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楼主: 资料狂人
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[学科前沿] 2020年Python-从编程基础到案例应用   [推广有奖]

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资料狂人 在职认证  发表于 2020-1-7 09:22:28 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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主要从事金融数学,金融数据分析等领域的研究,发表SCI,EI,CSSCI核心期刊论文多篇。傅老师高校从教14年,主要讲授统计学、信用风险建模、金融数据挖掘等课程,先后指导学生获得全国数学模型竞赛和美国数学建模竞赛一等奖。 在具体行业方面,傅老师先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问,先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目,有着丰富的行业经验。 同时具有丰富的教学讲解经验,课程生动形象,风格通俗易懂,深受学员的喜爱。


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资料狂人 在职认证  发表于 2020-1-7 09:25:29 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
01章前期准备
01-01预习视频:Python基础语法(pandas、numpy、条件语句、循环语句)
01-02系统配置:助教远程安装Anaconda(包括Python、Jupyter、extensions)


02章可视化(约1.5天)
02-01厉兵秣马——Python简介与Jupyter配置(学习基本的环境设置,为后期的代码编辑做准备)
02-02雾里看花——可视化基本逻辑与主要误区(数据可视化是什么;数据可视化如何在不同的商业场景中进行应用;当下热门的 “一图看天下”是什么数据可视化的误区有哪些)
02-03无中生有——变量的理解与随机数据生成(产生模拟的数据;对数据进行拼接;对数据进行分割;数据的筛选与补充)
02-04循序渐进——散点图与条形图的进化过程(散点图和条形图的适用数据类型;散点图的主要参数;条形图的主要参数;散点图与条形图的实现;可视化过程中的数据降维问题)
02-05渐入佳境——用饼图与环形图呈现数据比例(饼图与环形图的适用场景,关联与区别,重要参数,代码实现)
02-06秘境寻踪——南丁格尔的往事与玫瑰花图(南丁格尔与玫瑰花图的起源;玫瑰花图的基本原理;玫瑰花图的衍生;相关图像的代码实现)
02-07有条不紊——折线图的设计与多线条呈现(折线图的应用范围,主要参数,代码实现;多折线的呈现技巧)
02-08火眼金睛——分布与箱线图的异常值发现(什么是数据分布;数据分布与异常值;分布与箱线图的主要参数,代码实现)
02-09抽丝剥茧——关联与配对图的相关性识别(关联图与配对图的关系与区别;什么是相关性;关联图与配对图的主要参数,代码实现;图像内涵的信息解释)
02-10冰火相融——日历热力图中的周期性探索(热图的使用场景,数据要求,核心参数,代码实现;如何解读热图)


03章础建模(约1.5天)
03-01线性回归——车位价格的预测(线性回归模型简介;线性回归模型检验;基于python的线性回归模型实现)
03-02决策树——平台风险识别(决策树的基本概念:信息熵、信息增益、GINI;决策树的剪枝;基于Python的决策树模型实现)
03-03聚类分析——城市的特征分析(常用聚类模型简介:层次聚类、K均值聚类、密度聚类;基于Python的层次聚类模型实现)


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资料狂人 在职认证  发表于 2020-1-7 09:27:18 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
01章利用文本分析进行网络舆情分析和命名实体识别01-01文本分析简介及文本分析流程
01-02中文分词方法
01-03中文词性标注方法
01-04关键词提取方法
01-05命名实体识别
01-06文本分析模型实作与比较: 以网络舆情分析模型及命名实体识别为例

02章利用文本分析进行新闻文件分类及新闻文件摘要,利用深度学习模型建置人脸识别及物体侦测模型

02-01新闻文件分类方法
02-02中文文本摘要方法
02-03人脸识别及应用
02-04OpenCV及Dlib简介
02-05人脸侦测及人脸68个特征撷取
02-06人脸识别(利用ResNet)
02-07物体检测与定位及应用
02-08目标检测技术概述
02-09YOLOv3简介及COCO 数据集(80类people (人),bicycle(自行车),car(汽车)...等数据)
02-10物体定位
02-11物体检测
02-12文本分析及深度学习模型实作与比较: 以新闻文件分类与摘要及人脸识别及物体侦测模型为例

03章利用半监督学习技术进行电信业客户流失模型的建置,利用深度学习技术进行信用卡盗刷预测模型建置

03-01传统监督学习方法与非监督学习方法
03-02半监督学习方法概述
03-03半监督学习模型实作与比较: 以电信业客户流失模型为例
03-04智能反欺诈概述
03-05反欺诈手法
03-06机器学习方法
03-07深度学习方法
03-08深度学习模型实作与比较: 以信用卡盗刷预测模型为例

04章以利润最大化为目标之产品营销模型的建置,利用集成学习建置小额信贷及信用风险预测模型

04-01传统模型评估方法与利润最大化评估方法
04-02增益图与利润图
04-03利润最大化模型实作与比较: 以产品营销模型为例
04-04传统学习与集成学习
04-05集成学习的分类:模型融合与机器学习元算法
04-06模型融合模型建置(多数法(Max Voting)、平均法(Averaging)、加权平均法(Weighted Averaging)、堆叠法(Stacking)、混合法(Blending))
04-07机器学习元算法模型建置(袋装法(Bagging)、袋装通用法(Bagging meta-estimator)、随机森林(Random Forest)、提升法(Boosting)、Adaboosting算法、Gradient Boosting算法、XGBoosting算法)
04-08集成学习方法实作与比较: 以小额信贷及信用风险预测模型为例




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资料狂人 在职认证  发表于 2020-1-7 09:30:23 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
Python集训初级班:
学习目标:
1, 通过线下3天学习掌握Python编程的基础内容
2, 课程涉及到了Python基础大部分内容,内容丰富
3, 从Python入门开始介绍,没有软件基础也可以
4, 通过案例的讲解,真正实现学校授课与实战的目标

学习对象和基础:
1、需要学习Python大数据及人工智能的青年教师
2、需要学习Python大数据及人工智能的博士生
3、需要学习Python大数据及人工智能的硕士生
4、需要学习Python大数据及人工智能的高年级本科生
5、不要求学过Python操作

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资料狂人 在职认证  发表于 2020-1-7 09:31:16 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
Python集训高级班:
学习目标:
1, 通过4天学习掌握Python案例应用的实操;
2, 课程涉及到了Python在不同案例中的应用,独家无分店;
3, 涉及文本分析,深度学习,半监督学习,深度学习等Python的前沿应用;
4, 通过案例的讲解,真正实现学校授课与实战的目标。

学习对象和基础:
1、需要学习Python大数据及人工智能的青年教师
2、需要学习Python大数据及人工智能的博士生
3、需要学习Python大数据及人工智能的硕士生
4、需要学习Python大数据及人工智能的高年级本科生
5、要求学过Python基础

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资料狂人 在职认证  发表于 2020-1-7 09:31:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
欢迎大家报名参加,鼠年快乐

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值得关注

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f62s 发表于 2020-1-7 11:33:09 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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obaby85 在职认证  发表于 2020-1-7 11:55:59 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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tianwk 发表于 2020-1-7 12:11:21 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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thanks for sharing

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