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IBM 數(shù)據(jù)科學及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會議通知及報名表
2017-07-05
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人工智能時代，什么最貴？掌握數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的人才最貴。

怎樣對接產業(yè)需求，落實新工科建設？如何借助領先技術企業(yè)的教育資源以及混合式教學的工具，開出受學生歡迎的數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術相關課程與專業(yè)方向，真正培養(yǎng)出適應新經濟發(fā)展的應用型人才？
 
歡迎大家來參加2017年7月10-14日在杭州舉辦的IBM數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)分析師資研討會。作為Gartner數(shù)據(jù)科學魔力象限排名第一的技術公司，IBM在數(shù)據(jù)科學教育領域與國內外諸多大學開展了頗有成效的合作實踐。此次研討會，我們將邀請IBM資深數(shù)據(jù)科學家為我們培訓數(shù)據(jù)科學基礎知識、Python 編程語言、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化以及機器學習的內容，全程采用上機實踐和案例研究。此外，還邀請IBM教育合作專家以及上海交通大學、復旦大學、浙江工業(yè)大學的知名教授與我們一同分享在數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術教學合作方面的寶貴經驗。
 
參加研討會能有哪些收獲？
1、了解、掌握并帶回 IBM 大數(shù)據(jù)大學豐富的教育資源
2、體驗并熟練操作 IBM 大數(shù)據(jù)大學虛擬實驗室以及基于 Python 的數(shù)據(jù)科學教學案例
3、通過已經開發(fā)好的“樣板課程”學習如何借助 IBM 技術微課程與“好大學在線”慕課平臺快速開發(fā)適合混合式教學管理的新課程
4、了解“教育部 - IBM 協(xié)同育人項目”以及 IBM 其他大學合作項目的合作方案
 
誰適合來參加這個研討會？
> 本研討會的設計是針對從事數(shù)據(jù)科學及大數(shù)據(jù)分析技術領域教學工作的老師。
> 對該領域感興趣的大學高年級學生和研究生也歡迎加入。
> 學員將學習Python編程、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學習的基本概念，并通過Python語言的實操，得到鍛煉這些技能的機會。
 
參加前要做哪些準備？
1、參加者須自帶筆記本電腦
2、提前完成 IBM大數(shù)據(jù)大學 www.bigdatauniversity.com.cn 以及大數(shù)據(jù)大學虛擬實驗室 https://datascientistworkbench.cn 的注冊
3、提前完成好大學在線www.cnmooc.org 的注冊。
 
重要報名信息
主辦單位：浙江工業(yè)大學計算機學院、杭州市計算機學會
協(xié)辦單位：上海交通大學慕課研究院、CDA數(shù)據(jù)分析師
技術支持：IBM大數(shù)據(jù)大學（認知學堂）
 
會議時間：2017年7月10日至14日
報到時間：7月10日14:00-21:00
報名地點：杭州海外?；使诖缶频?
會議地點：浙江工業(yè)大學教科大樓
 
會務須知：
會務費：2000元/人
> 該費用含場地費、講課費、資料費等，委托杭州百唐科技有限公司收取費用并開具會務費發(fā)票。
> 參會人員食宿統(tǒng)一安排，費用自理。
> 由于假期交通緊張，飛機火車購票都需要實名制，請各位老師注意安排好會議往返交通。
> 統(tǒng)一安排住宿地點：杭州海外海皇冠大酒店（杭州拱墅區(qū)上塘路333號），約300元/人間。
 

會務聯(lián)系人：

周老師，15210500313  

郵箱： zhoulei@cda.cn 

報名成功以收到會務組回復的電子郵件為準，如未收到，請及時與會務聯(lián)系人聯(lián)系。


會議議程：


講師介紹：
 
王萬良
浙江工業(yè)大學計算機科學與技術學院院長，國家教學名師、國家“萬人計劃”。教育部高校教學指導委員會委員、省計算機學會副理事長、省計算機應用與教育學會副理事長、市計算機學會理事長。
 
蔣建偉
上海交通大學慕課推進辦公室副主任，中國高校計算機教育MOOC聯(lián)盟企業(yè)合作工作委員會主任。主持“好大學在線”慕課平臺建設和運行，致力于探索基于慕課的混合式教學模式改革。
 
汪衛(wèi)
復旦大學計算機科學技術學院副院長。目前擔任中國計算機學會數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會委員，上海市計算機學會理事，數(shù)據(jù)庫專業(yè)委員會副主任。
 
周恩昌
IBM大中華區(qū)大學合作部教育合作項目總監(jiān)，負責IBM與中國合作伙伴高校在數(shù)字化教育平臺、大數(shù)據(jù)分析以及商學院高管教育培訓等項目上的全方位合作，在高等教育合作領域有近15年的經驗。
 
