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CDA人工智能就业班

CDA人工智能就业班

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周期: 5个月

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CDA人工智能就业班

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  • WHAT 课程简介

    CDA人工智能就业班针对时间充裕、零基础的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供5个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA人工智能就业班每期至少十位以上相关领域专家授课,使用实际案例手把手将人工智能技术传授给学员,使CDA人工智能就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,快速在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够独立完成商业数据分析项目。
  • WHY 学习目标

    熟练掌握数据库、Python等数据分析软件;
    学会机器学习、深度学习;
    熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;
    精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;
    掌握人工智能在各行业的应用场景;
    可以独立完成数据项目;
    可以独立完成数据报告撰写;
    学会团队协作,分工完成大型项目。
  • WHO 学习对象和基础

    在校高年级学生、转行欲从业人士
    对数据分析感兴趣的业界人士

01Excel数据分析

01-01Excel数据处理技巧和高效方法
01-02Excel数据收集、整合、规范化
01-03Excel公式、函数、数组及数据分析
01-04Excel可视化数据分析(排序、筛选、透视表等)
01-05Excel图表化数据呈现

02数据库管理

02-01数据库简介
02-02MySQL 增删改语句
02-03MySQL select查询语句
02-04MySQL综合案例
02-05SQLserver应用
02-06Oracle应用

03Excel BI

03-01Power Query基本功能介绍
03-02Power Query进行数据导入
03-03Power Query横向合并与纵向合并数据
03-04Power Query M函数与数据预处理
03-05Power Pivot数据导入功能
03-06Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视
03-07Power Pivot创建层次结构及KPI
03-08Power Pivot综合应用案例:商机相关企业信息
03-09Power Map数据地图创建及应用方法
03-10Power View交互式仪表板创建方法
03-11案例:全国主要城市空气质量地图、餐饮业店铺销售状况仪表盘

04Tableau数据可视化

04-01Tableau公司和产品介绍
04-02使用Tableau连接多源数据
04-03Tableau可视化界面介绍
04-04Tabelau数据分析P1:排序、筛选、计算字段、分层结构
04-05Tableau数据分析P2:集和参数、趋势线、预测区间
04-06初级图表:条形图、折线图、饼图、文字云、散点图、地图、树形图、气泡图、图表组合
04-07高级图表:子弹图、环形图、瀑布图、Bump Chart、Table Formatting
04-08使用Tableau制作仪表板与故事
04-09实战项目1:某公司销售数据可视化
04-10实战项目2:航班运营状况分析

05python编程

05-01python基础语法
05-02python基本数据类型
05-03python的运算符
05-04python字符串、列表、元组等
05-05python条件控制
05-06python循环语句
05-07python函数、类、???
05-08python文件操作、异常处理

06Python数据清洗

06-01Numpy的ndarray
06-02数组的索引和切片
06-03数组的运算
06-04常用的数组方法
06-05Series数据结构
06-06DataFrame数据结构
06-07汇总计算
06-08缺失值处理
06-09数据合并、重塑
06-10Groupby技术
06-11数据透视表和交叉表

07Python数据可视化

07-01可视化基本概念和设计原则
07-02利用pandas进行数据可视化
07-03python可视化工具Matplotlib的安装和使用
07-04Matplotlib高阶绘图
07-05seaborn绘图
07-06pyecharts绘图

8Python爬虫

08-01爬虫的基本原理
08-02HTML简介
08-03发送请求和网页抓取
08-04设置浏览器代理
08-05数据解析-Xpath
08-06BeautifulSoup简介
08-07数据解析-正则表达式
08-08动态渲染页面抓取
08-09新闻爬虫案例
08-10招聘爬虫案例

09商业BI实战案例

09-01使用MySQL+Excel制作关键指标监控仪
09-02使用Excel+SQL制作销售情况分析仪案例:
09-03Step1:理解数据分析业务背景,确定分析目标
09-04Step2:使用Power Query连接Mysql进行数据导入和数据预处理
09-05Step3:使用Power Pivot创建多维数据分析环境
09-06Step4:使用Excel和Power View制作数据分析仪交互式可视化界面
09-07商业报告撰写

