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cda

數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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 機器學習與深度學習集訓營【Level Ⅲ】

CDA 機器學習與深度學習集訓營【Level Ⅲ】

難度系數(shù):

課程系列：Level Ⅲ

課程信息：
相關等級報考推薦：
  • Level I¥1200元
  • Level II¥1700元
  • Level III¥2500元

  • WHAT 課程簡介

    CDA 機器學習與深度學習集訓營【Level Ⅲ】 ：CDA Python機器學習周末集訓營【Level Ⅲ】，為想希望從事數(shù)據(jù)挖掘、機器學習工程師相關崗位的人員或者希望通過CDA三級認證考試人員開設。課程設計循序漸進，從基礎工具與理論知識入門，進階機器學習模型、文本挖掘模型，以實戰(zhàn)項目案例貫穿課程講解。其中包括：Python編程基礎、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理與特征工程、Python機器學習、自然語言處理等課程模塊。課程理論知識涵蓋CDA LEVEL III等級考試的所有考點，有利于對應等級考試的學員備考。

  • WHY 學習目標

    熟練掌握數(shù)據(jù)科學領域最受歡迎的編程語言-Python
    掌握使用Python和pandas庫進行數(shù)據(jù)清洗和預處理
    學會使用matplotlib、seaborn進行初級可視化
    學會使用Pyecharts進行高級數(shù)據(jù)可視化
    學會構(gòu)建機器學習算法進行分類、預測和聚類模型
    善用機器學習解決用戶畫像、精準營銷、風險管理等商業(yè)問題

  • WHO 學習對象和基礎

    機器學習零基礎學員
    高校在校生
    待業(yè)、期待轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)挖掘相關崗位的在職人員
    CDA數(shù)據(jù)分析師level Ⅲ 考生。
    希望借助數(shù)據(jù)挖掘算法來提升解決企業(yè)運營、產(chǎn)品運營中涉及的預測問題者
    對數(shù)據(jù)挖掘技術感興趣的各界人士
    產(chǎn)品、運營、營銷、管理、咨詢相關崗位從業(yè)者，希望增加數(shù)據(jù)挖掘技能與思維

1章預習課（錄播）——數(shù)據(jù)庫SQL

1-1數(shù)據(jù)庫基本概念
1-2DDL數(shù)據(jù)定義語言
1-3DML數(shù)據(jù)操作語言
1-4單表查詢
1-5多表查詢
1-6Python連接SQL

2章預習課（錄播）——Python編程基礎

2-1Python標準數(shù)據(jù)類型
2-2控制流語句
2-3自定義函數(shù)
2-4異常和錯誤
2-5類與面向?qū)ο缶幊?/div>
2-6Numpy數(shù)組操作
2-7用Pandas做數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)探索
2-8Python數(shù)據(jù)可視化庫（Matplotlib，Seaborn）

3章預習課（錄播）——數(shù)學與統(tǒng)計學基礎

3-1線性代數(shù)
3-2微積分
3-3描述性統(tǒng)計
3-4參數(shù)估計
3-5假設檢驗
3-6相關分析
3-7卡方分析
3-8一元線性回歸理論推導

4章機器學習進階(Level 3)第1周-數(shù)據(jù)挖掘基礎

4-1有監(jiān)督與無監(jiān)督學習
4-2算法建模的要素
4-3交叉驗證
4-4參數(shù)搜索

5章機器學習進階(Level 3)第1周-決策樹

5-1決策樹與信息熵
5-2ID3, C4.5, CART樹
5-3決策樹的參數(shù)設置
5-4決策樹的Python實現(xiàn)
5-5分類模型的評估
5-6應用決策樹解讀聚類模型結(jié)果

6章機器學習進階(Level 3)第1周-案例實踐（市場營銷）

6-1用戶流失預測案例

7章機器學習進階(Level 3)第2周- KNN，正則

7-1KNN
7-2帶正則項的回歸（回顧）
7-3凸優(yōu)化

8章機器學習進階(Level 3)第2周- Pipeline

8-1模型投產(chǎn)概述
8-2Pipeline工作流專題
8-3ColumnTransformer
8-4使用Pipeline部署算法模型

9章機器學習進階(Level 3)第2周- 大型數(shù)據(jù)挖掘案例實戰(zhàn)（項目啟動）

9-1手機APP數(shù)據(jù)挖掘項目（案例拆解與關鍵步驟講解）學生自主實踐

10章機器學習進階(Level 3)第2周-集成算法基礎

10-1集成學習的理論基礎
10-2Bagging, Boosting, Stacking
10-3AdaBoost
10-4隨機森林
10-5熱啟動與冷啟動專題
10-6GBDT

