西安CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機構(gòu)
咨詢熱線 400-001-5729
授課機構(gòu)：西安CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機構(gòu)
地址：西安市雁塔區(qū)高新三路西高智能大廈
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課程詳情 學(xué)校簡介 學(xué)校地址 申請試聽
關(guān)鍵詞：西安數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)哪家好
課程名稱：Sklearn
課程類目：Sklearn
課程類型：正式課
授課形式：視頻課程
免費試聽：是
適合基礎(chǔ)：零基礎(chǔ)學(xué)員
班級名稱：中級班
上課時間：隨時可學(xué)
開班時間：隨時可學(xué)
十一周sklearn課程，讓菜菜帶你認識sklearn，帶你深入淺出地探索算法的神秘世 界。我會為你解讀sklearn中的主流算法，帶你處理數(shù)據(jù)，調(diào)整參數(shù)，完善算法，調(diào)用結(jié)果。我會為你解析參數(shù)，助你理解算法原理，也會帶你遍歷案例，帶你實戰(zhàn)給你刷經(jīng)驗。十一周之后，人人都能夠三行實現(xiàn)算法，實現(xiàn)少加班，多鉆研，在數(shù)據(jù)行業(yè)乘風(fēng)破浪的目標(biāo)，為成為優(yōu) 秀的數(shù)據(jù)挖掘工程師打下堅實的基礎(chǔ)~
使用數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域切zui主流語言python及其建模庫sklearn庫座位課程核心工具，基于真實數(shù)據(jù)集和項目案例，集 合python工具與機器學(xué)習(xí)算法完成整個案例實戰(zhàn)
第1章: 菜菜的機器學(xué)習(xí)sklearn課程介紹
第2章: 決策樹
2.1分類樹
2.2回歸樹
2.3回歸樹案例：用回歸樹擬合正弦曲線
2.4案例：泰坦尼克號生存者預(yù)測
第3章: 隨機森林
3.1集成算法概述
3.2隨機森林分類器 、回歸器
3.3案例：用隨機森林填補缺失值
3.4機器學(xué)習(xí)中調(diào)參的基本思想
3.5案例：隨機森林在乳腺癌數(shù)據(jù)上的調(diào)參
第4章: 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程
4.1數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程
4.2數(shù)據(jù)預(yù)處理：無量綱化：數(shù)據(jù)歸一化、缺失值、處理分類型數(shù)據(jù)、處理連續(xù)型數(shù)據(jù)
4.3特征選擇過濾法：方差過濾 、卡方過濾、F檢驗和互信息法、嵌入法、包裝法
第5章: 主成分分析PCA與奇異值分解SVD
5.1降維算法
5.2參數(shù)應(yīng)用案例：高維數(shù)據(jù)的可視化
5.3屬性應(yīng)用案例：人臉識別中的components_應(yīng)用
5.4接口應(yīng)用案例：用人臉識別看PCA降維后的信息保存量
5.5接口應(yīng)用案例：用PCA實現(xiàn)手寫數(shù)字的噪音過濾
5.6總結(jié)：原理，流程，重要屬性接口和參數(shù)
5.7PCA實現(xiàn)784個特征的手寫數(shù)字的降維
第6章: 邏輯回歸與評分卡
6.1邏輯回歸
6.2sklearn當(dāng)中的邏輯回歸
6.3二元邏輯回歸的損失函數(shù)
6.4正則化：重要參數(shù)penalty & C
6.5邏輯回歸的特征工程
6.6重要參數(shù)max_iter - 梯度下降求解邏輯回歸的過程
6.7梯度的概念與解惑、步長的概念與解惑
6.8二元回歸與多元回歸：重要參數(shù)solver & multi_class
6.9樣本不均衡與參數(shù)class_weight
6.1評分卡案例 - 評分卡與完整的模型開發(fā)流程
6.11評分卡 - 數(shù)據(jù)預(yù)處理- 重復(fù)值與缺失值、異常值
第7章: 聚類算法KMeans
7.1無監(jiān)督學(xué)習(xí)概述，聚類vs分類
7.2sklearn當(dāng)中的聚類算法
7.3簇內(nèi)平方和，時間復(fù)雜度
7.4KMeans - 重要參數(shù)n_clusters
7.5聚類算法的模型評估指標(biāo)
7.6案例：輪廓系數(shù)找zui佳n_clusters
7.7案例：Kmeans做矢量量化
第8章: 支持向量機 （上）
8.1SVM
8.2線性SVC的損失函數(shù)
8.3函數(shù)間隔與幾何間隔