10线性代数

10-01向量与线性空间
10-02线性变换与矩阵
10-03行列式与线性方程组
10-04欧式空间
10-05内积因子与算子

11统计学

11-01数据准备
11-02描述统计
11-03假设检验
11-04一元线性回归
11-05多元回归
11-06一般logistic回归
11-07logistic回归与修正
11-08数据挖掘与logistic回归

12python机器学习

12-01机器学习入门介绍与技术概览
12-02KNN
12-03Kmeans
12-04线性回归与logistic回归
12-05矩阵分解与降维方法(PCA)
12-06朴素贝叶斯
12-07决策树:分类树和回归树
12-08集成算法:随机森林、XGboost、Adaboost
12-09关联规则与序列模式
12-10支持向量机
12-11神经网络基础

13大型案例

13-01案例一:评分卡
13-02案例二:电商零售

14非关系型数据库MongoDB

14-01MongoDB简介
14-02MongoDB的常用操作
14-03MongoDB的使用
14-04python操作MongoDB

15深度学习基?。焊丛油绶治?img src="//www.der8k.cn/static/new201711/images/zhangjie-sj.png">

15-01图论
15-02复杂网络的拓扑结构性质
15-03更多类型的网络
15-04复杂网络的演化
15-05复杂网络的功能
15-06案例:北京市快速轨道交通的有效性
15-07案例:社交网络数据分析

16深度学习框架TensorFlow

16-01开发环境搭建
16-02TensorFlow基本数据结构
16-03TensorFlow实现代码结构和开发步骤——回归问题
16-04TensorFlow实现代码结构和开发步骤——分类问题

17深度学习基础算法理论及实践

17-01AI概述和TensorFlow基础
17-02神经网络结构
17-03卷积神经网络
17-04RNN和LSTM
17-05手写数字识别的突破——卷积神经网络TensorFlow实现

18深度学习高阶算法理论及实践

18-01判别网络
18-02生成网络
18-03对抗网络和增强学习

19人工智能实战

19-01文本分析项目
19-02文本数据预处理
19-03文本分析应用与python语言实现
19-04图像识别项目
19-05深度学习与图像识别及经典数据集
19-06图像识别的突破——卷积神经网络
19-07使用卷积神经网络对经典数据集cifar进行分类识别
19-08使用自己的数据集训练卷积神经网络
19-09语音识别项目
19-10语音技术分析
19-11本地语音识别
19-12网络语音识别
19-13对抗网络项目
19-14GAN原型讲解
19-15DCGAN
19-16DiscoDAN
19-17半监督学习

来自业界的数据领袖团队

  • 李奇

    中国电子表格应用大会主席

    曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析高级咨询顾问。专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。
  • 吴昊天

    CDA Level 2 大数据分析师考试命题组组长

    曾就职于电子科技大学大数据中心医疗卫生研究所,历任数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职,多次参与并主导医保反欺诈领域和智慧诊疗相关算法设计、执行、优化等相关工作, 拥有丰富的算法研发经验与多项算法专利。拥有丰富的数据类项目管理经验。
  • 韩要宾

    杭州沐垚科技有限公司创始人兼COO,CDA数据分析研究院资深讲师

    5年电商从业经验,4年数据挖掘实战经验;专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习,服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。
  • 徐刚

    CDA数据分析师讲师/数据分析总监

    具有深厚的数理统计与应用数据分析专业背景,上海某金融机构数据分析部门高级数据总监,具有八年数据分析、风控的从业经验,曾就职零售企业、咨询公司等,独立或带团队完成零售、电信、金融等多个大型数据挖掘项目。
  • 覃老师

    主要研究机器学习

    深度学习神经网络领域。多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。
  • 赵仁乾

    北京邮电大学管理科学与工程硕士

    现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
  • 李佳奇

    中国软件评测中心工程师

    CDA数据分析研究院资深讲师,在金融交易欺诈侦测、信贷风控、账户安全侦测等方面;医疗健康信息互联互通、电子健康卡移动应用监测等方面,运用云计算、人工智能、移动互联网、大数据、物联网等新一代信息技术,提升金融和医疗信息服务可得性和安全水平。
  • 何勇

