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雷达卡
面向范围
CDA LEVEL III ——企业数字化发展中必备的高级数据分析方法与技术
适用人群
1. 业务岗与技术岗从事数据分析、数据挖掘、机器学习等技术在职提升者。
2. 从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等。
岗位去向
高级数据分析师、机器学习工程师、算法工程师、数据科学家、首席数据官等
考试内容涵盖
◆ PART 1 数据挖掘概论（占比 10%）
数据挖掘概要（2%）
数据挖掘方法论（2%）
基础数据挖掘技术（3%）
进阶数据挖掘技术（3%）
◆ PART 2 高级数据处理与特征工程（占比 15%）
高级数据处理（3%）
特征工程概要（1%）
特征建构（2%）
特征选择（3%）
特征转换（3%）
特征学习（3%）
◆ PART 3 自然语言处理与文本分析（占比 10%）
自然语言处理概要（占比 1%）
分词与词性标注（占比 2%）
文本挖掘概要（占比 1%）
关键词提取（占比 2%）
文本非结构数据转结构（占比 4%）
◆ PART 4 机器学习算法（占比 30%）
正则化的回归模型（2%）
决策树（分类树及回归树）（5%）
支持向量机（1%）
集成方法（9%）
聚类分析（4%）
关联规则（3%）
序列模式（1%）
模型评估（5%）
◆ PART 5 数据挖掘实战（占比 10%）
Pipeline（2%）
类别不平衡问题（4%）
模型优化与调参（4%）
◆ PART 6 深度学习算法（占比 13%）
感知机（1%）
BP 神经网络（3%）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）（2%）
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）（2%）
优化算法（2%）
深度学习中的正则化（2%）
自编码器与表示学习（1%）
◆ PART 7 大语言模型与人工智能(NLP)（占比 12%）
注意力机制与Transformer（3%）
大语言模型及其应用（5%）
微调与知识学习（3%）
Agent（1%）
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