展,所以他们的效益是非常好的,当然发的工资也高了。

      在这些成熟的行业,尤其数据分析师岗位占据重要地位,数据分析职位需求呈现「井喷式」增长!根据拉勾招聘统计,2015年开始,数据分析师薪酬逐年走高,岗位的薪酬和经验正相关,越老越值钱!

图片1.png


一、人生苦短,我用Python

数据分析职场新人,精通一门语言至关重要。写个web服务,可以用python、写个服务器脚本,可以用python、数据清洗和网络爬虫,可以用python、做机器学习数据挖掘,可以用python等等,所以说人生苦短,我用Python


二、举个栗子

数据可视化最重要的好处是它能够帮助人们更快地理解数据,你可以在一个图表让人们快速地发现关键点。python可视化发展很快,Python中实现画图的包还是很多的,从基础的matplotlib到出图非常漂亮的seaborn,渲染速度快的bokeh,以及可以实现互交式的plotly,以下就是用seasorn画的一个图,可以直观的看出数据的集中趋势、离散程度、偏态、峰态等等。

图片2.png


三、课程目标

1.数据分析工作中遇到的典型数据分析和挖掘案例进行深刻地分析

2.初学者快速掌握Python 数据分析和数据挖掘(含机器学习)的思想和方法

3.形成科学有效的知识和能力结构体系框架,为今后数据分析工作打下良好的基础


四、课程特色

1.全程没有艰深的公式,几乎全部以实际案例带动启发理解,以通俗易懂的语言讲清楚深刻的数据分析和挖掘思想,随时互动、答疑解惑

2.注重学以致用、注重应用场景再现。把工作中常见的数据分析模型和案例加以剖析,使得学员在实际工作中很快能上手进行实际问题的解决

3.注重实际工作经验分享,让学员在工作学习中少走弯路,以培养兴趣为引导、以阐明基本原理思想为基础,让学员在数据分析中有应万变的能力


五、授课老师

     覃老师,早年毕业于中国人民大学统计学院,近20 年来一直进行着数据分析的理论和实践,熟悉数据分析与建模,擅长使用Python、R语言、SAS和Spark解决大数据建模及算法优化难题,积累了大量实践案例,经验丰富;善于用逻辑贯穿数据分析过程,把深奥的思想和方法用通俗易懂的语言讲述清楚透彻,善于用数据分析计算机程序实现从数据到结论到预测的落地过程。2010 年至今培养了上万名(包括首批)使用R语言、SAS和Python等工具实现数据分析和挖掘的专业人士,帮助他们在数据挖掘领域提升工作技能或实现就业。

     覃老师曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化精确计算的金融年金产品,该产品销售额持续领跑同业市场多年,获得金融产品创新大奖。

     覃老师培训或完成过数据分析和挖掘项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。


六、课程大纲:

第一阶段: Python 基础精要,零基础也能学会

1. 语法初步

2. 列表、字符串和元组

3. 集合与字典

4. 条件和循环语句

5. 若干重要内置函数应用

6. 文件操作

7. 函数及其应用

8. 正则表达式

9. 数据库和 Python

10.排序算法、 动态规划算法、递归算法等算法


第二阶段:numpy、pandas等进行数据清洗和整理,充分统计分析数据

1. 整理数据(切片、产生随机数、复制、广播、排序等)

2. 数据索引和选择的各种方法

3. 数据的分组、分割、合并、变形

4. 缺失值和空值的数据处理

5. 时间序列数据处理、建模和预测(ARIMA)

6. 含中文数据的处理

7. 数据去重、去离群值

8. R语言和Python(pandas)数据整理和建模的比较

9. 描述统计和推论统计分析


第三阶段:Python机器学习算法和数据挖掘案例实战

1. 文本挖掘原理和案例(Logistic 回归模型对文本的分类)

2. 预测分析核心算法(图片的K-means聚类分析)

3. 机器学习经典算法(图片的识别和分类:PCA建模)

4. 概率统计(二维手写数字识别 KNN方法)

5. 数据可视化(推荐系统和精准营销 最近邻方法、协同过滤)

6. 金融建模分析(数据可视化的各种情形)

7. 客户画像和精准营销(新闻的文本分类TF-IDF准则、旅游新闻个性化推荐)

8. 算法和模型的优化(手写识别)

9. 模型精度评估和提升(朴素贝叶斯决策)

10.特征选取的方法(酒的品质分类预测)

11.最佳K-means分类数(机器学习的格点搜索和参数寻优)

12.交叉验证(惩罚线性回归分类器)

13.不平衡数据处理(使用支持向量机识别和分类)

14.XGBoost 使用案例   (金融时间序列预测)

15.贝叶斯分析(机器集成学习算法)

16.逼近和最优化  (随机模拟)

17.自然语言概率图模型(用户流失预警)

18 马尔科夫&蒙特卡罗(量化投资实战)


(深圳现场班)


(远程直播班)


七、课程安排

上课时间:2018年01月12-14日

上课地点:深圳市南山区科技园北区科技北一路17号摩比大厦

现场费用:2800/1800元(学生价格1800元仅限全日制本科生及硕士研究生)

直播费用:1800元/人(长沙远程直播 同步上课时间课程内容)

每天授课:上午9:00-12:00;下午13:30-16:30;16:30-17:00答疑


八、在线咨询

张老师

手机:13718534278(微信)

QQ:28819897122881989712

邮箱:zhangwei@pinggu.org


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CDA数据分析交流群 217748971
stata SPSS
ZQZ520 在职认证  发表于 2017-11-14 09:21:36 |显示全部楼层
PS:9月覃老师在中国工商银行企业内训,学员受益匪浅,详情见链接  http://www.cda.cn/hd/125.html
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资料狂人 在职认证  发表于 2017-11-14 09:32:11 |显示全部楼层

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支持!
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人脉引爆点 在职认证  发表于 2017-11-14 09:33:13 |显示全部楼层

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支持,参加!
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人脉引爆点 在职认证  发表于 2017-11-14 09:36:12 |显示全部楼层
人生苦短,我用Python!数据科学当之无愧是“21世纪最性感的工作”
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PLMKI 发表于 2017-11-14 09:52:39 |显示全部楼层

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Python语法简洁而清晰、极其简单,具有丰富和强大的类库
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f62s 发表于 2017-11-14 10:13:21 |显示全部楼层

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活到老学到老,学技术挣高新
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cy陈 学生认证  发表于 2017-11-14 10:18:13 |显示全部楼层

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不错,支持,就是没钱,我也想去
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世界杯2009 发表于 2017-11-14 10:31:39 |显示全部楼层

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扯到国家大腿根了,三千飘过
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agoodfish 发表于 2017-11-14 10:32:10 |显示全部楼层

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原来是个广告
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GMT+8, 2017-11-23 00:19