    CDA数据分析师讲师/复旦大学统计学博士

    从事数据科学与大数据技术相关课程的教学与CDA数据分析师的教学。研究方向为金融大数据分析与建模,社交网络数据建模以及医疗大数据分析。独立或作为项目负责人完成国家、省部级大数据分析科研项目。

向优秀学姐学长们学习

  • 杨同学

    在CDA三个月的学习确实学到了很多的知识,无论是数学基础,还是工具的使用之前都是没有接触到的,cda请到的老师都是一些非常优秀的行业大牛,学习中收获真的很多。毕业后,经过老师们的指导,也还算比较顺利地找到了现在这份还不错的工作,所以非常感谢CDA的老师和同学。

  • 王同学

    我觉得在cda学到的除了技术知识,更有思维方式和处理问题的思路。这是更让各位学员受益非浅的,很感谢CDA的老师和同学,让我在学习过程中有了如此大的收获,同时也祝大家在cda能够获取更多知识技能,能够在数据行业的职业生涯远走越好!

  • 金同学

    截止到今年,我已经毕业了十年。来到CDA也是希望在能力上有提升、同时拓展职业路径。我面试的次数不是很多,精投的公司,面试时选择了2个比较心仪的公司。

  • 马同学

    首先感谢CDA这个平台,让我进入到数据分析行业。在这里说下学习心得,我在整个学习过程的特点是及时复习,我觉得接受能力强但记忆力不是很强的可以重点放在复习上,如果上课接受能力较弱的可以重点放在预习上,方便听课的时候有针对性。

  • 李同学

    CDA平台,让一群有共同职业理想的人聚集在一起,辅以系统的知识传授。让我们从数据小白成长为对数据处理有深刻认识的从业者。最喜欢这里的一句话“数据分析,是技术亦是艺术”,其实我们收获的不仅是知识,更是理念和思想,以及一群志同道合的朋友。

  • 孔同学

    在CDA的三个月,每天所有的内容就是学习,本人机械专业,工作1年半时间但没做过数据分析,做过一些报表,属于小白+初入行类型,3个月学习很忙,也很充实,最后送给学弟学妹们一句话:不忘初心,方得始终!

  • 孙同学

    这3个月的时间在CDA不仅学习到了很多知识,也认识了许多很好的小伙伴以及很有责任心的老师,喜欢每天都很充实的感觉,希望小伙伴们都能找到心满意足的工作。愿大家越来越好,相信过硬的技能、坚持不懈的信念能助我们有一个更好的未来。

  • 张同学

    工作中遇到实际问题的解决能力就会大幅降低,比如数据库的应用、excel函数理解和机器学习算法等。在接受新知识方面,也比没有参加CDA培训的人来说有更加突出的能力。所以说参加CDA对我的数据分析之路受益匪浅。很感谢有这次学习的机会,也认识了很多朋友,希望同学们都能找到满意的工作。

权威?经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业?CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益?持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
进入考试报名系统
  • Q:上课形式是怎么样的?

    A:课程分为现场班和远程直播班,远程班采取实时直播 + 录播视频 + 线上答疑,不受地域限制,直播需和现场班同步时间学习,录播视频同学可以自主安排时间学习视频。
  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:CDA课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和助教负责答疑;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。
  • Q:远程班是录播还是直播?

    A:远程班采取直播平台+ 线上答疑,同步现场班上课时间,错过直播学员可以观看视频。
  • Q:如果学不会怎么办?

    A:首先,我们有一次免费学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,可以再跟着免费学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况,对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。
  • Q:培训后负责就业吗?

    A:现场和远程学员推荐就业,我们课程设计就是以就业为导向。安排专职就业老师,从就业指导、面试模拟、毕业答辩会等全方面服务,保障学员的就业问题。
  • Q:上课时间是怎么安排的?

    A:每天上课时间:9:30-12:00,13:30-17:00,晚自习时间:18:30-20:30,每周上课5天左右。

OK
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