11章機器學習進階(Level 3)第2周-模型生命周期與MLOps

11-1模型的開發(fā)、上線、更新、退役
11-2MLOps

12章機器學習進階(Level 3)第3周-集成學習進階

12-1XGBoost
12-2LightGBM
12-3模型約束
12-4Early stop

13章機器學習進階(Level 3)第3周-機器學習進階

13-1調(diào)參方法
13-1.1網(wǎng)格搜索及其進階
13-1.2隨機搜索
13-1.3貝葉斯搜索

14章機器學習進階(Level 3)第3周-聚類分析進階與異常識別

14-1聚類分析進階（密度聚類，高斯混合聚類）
14-2聚類分析的Python實現(xiàn)
14-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
14-4交易反欺詐-異常交易識別案例

15章機器學習進階(Level 3)第4周-機器學習進階

15-1半監(jiān)督學習
15-1.1基于模型的方法
15-1.2基于圖的方法
15-2數(shù)據(jù)不平衡問題
15-2.1過采樣與欠采樣
15-2.2基于梯度的方法
15-3模型解釋專題
15-3.1特征重要性
15-3.2特征的偏影響
15-3.3決策規(guī)則
15-3.4反事實解釋
15-4多分類問題

16章機器學習進階(Level 3)第4周-聚類分析進階與異常識別

16-1聚類分析進階（密度聚類，高斯混合聚類）
16-2聚類分析的Python實現(xiàn)
16-3異常識別（孤立森林，局部異常因子）
16-4交易反欺詐-異常交易識別案例

17章機器學習進階(Level 3)第4周-流程挖掘

17-1業(yè)務流程挖掘的整體概念
17-2流程的發(fā)現(xiàn)、監(jiān)控、遵循
17-3流程挖掘的Python實踐

18章機器學習進階(Level 3)第5周-關聯(lián)規(guī)則與協(xié)同過濾

18-1關聯(lián)規(guī)則（關聯(lián)規(guī)則的概念，評估指標，Apriori算法）
18-2協(xié)同過濾
18-3大數(shù)據(jù)環(huán)境下的協(xié)同過濾實現(xiàn)
18-4產(chǎn)品組合策略-零售產(chǎn)品捆綁銷售策略分析案例

19章機器學習進階(Level 3)第5周-大型數(shù)據(jù)挖掘項目實戰(zhàn)（項目結(jié)業(yè)）

19-1手機APP數(shù)據(jù)挖掘項目（案例講解）

20章機器學習進階(Level 3)第5周-神經(jīng)網(wǎng)絡與人工智能

20-1深度學習基礎
20-1.1感知器及多層感知器
20-1.2神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)
20-1.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
20-1.4編碼器與遷移學習
20-1.5Transformer架構(gòu)基礎
20-1.6生成式AI大模型
20-2大模型的API調(diào)用
20-2.1通過API調(diào)用大模型
20-2.2單論對話與多輪對話調(diào)用
20-2.3開源模型與閉源模型調(diào)用
20-2.4模型的部署與發(fā)布

21章機器學習進階(Level 3)第6周-深度學習

21-1神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)進階
21-2BP反向傳播算法
21-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（選修）
21-4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡回顧
21-5長短期記憶網(wǎng)絡
21-6深度學習之python代碼實踐

22章機器學習進階(Level 3)第6周-案例實踐（金融行業(yè)）

22-1使用LSTM預測股價案例

23章拓展選修課

23-1互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化運營
23-2何為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理
23-3Python 爬蟲
23-4人工智能(深度學習)實戰(zhàn)之圖像識別
23-5Tableau 多維可視化分析
23-6統(tǒng)計分析

硬核服務

  • 朝九晚九全程跟班答疑

    助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調(diào)整為課程持續(xù)期間答疑，包括中途休息時間；同時，每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調(diào)整為“朝九晚九”，全面覆蓋同學晚自習時間。

  • 一對一督學

    每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導，詢問同學學習狀態(tài)、解決學員學習問題；同時，針對每個模塊測試結(jié)果后10%的學員進行額外輔導，以確保學員能夠跟上學習進度。

