深圳好的大数据分析培训机构

　　CDA(Certified Data Analyst)，亦称“CDA数据分析师”，指在互联网、零售、金融、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。CDA秉承着总结凝练先进的商业数据分析实践为使命，明晰各类数据分析从业者的知识体系为职责，旨在加强范围内化、科学化、专业化的大数据及数据分析人才队伍建设，进一步提升数据分析师的职业素养与能力水平，促进数据分析行业的高质量持续发展。

　　机器学习在线学习网站哪个好？

　　机器学习在线学习网站哪个好？随着人工智能的发展，从事机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才稀缺就业前景非常好，因此学习机器学习的人越来越多。

　　机器学习是一门多领域交叉，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门。机器学习在线学习网站小编推荐博学谷，接下来介绍下博学谷机器学习的课程内容：

　　一、机器学习概念入门

　　学习内容：课程设置及大数据和机器学习区别、大数据时代究竟改变了什么、大数据架构体系和机器学习在大数据架构位置、以推荐系统为例、人工智能应用场景、人工智能各概念的区别和联系、什么是机器学习问题、基于规则的学习和基于模型的学习、机器学习各概念详解、机器学习概念补充及分类浅析、监督学习详解、无监督学习详解、半监督学习详解、强化学习和迁移学习、机器学习三要素理解、机器学习模型选择、进入机器学习较佳时机。

　　二、机器学习数学基础

　　学习内容：高中基础、sigmod函数求导、tanh函数、凸函数、机器学习高数必备。

　　三、机器学习语言基础之Python语言

　　学习内容：机器学习语言基础、python基础介绍、Python安装及第三方库使用、安装Anaconda及组件介绍、jupyter详解、Pycharm和Anaconda整合、Python3编码和解码原理、包的导入多种形式、Python数据类型、Python随机数和常变量表示、Python输入详解、Python格式化输出、机器学习语言-Python快捷键。

　　四大数据结构详解学习内容：、list集合、list函数详解、tuple函数详解、dict数据结构详解、dict函数详解、集合的内容、列表表达式、元祖和生成器推导式、函数类型详解、参数类型、lambda和reduce含糊、条件控制语句、文件读写异常信息、面向对象过程、GUI程序设计

　　四、Python数据分析库实战

　　Python数据分析库实战学习内容：卷积操作实践、随机数创建方式、array创建方式

　　矩阵的其他创建方式、矩阵的分析方法、矩阵的运算及分解实战详解、Series、DataFrame的详解、Pandas统计计算实践、Pandas的读取文件操作、

　　Python数据分析库实战学习内容：矩阵基础知识详解、了解其他矩阵、矩阵分解、特征降维及PCA引入、新坐标基的表示、PCA算法思想及步骤、PCA算法举例、PCA实践、matplotlib绘图基础、Matlotlib绘制不同图形、Grid和legend实战、基础方式绘制图形、机器学习语言-面相对象方式绘制及总结。

　　五、用户标签预测项目实战

　　1、用户画像标签预测实战学习内容：机器学习应用、用户画像基础、理解用户画像数据、应用标签系统、用户画像建模基础、决策时引入、基于规则建树、构建决策树三要素及熵定义、ID3算法及改进、剪枝、如何计算信息增益举例、相亲数据集实战、相亲数据集实践改进、iris鸢尾花识别、手写体识别数据。

　　2、集成学习算法学习内容：Gini系数详解、Cart树举例、Gini系数演变过程、集成学习分类、数据挖掘实战-随机森林原理详解、Bagging算法、模型偏差和方差理解、数据挖掘实战、Adaboost算法详解、Adaboost算法数学原理、Adaboost算法原理举例、Adaboost算法推广到多分类、GBDT算法了解。

　　六、推荐系统

　　1、推荐系统入门：模型保存、交叉验证方法、网格搜索、管道pipeline、什么是推荐系统及了解推荐引擎、推荐系统算法简介、用户的相似度和物品相似度度量、相似度计算、UserCF

　　itemCF、UserCF和ItemCF区别和联系、代码讲解、UserCF代码实战、ItemCF、架构设计。

　　2、推荐案例实战：基于KNN推荐详解、基于surprise库API实践、基于surprise电影推荐、基于SVD分解、音乐推荐、SaprkMllib简介、SparkMLLIB的Vec、SparkMLLIB基本数据类型及统计量实现、SparkMLLIB特征处理、1SparkMLLIB随机森林及GBDT、LFM隐因子分解理论基础、SparkALS推荐、SparkALS代码实战。

　　3、电商数据推荐案例实战学习内容：推荐算法基于知识的推荐简介、使用关联挖掘算法的基础概念、Apriori算法、候选项集产生其他方法、Apriori算法举例、Aprori算法和FPGrowth算法总结、FPGrowth算法Spark实现详解、FPGrowth实战推荐算法项目、基于内容的推荐简介、推荐算法-朴素贝叶斯算法及推荐适应、图数据库。

　　七、CTR点击率预估实战

　　学习内容：推荐算法、Ctr业务描述、混合推荐算法(架构)、推荐系统评测方法、推荐项目实例简介、天池比赛、LR基础、LR原理详解、各大平台使用Ctr技术架构、Ctr的前沿技术。

　　八、机器学习面试必备

　　学习内容：机器学习面试必备、简历写法及注意事项。