
CDA&中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)圓滿成功
2017年9月18-20日,CDA數(shù)據(jù)分析研究院在中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)中心(上海)進(jìn)行了一場(chǎng)以“Python語言數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用”為主題的內(nèi)訓(xùn)。培訓(xùn)班在嘉定園區(qū)開課,西三旗園區(qū)、外高橋園區(qū)和上海分行信息科技部遠(yuǎn)程視頻參加,中心各部門員工報(bào)名積極,共有95名員工參加了集中培訓(xùn)。老師和數(shù)據(jù)分析部門的相關(guān)同事進(jìn)行積極地交流學(xué)習(xí),最后都收獲了不少學(xué)習(xí)成果。
內(nèi)訓(xùn)企業(yè)介紹
中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)中心(上海)
中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)中心(上海)[以下簡稱數(shù)據(jù)中心(上海)]為總行直屬機(jī)構(gòu),于2000年11月10日正式掛牌成立。數(shù)據(jù)中心(上海)承擔(dān)全行信息系統(tǒng)生產(chǎn)運(yùn)行及災(zāi)備管理的職能,建立了全球領(lǐng)先的核心生產(chǎn)環(huán)境,形成了基于ITIL理念的生產(chǎn)運(yùn)維體系,為工商銀行境內(nèi)外機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)服務(wù),并與500多家第三方機(jī)構(gòu)相連接。
滿足更高標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)連續(xù)性運(yùn)作和系統(tǒng)可用性要求,工商銀行在國內(nèi)同業(yè)率先啟動(dòng)“兩地三中心”工程建設(shè)。數(shù)據(jù)中心(上海)在上海外高橋、嘉定,以及北京西三旗三個(gè)園區(qū)建成兩個(gè)并行運(yùn)行、快速接管的同城數(shù)據(jù)中心和一個(gè)異地災(zāi)備中心,實(shí)現(xiàn)了最高等級(jí)的災(zāi)備部署,保證信息系統(tǒng)全年365天,全天24小時(shí)不間斷運(yùn)行。
十多年的奮勇開拓,不僅鑄造了數(shù)據(jù)中心(上海)強(qiáng)大穩(wěn)定的信息系統(tǒng),更錘煉出一支銳意進(jìn)取、追求卓越的人才團(tuán)隊(duì)。我們匯聚人才,更執(zhí)于培養(yǎng)人才。我們引領(lǐng)改變,更擅于掌控改變。我們開拓視野,更樂于分享視野。我們追尋夢(mèng)想,更敢于觸動(dòng)夢(mèng)想。
內(nèi)訓(xùn)內(nèi)容簡介
整場(chǎng)內(nèi)訓(xùn)氣氛和諧,參加內(nèi)訓(xùn)的學(xué)員都表示收獲頗多。
第一階段:Python 基礎(chǔ)學(xué)習(xí)
1. 語法初步
2. 列表、字符串和元組
3. 集合與字典
4. 條件和循環(huán)語句
5. 若干重要內(nèi)置函數(shù)應(yīng)用
6. 文件操作
7. 函數(shù)及其應(yīng)用
8. 正則表達(dá)式
9. 數(shù)據(jù)庫和 Python
10. 排序算法、 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法、遞歸算法等算法
第二階段:numpy、pandas等進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和整理
1. 整理數(shù)據(jù)(切片、產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)、復(fù)制、廣播、排序等)
2. 數(shù)據(jù)索引和選擇的各種方法
3. 數(shù)據(jù)的分組、分割、合并、變形
4. 缺失值和空值的數(shù)據(jù)處理
5. 時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理、建模和預(yù)測(cè)(ARIMA)
6. 含中文數(shù)據(jù)的處理
7. 數(shù)據(jù)去重、去離群值
8. R語言和Python(pandas)數(shù)據(jù)整理和建模的比較
9. 描述統(tǒng)計(jì)和推論統(tǒng)計(jì)分析
第三階段:Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)據(jù)挖掘案例精要
1.Logistic 回歸模型對(duì)文本的分類
2.圖片結(jié)構(gòu)和分析(圖片的K-means聚類分析)
3.圖片的識(shí)別和分類:PCA建模
4.二維手寫數(shù)字識(shí)別(KNN方法)
5.推薦系統(tǒng)和精準(zhǔn)營銷(最近鄰方法、協(xié)同過濾)
6.數(shù)據(jù)可視化的各種情形
7.新聞的文本分類(TF-IDF準(zhǔn)則、旅游新聞個(gè)性化推薦)
8.手寫識(shí)別
9.樸素貝葉斯(Na?ve Bayes)決策
10.酒的品質(zhì)分類預(yù)測(cè)
11.機(jī)器學(xué)習(xí)的格點(diǎn)搜索和參數(shù)尋優(yōu)
12.懲罰線性回歸分類器
13.使用支持向量機(jī)識(shí)別和分類
14.金融時(shí)間序列預(yù)測(cè)(非ARIMA方法)
15.機(jī)器集成學(xué)習(xí)算法
16.隨機(jī)模擬、用戶流失預(yù)警、量化投資實(shí)戰(zhàn)
學(xué)員評(píng)價(jià)
老師通過數(shù)據(jù)分析工作中遇到的典型數(shù)據(jù)分析和挖掘案例進(jìn)行深刻地分析,即使是初學(xué)者也能快速掌握Python 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘(含機(jī)器學(xué)習(xí))的思想和方法,形成科學(xué)有效的知識(shí)和能力結(jié)構(gòu)體系框架。
企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)評(píng)價(jià)
本次培訓(xùn)內(nèi)容豐富,基本涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法和方法。通過集中培訓(xùn)和學(xué)習(xí),學(xué)員們紛紛表示受益匪淺,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有了更深入了解,并且提升了動(dòng)手實(shí)踐能力。后續(xù)在數(shù)據(jù)分析實(shí)踐中,結(jié)合我行業(yè)務(wù)和運(yùn)維場(chǎng)景需要,使用所學(xué)的只是和方法更好的解決問題。同時(shí)希望后期與CDA數(shù)據(jù)分析師在專題類課程多交流,CDA認(rèn)證、項(xiàng)目咨詢等多方面達(dá)成更深入合作。
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