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cda

數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶(hù)后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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CDA數(shù)據(jù)分析研究院助力招商銀行——第四次內(nèi)訓(xùn) 高品質(zhì)造就好口碑

2018-12-06


CDA數(shù)據(jù)分析師和中國(guó)招商銀行的緣分開(kāi)始于2016年10月,那是我們第一次內(nèi)訓(xùn)合作,培訓(xùn)內(nèi)容是以CDA LEVEL 1-SPSS專(zhuān)題為標(biāo)準(zhǔn),為招行員工培訓(xùn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)分析流程、SPSS操作技術(shù)、建模技術(shù)、案例分析等內(nèi)容,解決了員工技術(shù)短缺的問(wèn)題。那一次,我想對(duì)于招行來(lái)說(shuō),只是嘗試。


之后的2年里,感謝招行的信任,我們又進(jìn)行了《數(shù)據(jù)挖掘前沿理論與應(yīng)用》以及《復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析基礎(chǔ)課程》2場(chǎng)內(nèi)訓(xùn)。


2018年11月,在招商銀行深圳綜合中小企業(yè)金融部,我們又一次相約。第四次,一定是因?yàn)楦咂焚|(zhì)造就好口碑。



此次的培訓(xùn)主題是《數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)》,由CDA數(shù)據(jù)分析院金牌講師李老師授課,李老師是國(guó)立臺(tái)灣大學(xué)資訊工程博士、銘傳大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心主任、中華資料采礦協(xié)會(huì)理事,其研究領(lǐng)域?qū)W⒂跀?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(Data Warehousing)、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)、與文本挖掘。應(yīng)培訓(xùn)學(xué)員建議,上課時(shí)間定為周五周六的上午9點(diǎn)到晚上9點(diǎn),時(shí)間緊任務(wù)重,但是大家并沒(méi)有感覺(jué)厭煩疲憊。2天的時(shí)間里,李老師以及CDA的助教、內(nèi)訓(xùn)負(fù)責(zé)人與招行培訓(xùn)員工朝夕相處,不僅講授了知識(shí)技能,也對(duì)員工平時(shí)工作中所遇到的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題做了的專(zhuān)業(yè)咨詢(xún)指導(dǎo)。




實(shí)踐證明了CDA數(shù)據(jù)分析師體系標(biāo)準(zhǔn)的科學(xué)性和可行性,不僅能幫助學(xué)員提升實(shí)戰(zhàn)技能,也能為企業(yè)提供可靠解決方案!培訓(xùn)結(jié)束后,李老師得到了員工的一致好評(píng),CDA數(shù)據(jù)分析師品牌也再次得到了招行的認(rèn)可與贊賞,大家期待能與李老師、與CDA再次相遇,相信我們會(huì)有第40次相約。


附此次課程內(nèi)容大綱如下:



主題 企業(yè)使用范圍 理論介紹
數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ) 如何利用數(shù)據(jù)挖掘來(lái)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)及信用風(fēng)險(xiǎn)控管。 數(shù)據(jù)挖掘在政府部門(mén)及各行業(yè)的應(yīng)用
數(shù)據(jù)挖掘的起源、定義及目標(biāo)
數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展歷程
數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)掘步驟(KDD)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)(CRISP?DM)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能分類(lèi)
數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)網(wǎng)站介紹(KDnuggets?&?Kaggle)
IBM?SPSS?Modeler?&?WEKA實(shí)作
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)前處理技術(shù) 如何利用數(shù)據(jù)前處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的重整,建置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),以作為數(shù)據(jù)挖掘之輸入。 敘述性統(tǒng)計(jì)及可視化技術(shù)
案例為本的學(xué)習(xí)(Case-based?Learning):
KNN(K?Nearest?Neighbors)
數(shù)據(jù)前處理(Data?Preprocessing)技術(shù)
字段選擇(Attribute?Selection)
數(shù)據(jù)清洗(Data?Cleansing)
字段擴(kuò)充(Attribute?Enrichment)
數(shù)據(jù)編碼(Data?Coding)
IBM?SPSS?Modeler&?WEKA實(shí)作
進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1 如何利用關(guān)鍵變量發(fā)掘技術(shù)來(lái)發(fā)掘?qū)?xiàng)目目標(biāo)有效之關(guān)鍵變量,以做為數(shù)據(jù)挖掘之輸入變量。 訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方法
無(wú)效變量
統(tǒng)計(jì)方式的變量選擇
模型方式的變量選擇
IBM?SPSS?Modeler?&?WEKA實(shí)作
進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)2 如何利用分類(lèi)技術(shù)之貝式網(wǎng)絡(luò)及決策樹(shù)來(lái)建立交叉銷(xiāo)售(Cross-Selling)模型,以提升公司獲利。 分類(lèi)之簡(jiǎn)單貝式網(wǎng)絡(luò)(Naive?Bayes)及貝式網(wǎng)絡(luò)(Bayes?Net)
分類(lèi)之決策樹(shù)(Decision?Tree)
分類(lèi)模型的評(píng)估
IBM?SPSS?Modeler?&?WEKA實(shí)作
進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)3 如何利用分類(lèi)技術(shù)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、羅吉斯回歸來(lái)建立信用評(píng)分(Credit?Scoring)模型,以降低公司損失。 分類(lèi)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural?Network)
分類(lèi)之羅吉斯回歸(Logistic?Regression)
分類(lèi)模型的評(píng)估
IBM?SPSS?Modeler?&?WEKA實(shí)作
進(jìn)階數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)4 如何利用更進(jìn)階的分類(lèi)技術(shù)來(lái)提升模型的分類(lèi)效能,增加公司獲利。 分類(lèi)之支持向量機(jī)(Support?Vector?Machine)
分類(lèi)之多模型整合(Ensemble):
裝袋(Bagging)、增強(qiáng)(Boosting)學(xué)習(xí)
分類(lèi)之多模型整合(Ensemble):
隨機(jī)森林(Random?Forest)
IBM?SPSS?Modeler?&?WEKA實(shí)作

完 謝謝觀看

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