8.4拉格朗日對偶函數(shù)
8.5線性SVM可視化
8.6案例：如何選取zui佳核函數(shù)
8.7案例：在乳腺癌數(shù)據(jù)集上探索核函數(shù)的性質(zhì)
第9章: 支持向量機 （下）
9.1簡單復(fù)習(xí)支持向量機的基本原理
9.2參數(shù)C的深入理解：多個支持向量存在的理由
9.3二分類SVC中的樣本不均衡問題：重要參數(shù)class_weight
9.4SVC的模型評估指標(biāo)
9.5混淆矩陣與準(zhǔn)確率
9.6**度Precision、召回率Recall與F1 measure
9.7對多數(shù)類樣本的關(guān)懷：特異度Specificity與假正率FPR
9.8sklearn中的混淆矩陣
9.9ROC曲線：Recall與假正率FPR的平衡
9.1案例：預(yù)測明天是否會下雨 - 案例背景
9.11案例：導(dǎo)庫導(dǎo)數(shù)據(jù)，探索特征，jupyter中的快捷鍵
9.12案例：分集，優(yōu)先處理標(biāo)簽
9.13案例：描述性統(tǒng)計，處理異常值
9.14案例：現(xiàn)實數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)預(yù)處理
9.15案例：現(xiàn)實數(shù)據(jù)集上的數(shù)據(jù)預(yù)處理 - 處理連續(xù)型變量
9.16案例：建模與模型評估
9.17案例：模型調(diào)參：追求**度與recall的平衡
第10章: 回歸大家族：線性回歸，嶺回歸，Lasso與多項式回歸
10.1課時 182 : 線性回歸大家族
10.2多元線性回歸的基本原理和損失函數(shù)
10.3回歸類模型的評估指標(biāo)
10.4多重共線性：含義，數(shù)學(xué)，以及解決方案
10.5嶺回歸處理多重共線性
10.6Lasso
10.7線性數(shù)據(jù)與非線性數(shù)據(jù)
10.8線性vs非線性模型
10.9離散化：幫助線性回歸解決非線性問題
10.1多項式回歸
第11章: 樸素貝葉斯
11.1概率論基礎(chǔ) - 貝葉斯理論等式
11.2瓢蟲冬眠：理解條件概率
11.3貝葉斯的性質(zhì)與zui大后驗估計
11.4漢堡稱重：連續(xù)型變量的概率估計
11.5klearn中的樸素貝葉斯
11.6高斯樸素貝葉斯
11.7多項式樸素貝葉斯
11.8伯努利樸素貝葉斯
11.9補集樸素貝葉斯
11.1案例：貝葉斯做文本分類
第12章: XGBoost
CDA數(shù)據(jù)分析師
目前，CDA已與國內(nèi)100多所高校進行了戰(zhàn)略合作，建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地；已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書，市場發(fā)行量數(shù)萬冊；已進行500多期線上線下數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，培養(yǎng)學(xué)員10萬+人次；已在全 國70+城市舉辦15屆CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試，報考考生數(shù)萬人；已開展了四屆中 國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會（CDA SUMMIT），每屆參會人數(shù)3000多人；中 國數(shù)據(jù)分析師俱樂部（CDA CLUB）每周舉辦各類型線上線下沙龍會議、公開課等活動共1000多期。
學(xué)校榮譽
01
IBM大學(xué)戰(zhàn)略合作伙伴
發(fā)展歷程
02
2006年
服務(wù)內(nèi)容
特色服務(wù)
2016年，CDA研究院加入由工信部指導(dǎo)下的“中 國大數(shù)據(jù)生態(tài)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”理事會成員，分管教育事業(yè)。
2017年，CDA與工信部賽迪達成戰(zhàn)略合作推出大數(shù)據(jù)雙認證，被評為“大數(shù)據(jù)zui佳培訓(xùn)機構(gòu)”；
2018年，CDA入選教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目；
2019年，CDA獲得“2019年創(chuàng)新中 國·年度新商業(yè)zui具成長力項目”，“2019年沙利文中 國新經(jīng)濟峰會創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)力獎”；
2020年，榮獲“年度逆勢生長行業(yè)影響力企業(yè)”，入選北京市科學(xué)技術(shù)委員會“首批高精尖產(chǎn)業(yè)技能培訓(xùn)機構(gòu)”，成為“中 國成人教育協(xié)會”成人教育培訓(xùn)機構(gòu)工作委員會理事單位；