  • 定期直播串講

    對于重難點知識和同學普遍反應的問題，助教將進行每周1-2次的晚自習串講，串講時常為2小時左右，且相關內(nèi)容需要重新制作、有別于課程內(nèi)容，幫助同學攻克重難點知識。

  • 有問必答

    助教線上服務要求有問必答，并能真正做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教+一個班主任的配置下，調(diào)整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式，以確?？焖?、高質(zhì)量的解決線上提問。

  • 出勤率和進度監(jiān)督

    在課程持續(xù)期間，助教還需實時統(tǒng)計學員出勤情況，監(jiān)督課堂紀律，跟進學習進度。除正常答疑外，服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引，從而營造積極學習氛圍。

  • 作業(yè)與測試

    在遠程授課期間，每個課程會安排相關課后作業(yè)，確保同學課下能夠進行適當練習，提升同學實時參與感、保證當日學習效果。除了作業(yè)，服務團隊還會組織學員進行階段性測試，以考試性質(zhì)為主，主要考察學員對本階段知識掌握程度。

來自業(yè)界的數(shù)據(jù)領袖團隊

  • 陳老師

    北大博士，主要研究方向包括光無線融合技術，智能信號處理，以及機器學習、人工智能在通信信號處理中的應用。參與多個科技部973 項目、國家重大專項、重點研發(fā)計劃以及自然科學基金面上項目研究工作。

  • 常國珍老師

    北京大學會計學博士， CDA數(shù)據(jù)科學研究院執(zhí)行院長，中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟專家委員會委員。曾任畢馬威咨詢大數(shù)據(jù)總監(jiān)。北京語言大學金融碩校外導師，中國社會科學院大學等多所院校外聘講師。具有18年數(shù)據(jù)挖掘、精益數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)規(guī)劃咨詢顧問經(jīng)驗。著有《金融商業(yè)數(shù)據(jù)分析與應用》系列叢書、《用商業(yè)案例學 R 語言數(shù)據(jù)挖掘》、《胸有成竹：數(shù)據(jù)分析的SASEG 進階》等多本著作。

  • 李御璽

    國立臺灣大學資訊工程博士 銘傳大學大數(shù)據(jù)研究中心主任 中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會理事，廈門大學數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，中國人民大學數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，IBM SPSSChina/SAS-Taiwan 顧問

幾乎所有行業(yè)

都稀缺獨當一面的CDA數(shù)據(jù)分析師?人才

在招聘市場上，越來越多的企業(yè)要求持CDA數(shù)據(jù)分析師?證書

GROWN

開啟數(shù)據(jù)科學家成長之路

考核通過后，可獲得CDA數(shù)據(jù)分析師中英文雙證書，其中中文證書由中國成人教育協(xié)會數(shù)據(jù)分析教育培訓專業(yè)委員會監(jiān)制，英文證書由CDA INSTITUTE 認證。
“CDA數(shù)據(jù)分析師認證”是一套科學化，專業(yè)化，國際化的人才考核標準，共分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三個等級，涉及行業(yè)包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、咨詢、電信、零售、醫(yī)療、旅游等，涉及崗位包括大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、市場、產(chǎn)品、運營、咨詢、投資等。該標準符合當今全球數(shù)據(jù)科學技術潮流，可以為各行業(yè)企業(yè)和機構(gòu)提供數(shù)據(jù)人才參照標準。

  • CDA LEVEL I

    人人皆需的職場數(shù)據(jù)思維與通用數(shù)據(jù)技能

    面向范圍

    • 零基礎就業(yè)轉(zhuǎn)行者、應屆畢業(yè)生
    • 產(chǎn)品、運營、營銷等業(yè)務崗與研發(fā)、技術崗在職者
    • 企業(yè)創(chuàng)始人、經(jīng)理人、管理咨詢類崗位從業(yè)者

    崗位去向

    商業(yè)（業(yè)務）分析師初級數(shù)據(jù)分析師
    （數(shù)據(jù)）產(chǎn)品運營（數(shù)字）市場營銷
    數(shù)據(jù)專員...

  • CDA LEVEL II

    企業(yè)數(shù)字化發(fā)展中必備的數(shù)據(jù)分析流程與技能

    面向范圍

    • 產(chǎn)品、運營、營銷等業(yè)務部門與研發(fā)、中臺、技術類部門數(shù)據(jù)分析相關崗位在職者
    • 數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)創(chuàng)始人與數(shù)字化流程中相關負責人

    崗位去向

    數(shù)據(jù)分析師（數(shù)據(jù)）產(chǎn)品運營經(jīng)理
    （數(shù)字）營銷經(jīng)理風控建模分析師
    量化策略分析師數(shù)據(jù)治理（質(zhì)量）...

