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2023 NOTICIAS CALIENTES
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Introducción a las ventajas del curso
●Empoderamiento de inteligencia digital líder, competente en la aplicación de modelos
En la era de la economía digital, el uso del conocimiento digital puede permitir a las empresas deshacerse de un solo suministro, profundizar en las necesidades de los usuarios y explorar múltiples escenarios comerciales. Este curso explicará las ideas de construcción de aplicaciones de datos en diferentes etapas desde la perspectiva de las empresas, capacitará a los estudiantes para que dominen la capacidad de modelado de algoritmos ágiles que necesitan las empresas y planificará la hoja de ruta para el desarrollo futuro.
●Cubrir herramientas comunes y tecnología de perfeccionamiento
El curso cubre la aplicación e implementación de herramientas comunes como Sklearn, LightGBM, NLP, PyTorch, Transformer, etc., y analiza las necesidades comerciales de acuerdo con los resultados de salida, brindando soporte de datos para una estrategia razonable y efectiva mejoramiento.
●Diversión con casos reales, acceso directo al empleo corporativo
El curso involucra una gran cantidad de casos de proyectos corporativos: pronóstico de marketing preciso, optimización de estrategias de marketing, análisis de comportamiento del cliente, gestión de riesgos, gestión de clientes, recomendación inteligente, análisis de sentimientos, antifraude, etc. Ingrese empresas famosas para respaldar el proyecto. Los estudiantes que tienen una comprensión relativamente superficial de los puestos de ciencia de datos pueden elegir una ruta de desarrollo profesional que les convenga con la ayuda de los profesores del equipo de planificación de carrera.▼
·Analista de datos CDA
Comienza el curso de modelado algorítmico ágil 2023
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Amplio público objetivo
Multitud de promoción en el trabajo
Cambiar multitud de análisis de datos de carrera
Solicitantes de CDA para promoción en el trabajo y transferencia de trabajo
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El curso cubre una amplia
Capítulo 1: Conceptos básicos previos a la clase - Base de datos SQL
Capítulo 2: Conceptos básicos previos a la clase - Python
Capítulo 3: Conceptos básicos previos a la clase - Conceptos básicos de estadística matemática
Capítulo 4: SQL
Capítulo Cinco: Sistema de Índices + Análisis Estadístico
Capítulo 6: Pandas
Capítulo 7: Análisis de Varianza y Regresión Lineal
Capítulo 8: Regresión logística y análisis de componentes principales
Capítulo 9: Sistema de etiquetas y retrato del usuario
Capítulo 10: Serie temporal
Capítulo 11: Procesamiento de datos e ingeniería de características
Capítulo 12: Análisis de conglomerados y árboles de decisión
Capítulo Trece: Métodos de trabajo digital
Capítulo catorce: ETL y almacén de datos
Capítulo 15: Acceso a datos y Big Data
Capítulo 16: Árboles de decisión
Capítulo 17: Minería de datos y canalización
Capítulo 18: Regresión regular, SVM
Capítulo 19: Reglas de asociación y filtrado colaborativo
Capítulo 20: Métodos de integración y mejora
Capítulo 21: Ingeniería de características avanzada
Capítulo 22: Conceptos básicos del aprendizaje profundo
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El caso se aplica a una amplia gama de industrias.
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disertante principal
Chang Guozhen
Doctor en Contabilidad, Universidad de Pekín, director ejecutivo del Instituto de Investigación de Ciencias de Datos CDA, miembro del Comité de Expertos de la Alianza Ecológica de la Industria de Big Data de China.
• Se desempeñó como Director de Big Data de KPMG Consulting. Tutor externo de la Universidad de Lengua y Cultura de Beijing para la Maestría en Finanzas, profesor externo de la Universidad de la Academia China de Ciencias Sociales y muchas otras instituciones.
• Tiene 18 años de experiencia en minería de datos, gobernanza de datos lean y consultoría de planificación de datos.
li qi
• Presidente de la Conferencia de aplicaciones de hojas de cálculo, una vez se desempeñó como líder del proyecto de análisis de datos del equipo de administración de ventas de IBM y consultor senior del equipo de análisis de datos de Deloitte.
• Tiene una rica experiencia de capacitación en línea y fuera de línea en el análisis de datos, incluidas 1000 capacitaciones fuera de línea, y el número total de capacitación en línea + fuera de línea supera las 500 000 personas.
zhang zhiqi
• Consultor senior del equipo de análisis de datos de Deloitte, involucrando proyectos de consultoría en múltiples campos como FMCG, comunicaciones, Internet catering y banca.• Analista sénior de datos del equipo de due diligence de inversiones de Fosun Group.
• Científico de datos de empresas emergentes, capacitado más de 700 veces y capacitado a más de 300,000 personas
ding yajun
• Director de Análisis de Datos de Nanjing Shangdu Consulting, moderador de las ediciones SAS y SPSS del Economic Management Home Forum.• Profesor del CDA Data Science Research Institute y SAS, profesor de software SPSS, consultor IBM SPSS-China/SAS-Taiwan.
• Autor de Análisis Estadístico: Del Small Data al Big Data.
XuYang
• Graduado de la Universidad de Glasgow con una maestría en econometría Ha trabajado para la Academia China de Ciencias Sociales y el Banco de China, y se ha dedicado durante mucho tiempo a la investigación y el desarrollo de algoritmos.
• Bajo la tutela de Hisayuki Yoshimoto, se enfoca principalmente en la dirección de la medición espacial y tiene una investigación profunda sobre varios modelos de regresión y modelos de ecuaciones simultáneas.
• El tema de investigación doctoral es la identificación de parámetros de variables instrumentales de matrices espaciales de redes neuronales.
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Analista de datos CDA
Comienza el curso de modelado algorítmico ágil 2023
1 conjunto de sistema de currículo le permite estar calificado para 6 puestos emergentes
2023 Comienza el Curso de Modelado Algorítmico Ágil //
hora de inicio en vivo
25 de marzo de 2023
