學習數據分析，做大數據緊缺人才
機器學習實戰課程（高級）
機器學習實戰課程
機器學習實戰「高級」課程第14期
人工智能的熱潮正在席卷全球每個角落，數據分析和人工智能正成為工作與生活的主流，大數據相關的工作崗位正面臨嚴重緊缺。毫無疑問，學習大數據知識恰逢其時
百名學員一致好評的機器學習實戰課程，
助你成為人工智能、數據分析領域的稀缺人才！
人工智能的熱潮正在席卷全球每個角落，數據分析和人工智能正成為工作與生活的主流，大數據相關的工作崗位正面臨嚴重緊缺。毫無疑問，學習大數據知識恰逢其時
百名學員一致好評的機器學習實戰課程，
助你成為人工智能、數據分析領域的稀缺人才！
【你不能錯過本課程的五大理由】
1、知識結構科學完善，全面覆蓋機器學習的核心理論、操作流程
2、真實商業數據+競賽數據詳解多個真實場景案例
3、充分發揮Python、R語言各自優勢，結合真實業務場景進行機器學習建模
4、小班教學，注重實際應用與實操，手把手指導調參過程
5、面授課+網絡課程聯動，助你疏通知識脈絡、掌握核心精髓，實現靈活運用
【目標人群】
對機器學習有一定的了解，希望加強對機器學習的方法、場景案例以及工具的實際使用操作的學員。
【授課教師】
高老師 師從 R 語言的發明者之一 Ross Ihaka，并協助其進行R 語言的二次開發。微軟黑客松算法大賽冠軍團隊成員。
曾任職政府、電信公司和銀行的分析和模型部門，現就職于國際頂級咨詢公司大數據咨詢部。有十幾年的數據分析師從業經驗。
擅長用最前沿的大數據技術和應用，幫助學生建立數據分析思維能力和對業務場景的總結能力。
黃老師 本科碩士畢業于中國科學技術大學，核物理專業。
曾任職于德勤等專業數據咨詢公司，從事多個數據分析與建模項目，現在就職于某專業咨詢公司的數據科學家。
精通R、Python等數據分析軟件，以及多種機器學習模型。
【課程內容】
第一部分 機器學習基礎
本節課程中，你可以學習到機器學習的基礎知識，并初步了解一些機器學習可以完成的任務，如分類與回歸問題，包括機器學習涉及到的統計分析知識以及模型評估和驗證知識。
2、真實商業數據+競賽數據詳解多個真實場景案例
3、充分發揮Python、R語言各自優勢，結合真實業務場景進行機器學習建模
4、小班教學，注重實際應用與實操，手把手指導調參過程
5、面授課+網絡課程聯動，助你疏通知識脈絡、掌握核心精髓，實現靈活運用
【目標人群】
對機器學習有一定的了解，希望加強對機器學習的方法、場景案例以及工具的實際使用操作的學員。
【授課教師】
高老師 師從 R 語言的發明者之一 Ross Ihaka，并協助其進行R 語言的二次開發。微軟黑客松算法大賽冠軍團隊成員。
曾任職政府、電信公司和銀行的分析和模型部門，現就職于國際頂級咨詢公司大數據咨詢部。有十幾年的數據分析師從業經驗。
擅長用最前沿的大數據技術和應用，幫助學生建立數據分析思維能力和對業務場景的總結能力。
黃老師 本科碩士畢業于中國科學技術大學，核物理專業。
曾任職于德勤等專業數據咨詢公司，從事多個數據分析與建模項目，現在就職于某專業咨詢公司的數據科學家。
精通R、Python等數據分析軟件，以及多種機器學習模型。
【課程內容】
第一部分 機器學習基礎
本節課程中，你可以學習到機器學習的基礎知識，并初步了解一些機器學習可以完成的任務，如分類與回歸問題，包括機器學習涉及到的統計分析知識以及模型評估和驗證知識。
第二部分 機器學習常用算法
1.監督學習
- 監督學習是通過已標注過的訓練數據來完成分類或回歸任務的一類機器學習方法。
在這一部分中，你將學習到回歸模型（如線性回歸，邏輯回歸）+分類模型（如決策樹、隨機森林、神經網絡）。
2.無監督學習
當數據樣本沒有標簽的情況下，無監督學習是其解決問題的最佳方案。在這一部分中，你將學習聚類，降維等無監督學習算法。
第三部分 實戰案例
在這部分課程中，你將在老師的帶領下挑戰三大經典實戰案例：
案例一：零售顧客細分案例
【工具： R語言】
顧客細分（Customer segmentation）是銀行、零售、電信、互聯網等行業最常用的場景之一。課程將通過真實數據完整講解如何通過聚類算法進行顧客細分并指導如何進行商業落地。
案例二：時間序列案例：預測比特幣價格+預測口碑店家銷售額(天池數據競賽題目)【工具： Python】
時間序列數據是最常見的數據類型之一。本課程將采用最新的深度學習算法：RNN、LSTM 算法對比特幣價格進行預測。
銷售額預測是各類大賽最常見的題目也是非常具有商業價值的問題，課程將采用XGboost、GBDT等算法對銷售額進行預測。
案例三.貓狗圖片識別（Kaggle比賽經典題目）【工具：Python】