  • CDA LEVEL III

    企業(yè)數(shù)字化發(fā)展中必備的高級數(shù)據(jù)分析方法與技術

    面向范圍

    • 業(yè)務崗與技術崗從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等技術在職提升者
    • 從事算法科學、深度學習等工作的科研人員、分析師與工程師等

    崗位去向

    高級數(shù)據(jù)分析師機器學習工程師
    算法工程師數(shù)據(jù)科學家
    首席數(shù)據(jù)官...

EXAM

CDA認證報考開放化

CDA認證LEVELⅠ 對于考生的學歷、專業(yè)、技能等沒有限制性報考條件，在與全球計算機化考試服務商Pearson VUE達成深度合作后LEVELⅠ更是隨報隨考機制。
查看CDA認證報考流程 

VALUE

CDA證書的價值

  • 共識性CONSENSUS
    CDA數(shù)據(jù)分析師標準由中國成人教育協(xié)會數(shù)據(jù)分析教育培訓專業(yè)委員會監(jiān)制，國際范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)科學領域的行業(yè)專家、學者及知名企業(yè)共同制定并于每年更新，逐步推動數(shù)據(jù)人才標準的行業(yè)共識。
  • 專業(yè)性speciality
    CDA認證是根據(jù)數(shù)據(jù)科學專業(yè)崗位設立的科學化，專業(yè)化，國際化的人才考核標準?？荚嚺c國際知名考試服務機構(gòu)Pearson VUE合作，隨報隨考、專家命題、評分公平、流程嚴格，更具含金量。
  • 權益性rights
    CDA持證人自動納入為CDA會員并享有系列特殊權益。證書皆綁定考生真實身份，可在CDA認證考試中心查詢，證書確保唯一性與防偽性，持證人還可獲得電子徽章，加入到Linkedin個人檔案中。證書三年審核一次，保證持證人的實力與權益。

RIGHTS

CDA持證人的權益

  • 會員資格

    吸納為CDA Institute、CDA數(shù)據(jù)分析師俱樂部會員，活動中具有優(yōu)先報名參與權

  • 職業(yè)發(fā)展

    可優(yōu)先獲得CDA內(nèi)部就業(yè)及職業(yè)發(fā)展推薦

  • 免費CDA活動

    免費參與CDAS行業(yè)峰會等各項活動，CDA持證人享受特權位置

  • 兼職機會

    有機會加入CDA數(shù)據(jù)分析教學、研發(fā)等項目

  • 黃金會員

    免費享有AIU人工智能學院1個月黃金會員，內(nèi)含國外前沿數(shù)據(jù)科學學習等海量資源

  • 免費資源

    經(jīng)管之家論壇學習資源、優(yōu)秀文獻資料免費下載權

  • Q:上課形式是怎么樣的？

    A:課程為遠程在線直播 + 線上視頻錄播+課后全套錄播 + 線上答疑，不受地域限制，直播需同步時間學習，錄播視頻同學可以自主安排時間學習視頻。

  • Q:如果學不會怎么辦？

    A:相信每位同學，來學習都會認真努力，不存在學不會的問題。上課期間，全程助教跟班答疑；課后，助教老師依舊會在群里幫大家解答學習上的疑問。此外，課程均贈送全套錄播視頻，有效期1年，方便學員反復觀看鞏固，穩(wěn)扎穩(wěn)打?qū)W會全部課程。

  • Q:本課程需要Python語言基礎嗎？

    A:不是必須的。本課程針對零基礎學員學習，將從Python語言語法入門系統(tǒng)講授知識，基礎薄弱學員可通過報名課程預習視頻學習。

  • Q: 在這門課程中會學習到什么？

    A: 你將在課程中學習如何選擇不同的數(shù)據(jù)分析方法來解決問題，同時學會使用當前數(shù)據(jù)科學最主流和收歡迎的數(shù)據(jù)分析工具-Python。深入學習數(shù)據(jù)清洗、探索性分析、可視化技術和機器學習技術。使用在大數(shù)據(jù)、金融、智能領域進行預測分析，成為數(shù)據(jù)分析技術精英，具備加入領先科技企業(yè)的能力！

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