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Python机器学习班

CDA 机器学习与深度学习集训营【Level Ⅲ】：CDA Python机器学习周末集训营【Level Ⅲ】，为想希望从事数据挖掘、机器学习工程师相关岗位的人员或者希望通过CDA三级认证考试人员开设。课程设计循序渐进，从基础工具与理论知识入门，进阶机器学习模型、文本挖掘模型，以实战项目案例贯穿课程讲解。其中包括：Python编程基础、数据清洗、数据处理与特征工程、Python机器学习、自然语言处理等课程模块。课程理论知识涵盖CDA LEVEL III等级考试的所有考点，有利于对应等级考试的学员备考。

课程简介

学习目标

熟练掌握数据科学领域的编程语言-Python
掌握使用Python和pandas库进行数据清洗和预处理
学会使用matplotlib、seaborn进行初级可视化
学会使用Pyecharts进行高级数据可视化
学会构建机器学习算法进行分类、预测和聚类模型
善用机器学习解决用户画像、精准营销、风险管理等商业问题

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学习对象

机器学习基础薄弱学员
高校在校生
待业、期待转行从事数据挖掘相关岗位的在职人员
CDA数据分析师level Ⅲ 考生。
希望借助数据挖掘算法来提升解决企业运营、产品运营中涉及的预测问题者
对数据挖掘技术感兴趣的各界人士
产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者，希望增加数据挖掘技能与思维

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课程大纲

预习课（录播）——数据库SQL
1数据库基本概念
2DDL数据定义语言
3DML数据操作语言
4单表查询
5多表查询
6Python连接SQL

预习课（录播）——Python编程基础
1Python标准数据类型
2控制流语句
3自定义函数
4异常和错误
5类与面向对象编程
6Numpy数组操作

预习课（录播）——数学与统计学基础
1线性代数
2微积分
3描述性统计
4参数估计
5假设检验
6相关分析
7卡方分析
8一元线性回归理论推导
9多元线性回归理论推导

机器学习进阶(Level 3)第1周-数据接入与大数据平台
1分布式存储与计算
2Spark与Flink工作原理
3使用PySpark实现分布式计算
4数据接入策略与调度工具

机器学习进阶(Level 3)第1周-数据挖掘导论
1数据挖掘导论
2KNN
3贝叶斯
4SVM

机器学习进阶(Level 3)第2周-决策树
1决策树（ID3, C4.5, CART）
2决策树的模型调优
3病马死亡归类与识别案例
4用户分类-保险行业用户分类分析

机器学习进阶(Level 3)第2周-带正则项的回归分析与SVM
1带正则项的回归分析
2大数据环境下的回归分析实现（Spark实现）

机器学习进阶(Level 3)第3周-集成与提升方法
1集成学习的理论基础
2AdaBoost
3随机森林及其Spark实现
4GBDT, XGBoost, LightGBM及Python实现

机器学习进阶(Level 3)第3周-关联规则与协同过滤
1关联规则（关联规则的概念，评估指标，Apriori算法）
2协同过滤
3大数据环境下的协同过滤实现
4产品组合策略-电信公司产品捆绑销售策略分析案例

机器学习进阶(Level 3)第4周-高级数据处理与特征工程，神经网络
1数据处理的前沿方法：特征工程概要
2数据不平衡问题
3特征工程（特征的建构、选择、转换、学习）
4感知器及多层感知器

机器学习进阶(Level 3)第4周-深度学习基础
11深度神经网络基础
12BP神经网络架构
13反向传播算法
14梯度与学习率专题
15图像分析-手写数字自动识别

机器学习进阶(Level 3)第5周-爬虫，文本分析
11数据的爬取（http原理、requests应用）
12文本数据清洗（正则表达式、HTML结构及xpath应用）

机器学习进阶(Level 3)第5周-NLP之文本挖掘
11分词与词性标注
12文本信息提取
13词嵌入（CBOW与Skip-gram）
14构建文本信息库
15文本聚类算法

机器学习进阶(Level 3)第6周-聚类分析进阶与异常识别
11聚类分析进阶（密度聚类，高斯混合聚类，谱聚类）
12异常识别（孤立森林，局部异常因子）
13交易反欺诈-异常交易识别案例

机器学习进阶(Level 3)第6周-大型项目案例
11实战项目-金融行业反欺诈

机器学习进阶(Level 3)第7周-深度学习与NLP前沿技术
11卷积神经网络CNN
12循环神经网络RNN与LSTM
13残差网络ResNet
14注意力机制Attention
15预训练框架Transformer与迁移学习
16Bert专题
17Pytorch框架与代码实践（NLP案例）
18大型项目案例-实战项目-信用评分卡

CDA 认证考试辅导（报名考试的学生）
11数据挖掘概论
12高级数据处理与特征工程
13自然语言处理与文本分析
14机器学习算法
15机器学习进阶（自动机器学习，样本不平衡问题，半监督学习，模型优化）

拓展选修课
11互联网数字化运营
12何为数据产品经理
13Python 爬虫
14人工智能(深度学习)实战之图像识别
15Tableau 多维可视化分析
16SPSS 统计分析