圖像識別問題也是機器學習的經典應用場景。本課程將會采用經典統計學分類模型以及深度學習CNN模型進行圖像分類，并比較其優劣。
【學員評價】
實戰課程最大的特點是真實案例，課程編排系統全面、科學巧妙，老師講解細致，有問題可以及時解決。課程打通了“數據分析-機器學習-人工智能”的知識框架，對于課后練習和展開進一步的自學十分有利。
——第7期 孫同學
我是零基礎的，想要轉行數據這塊，學習R語言和Python以及數據庫相關語言，所以選擇了初高級連報。兩者結合十分緊密，知識密度大的驚人，覆蓋了相關知識體系，最重要的是學到了東西，掌握了技能，可以說入門+進階學習一步到位！
——第9期 陸同學
工作需要，過來學習R語言。學習算法本來是枯燥的，但高老師教學經驗豐富，舉例生動，經典的案例與理論融合，讓我學得很投入。最重要的是課程和工作幾乎無縫連接，實在是太贊了！
——第9期 李同學
真的很感謝高老師。要不是他課講得好，讓我開竅了，不會這么快找到工作了。
——第11期 石同學
【課程證書】
學員培訓后經考核合格可獲得“機器學習實戰課程”結業證書。該證書表明持有者已通過相關培訓和考核，具備相應的專業知識和數據分析技能。可作為聘用、任職和晉升的重要學習證明。
【第12期開課時間】
2018年6月9日、6月10日
上午9:00-12:00；下午13:00-16:00
【高級課程費用】
面授課程+網絡遠程課程+教材，收費2800元
網絡課程+電子版講義，收費2000元
* 初高級課程聯報、CPDA&CDA以及R語言學員報名立享優惠，詳詢咨詢老師
【報名咨詢】
微信：shcdazx
QQ：2097770243
電話：13296059636
或者直接掃描下方左側二維碼，添加老師微信
更多大數據實時資訊與活動優惠，歡迎關注我們的公眾號：上海數據分析
2.無監督學習
當數據樣本沒有標簽的情況下，無監督學習是其解決問題的最佳方案。在這一部分中，你將學習聚類，降維等無監督學習算法。
第三部分 實戰案例
在這部分課程中，你將在老師的帶領下挑戰三大經典實戰案例：
案例一：零售顧客細分案例
【工具： R語言】
顧客細分（Customer segmentation）是銀行、零售、電信、互聯網等行業最常用的場景之一。課程將通過真實數據完整講解如何通過聚類算法進行顧客細分并指導如何進行商業落地。
案例二：時間序列案例：預測比特幣價格+預測口碑店家銷售額(天池數據競賽題目)【工具： Python】
時間序列數據是最常見的數據類型之一。本課程將采用最新的深度學習算法：RNN、LSTM 算法對比特幣價格進行預測。
銷售額預測是各類大賽最常見的題目也是非常具有商業價值的問題，課程將采用XGboost、GBDT等算法對銷售額進行預測。
案例三.貓狗圖片識別（Kaggle比賽經典題目）【工具：Python】
圖像識別問題也是機器學習的經典應用場景。本課程將會采用經典統計學分類模型以及深度學習CNN模型進行圖像分類，并比較其優劣。
【學員評價】
實戰課程最大的特點是真實案例，課程編排系統全面、科學巧妙，老師講解細致，有問題可以及時解決。課程打通了“數據分析-機器學習-人工智能”的知識框架，對于課后練習和展開進一步的自學十分有利。
——第7期 孫同學
我是零基礎的，想要轉行數據這塊，學習R語言和Python以及數據庫相關語言，所以選擇了初高級連報。兩者結合十分緊密，知識密度大的驚人，覆蓋了相關知識體系，最重要的是學到了東西，掌握了技能，可以說入門+進階學習一步到位！
——第9期 陸同學
工作需要，過來學習R語言。學習算法本來是枯燥的，但高老師教學經驗豐富，舉例生動，經典的案例與理論融合，讓我學得很投入。最重要的是課程和工作幾乎無縫連接，實在是太贊了！
——第9期 李同學
真的很感謝高老師。要不是他課講得好，讓我開竅了，不會這么快找到工作了。
——第11期 石同學
【課程證書】
學員培訓后經考核合格可獲得“機器學習實戰課程”結業證書。該證書表明持有者已通過相關培訓和考核，具備相應的專業知識和數據分析技能。可作為聘用、任職和晉升的重要學習證明。
【第12期開課時間】
2018年6月9日、6月10日
上午9:00-12:00；下午13:00-16:00
【高級課程費用】
面授課程+網絡遠程課程+教材，收費2800元
網絡課程+電子版講義，收費2000元
* 初高級課程聯報、CPDA&CDA以及R語言學員報名立享優惠，詳詢咨詢老師
【報名咨詢】
微信：shcdazx
QQ：2097770243
電話：13296059636
或者直接掃描下方左側二維碼，添加老師微信
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未來的制造業要的不是石油，它最大的能源是數據.