楊波
IBM中國開發(fā)實驗室智慧商務部數(shù)據(jù)科學團隊資深數(shù)據(jù)科學家。擁有十余年數(shù)據(jù)挖掘／建模的經驗，主要負責數(shù)據(jù)建模、機器學習算法的開發(fā)和研究。領域包括零售商銷售預測與定價優(yōu)化、網站用戶行為分析、用戶體驗分析等。多次在上海交通大學、復旦大學等知名高校授課并擔任導師。
 
陳昊鵬
上海交通大學軟件學院副教授，開設有“PYTHON”慕課課程。
 
蘇永康
上海交通大學“好大學在線”平臺運行主管，中國高校計算機教育MOOC聯(lián)盟上海培訓中心主任。美國密西根大學及普渡大學長期訪問學者。致力于研究慕課應用過程中的教學管理機制創(chuàng)新及學分認定機制。
 

相關主題內容詳解
 
7.11下午： 數(shù)據(jù)科學簡介。什么是數(shù)據(jù)科學？了解數(shù)據(jù)、機器學習和大數(shù)據(jù)的重要性。了解IBM免費提供的數(shù)據(jù)科學在線教育資源 - 大數(shù)據(jù)大學。您將在IBM數(shù)據(jù)科學家實驗室親手試用開放式數(shù)據(jù)科學工具，包括Jupyter (IPython) Notebooks、RStudio IDE及Apache Spark。
> 涉及到的主題：
探索數(shù)據(jù)科學的定義，通往數(shù)據(jù)科學的路徑，R與Python的區(qū)別，數(shù)據(jù)科學工具、技能和技術，云定義及大數(shù)據(jù)等
了解數(shù)據(jù)科學在業(yè)務場景中的實際應用
發(fā)現(xiàn)有關數(shù)據(jù)科學的一些商業(yè)應用和用例
 
7.12上午：面向數(shù)據(jù)科學的Python編程簡介。Python是數(shù)據(jù)科學領域普遍使用的編程語言。對Python一無所知或需要補充新知識？您來對了。在這個新手訓練營中，我們將介紹Python編程的基礎知識，通過講述數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機器學習和大數(shù)據(jù)為您初步掌握Python奠定堅實基礎。
> 涉及到的主題：
如何在Python中定義并使用變量、列表、字典和集合
在Python中使用條件語句和循環(huán)
在Python中添加函數(shù)的目的
如何輸入和輸出文件至Python
 
7.12下午： 使用Python開展數(shù)據(jù)分析。了解如何使用Python來分析數(shù)據(jù)。本節(jié)將介紹Python的基礎知識，以探索多種不同類型的數(shù)據(jù)。您將學習如何為開展數(shù)據(jù)分析來準備數(shù)據(jù)，如何開展簡單的統(tǒng)計分析，如何創(chuàng)建有意義的數(shù)據(jù)圖表，以及如何基于數(shù)據(jù)預測未來發(fā)展趨勢等等！
> 涉及到的主題：
導入數(shù)據(jù)集
清理數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)幀處理
匯總數(shù)據(jù)
 
7.13上午：使用Python為數(shù)據(jù)科學提供統(tǒng)計支持。通過講座、實驗和課后練習相結合的方式來學習數(shù)據(jù)科學統(tǒng)計學的基礎知識。首先，我們將通過講座來講授統(tǒng)計學的主要概念，包括中心極限定理、正態(tài)分布及描述性統(tǒng)計等，然后會安排您在實驗室中開展實踐練習。
> 涉及到的主題：
描述性統(tǒng)計Notebook：平均值、中值和標準偏差
直方圖和概率質量函數(shù)Notebook：計算并顯示數(shù)據(jù)
正態(tài)分布和概率密度函數(shù)
 
7.13下午：使用Python實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。一張圖片等同于一千個字（或者說數(shù)據(jù)要點）嗎？ 在本節(jié)中，我們將介紹如何在Python中繪制主要圖形。 了解如何繪制條形圖，折線圖，直方圖等。 最后，學習如何創(chuàng)建數(shù)據(jù)的交互式可視化。
> 涉及到的主題：
matplotlib簡介
直方圖：顯示分布
條形圖、線形圖和散點圖
地圖（使用經緯度數(shù)據(jù)創(chuàng)建地圖）
 
7.14上午：使用Python實現(xiàn)機器學習。我們如何讓機器自己從數(shù)據(jù)中學習？通過本部分的學習，您將對機器學習算法有一個大致了解。如想使用機器學習進行實際操作，您將需要處理真實數(shù)據(jù)集并掌握數(shù)據(jù)挖掘技術，以預測或分類不同的數(shù)據(jù)集。
> 涉及到的主題：
機器學習概述

回歸和分類（決策樹）


報名地址：

https://jinshuju.net/f/dHHmjQ



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