宁波海曙区数据科学家培训班哪里有_宁波国富如荷CDA数据分析

数据科技家培训

不同于传统观念上所认为的那样，数据分析并不是只有数据分析师才会用到，几乎所有的岗位，不论是四大审计、快消市场、互联网运营和活动策划，甚至HR都需要数据分析来帮助我们得出更好的方案或提高工作效率。在越来越多的公司办公的信息化，商业环境的线上化发展趋势下，各种数据交织而成的信息流中，能够拥有收集和解析它们的能力——数据分析能力显得尤为重要！为了后期在互联网行业能混地轻松一些，我就是大三时候下定决心走一走数据分析的路子，挺波折的，没办法啊，生活所迫，但一切付出确实值得！

什么是数据科学？
简言之，数据科学是一个领域，本质上是利用数据来解决问题，并为公司和组织带来影响、价值和洞察力。数据科学已被应用于广泛的学科和行业，涵盖教育、金融、医疗、地质、零售、旅游和电子竞技。数据科学的技术涉及数据收集、数据预处理、探索性数据分析、数据可视化、统计分析、机器学习、编程和软件工程的使用。除了技术方面，还有各种软技能是数据科学家所需要的。以下信息图提供了数据科学家基本技能的高层次概述立即预约课程

你的数据科学之旅是个人的

学历

你的数据科学之旅是个人的。不要拿自己和别人比较，请记住每个人都是的，我们每个人都在不同的旅程中。我们为什么要在别人的旅程中呢？专注于自己的数据科学之旅。被挫折耽误是可以的，但不要让这些挫败阻碍你达到目标。迟到总比不到好。
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拥抱“冒名顶替综合症”（imposter syndrome），将不安全感视为引导地图（guiding map），这将有助于你完成数据科学之旅中的所有事情。特别是，这可能会将你引向自我提升之路。拟定自己的学习和做事清单。找出你还不知道的数据科学概念和技能，并记下你想知道的东西。然后从这份数据科学概念/技能的清单中，每天只专注于学习1件新事物。在1年的时间里，你会惊讶于复合效应以及你将学到多少新的概念和技能。
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课程简介

学习目标

让数据分析师、工程师，成长为数据科学家
弥补缺陷，掌握数据科学家应具备的全方位综合技能
学习到先进、前沿的算法模型及高性能技术，大大提升工作效率
掌握大数据治理、架构设计，提升宏观视角，决策企业战略
掌握项目管理能力，学会搭建数据团队，部门沟通协调，化利用资源

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课程对象

数据相关岗位的专业人士，如数据分析师，数据咨询顾问，大数据、机器学习、算法工程师等
数据相关部门的管理人士，如数据部主管、总监，首席数据官（CDO），CTO，CIO等
数据领域的研究或教育人士，如科研人员、研究员，高校数据相关专业教师等

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学员基础

需要具备CDA LEVEL 1+2的知识技能，包括数据分析、数据挖掘、大数据等技术
掌握java基础编程，python、R等相关数据分析编程软件，实现数据挖掘全流程
有一定的工作经验，具备良好的沟通交流能力

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深度学习在影像物体辨识上的应用

案例介绍
Cifar-10是由深度学习大师 Geoffrey Hinton 教授与其在加拿大多伦多大学的学生 Alex Krixhevsky 与 Vinoid Nair 所整理之影像数据集, 包含 6 万笔 32*32 低分辨率之彩色图片, 其中 5 万笔为训练集; 1 万笔为测试集, 是机器学习中常用的图片辨识数据集。Cifar-10 的所有图片被分为 10 个类别(飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、船、卡车)。
技能涉及
Keras、TensorFlow、MLP（多层感知器）、DNN（普通深度网络）模型、CNN（卷积神经网络）模型。

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课程大纲

数据治理
01大数据治理概述、大数据建模（线下）
02元数据管理、数据体系建设（线上）
03大数据隐私、安全、立法（线上）
04大数据质量、热度（线下）
05大数据生命周期模型（线下）

大数据高级处理与架构设计
01大数据架构设计的方法论概述（线上）
02互联网场景的大数据解决方案设计（线下）
03大数据存储与计算的方案选型（线下）
04大数据指标系统与数据安全（线下）
05集群资源管理、调优（线下）
计算机科学技术
01衡量性能的方法（线上）
02多线程编程（线上）
03提高性能性能的各种编程方法（线上）
04机器学习框架Tensorflow的原理（线上）
05Keras、Scikit-Learn、TFLearn等算法库的使用（线上）
06实作基于Tensorflow、Keras、Scikit-Learn、TFLearn的机器学习算法（线上）

机器学习
01特征选择与稀疏学习（线下）
02类别不平衡问题（线下）
03决策规则（线下）
04半监督学习（线上）
05强化学习（线上）
06文本挖掘（线下）
07社会网络分析（线下）
08区块链分析（线上）

深度学习01感知机与神经网络（线上）02深度学习基础概念（线上）03深度学习模型训练与优化（线下）04社会网络分析（线下）05深度学习神经网-DNN/CNN/RNN/LSTM神经网络（线下）06生成式对抗网络（线上）07深度学习在物体检测与定位上的应用（线下）08深度学习在人脸识别上的应用（线下）09深度学习在语音识别上的应用（线下）10深度学习的未来发展趋势（线上）

项目管理
01软件项目管理基础（线上）
02敏捷开发（线上）
03代码管理（线上）
04构建大数据团队（线下）
05项目管理相关知识及常用工具（线下）
06常用项目管理工具介绍（线下）

项目实战（部分）
01案例名称：大数据指标模型治理与实践
02案例名称：画像在O2O互联网场景的实践
03案例名称：深度学习在影像物体辨识上的应用
04案例名称：深度学习在手写数字辨识上的应用
05案例名称：社会网络分析实战
06案例名称：文本挖掘实战

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