2021年，CDA數(shù)據(jù)分析師認證標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)國標(biāo)委發(fā)布認定，是目前現(xiàn)行有效的數(shù)據(jù)分析師能力標(biāo)準(zhǔn)。
“CDA數(shù)據(jù)分析師”人才已遍布在世 界范圍各行各業(yè)，包括500強企業(yè)、科技獨角獸、大型金融機構(gòu)、大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、國企事業(yè)單位、國 家行政機關(guān)等等�！癈DA數(shù)據(jù)分析師”人才隊伍秉承著CDA職業(yè)道德準(zhǔn)則，發(fā)揮著專業(yè)技能，已成為科技飛速發(fā)展的核心力量。
電子工業(yè)出版社 優(yōu) 秀合作者
教育管理信息化專業(yè)委員會理事單位
2018年度職業(yè)教育人才培訓(xùn)品牌機構(gòu)
2018年度大數(shù)據(jù)影響力先鋒企業(yè)
2018入選教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目
網(wǎng)易云課堂2017年度zui佳服務(wù)獎
2017年度中 國互聯(lián)網(wǎng)+ zui佳培訓(xùn)機構(gòu)獎
中 國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟理事單位
開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計、計量實戰(zhàn)，學(xué)術(shù)研究等相關(guān)培訓(xùn)視頻和現(xiàn)場班
2007年
開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析相關(guān)培訓(xùn)班
2011年
隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來臨，依托累計上萬類共享資料，多年沉淀師資團隊，論壇召集多位專家，研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系
2013年
CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立，提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認證
2014年
CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全 國CDA數(shù)據(jù)分析師認證考試
2015年
第 一屆中 國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會（CDAS）在9月11日成功舉辦，參會人數(shù)逾3000人
2016年
CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人，推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、CDA俱樂部等多個項目
2017年
整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源，形成數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域生態(tài)圈，并進一步升級CDA企業(yè)內(nèi)訓(xùn)體系，正式推出大數(shù)據(jù)實驗室
2018年
北上廣深等多個城市均有校區(qū)；擁有200多位專業(yè)師資；培養(yǎng)學(xué)員超過3萬人，每年6月/12月全 國28個城市舉辦CDA認證考試
2019年
已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認證考試，得到業(yè)界廣泛認可，學(xué)員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學(xué)AI”問世，引領(lǐng)DT時代新一波技術(shù)培訓(xùn)浪潮
數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)運營培訓(xùn)
免費試聽，免費重讀，小班授課，一對一教學(xué)，推薦就業(yè)
學(xué)校名稱：西安CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機構(gòu)
固定電話：400-001-5729
授課地址：西安市雁塔區(qū)高新三路西高智能大廈 預(yù)約參觀
