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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
2021-05-06
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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）進行了一場以“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程視頻參加，中心各部門員工報名積極，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)運維體系，為工商銀行境內(nèi)外機構(gòu)提供數(shù)據(jù)服務(wù)，并與500多家第三方機構(gòu)相連接。

滿足更高標準的業(yè)務(wù)連續(xù)性運作和系統(tǒng)可用性要求，工商銀行在國內(nèi)同業(yè)率先啟動“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園區(qū)建成兩個并行運行、快速接管的同城數(shù)據(jù)中心和一個異地災(zāi)備中心，實現(xiàn)了最高等級的災(zāi)備部署，保證信息系統(tǒng)全年365天，全天24小時不間斷運行。

十多年的奮勇開拓，不僅鑄造了數(shù)據(jù)中心（上海）強大穩(wěn)定的信息系統(tǒng)，更錘煉出一支銳意進取、追求卓越的人才團隊。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。我們追尋夢想，更敢于觸動夢想。


內(nèi)訓(xùn)內(nèi)容簡介

整場內(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. 正則表達式

9. 數(shù)據(jù)庫和 Python

10. 排序算法、 動態(tài)規(guī)劃算法、遞歸算法等算法


第二階段：numpy、pandas等進行數(shù)據(jù)清洗和整理     

1. 整理數(shù)據(jù)（切片、產(chǎn)生隨機數(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. 時間序列數(shù)據(jù)處理、建模和預(yù)測（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)計和推論統(tǒng)計分析


第三階段：Python機器學(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.圖片的識別和分類：PCA建模

4.二維手寫數(shù)字識別（KNN方法）

5.推薦系統(tǒng)和精準營銷（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準則、旅游新聞個性化推薦）

8.手寫識別

9.樸素貝葉斯（Na?ve Bayes）決策

10.酒的品質(zhì)分類預(yù)測

11.機器學(xué)習(xí)的格點搜索和參數(shù)尋優(yōu)

12.懲罰線性回歸分類器

13.使用支持向量機識別和分類

14.金融時間序列預(yù)測（非ARIMA方法）

15.機器集成學(xué)習(xí)算法

16.隨機模擬、用戶流失預(yù)警、量化投資實戰(zhàn)

                               

學(xué)員評價

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（含機器學(xué)習(xí)）的思想和方法，形成科學(xué)有效的知識和能力結(jié)構(gòu)體系框架。

                            

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)評價

本次培訓(xùn)內(nèi)容豐富，基本涵蓋機器學(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，對機器學(xué)習(xí)有了更深入了解，并且提升了動手實踐能力。后續(xù)在數(shù)據(jù)分析實踐中，結(jié)合我行業(yè)務(wù)和運維場景需要，使用所學(xué)的只是和方法更好的解決問題。同時希望后期與CDA數(shù)據(jù)分析師在專題類課程多交流，CDA認證、項目咨詢等多方面達成更深入合作。

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