广州CDA数据分析师培训学校
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人工智能

CDA A+学位项目

人工智能工程师

成为AI时代“十字型”技术

  • 开课期数
    随报随学
  • 学习周期
    5个月,21周
  • 课程价格
    ¥10800
  • 本期限量席位
    100
  1. 在线自由学习+完备课程体系
  2. 全程监督辅导+项目实作案例
  3. 行业认可+企业证书认证

国内外讲师团队联合打造

The latest lesson plan

课程计划

本课程为人工智能工程师在线学习解决方案,
总共包含16个学习模块,分为21周学习阶段。平均每周需要10+小时学习时间。

  • 01
  • 人工智能之数学基础(约6小时)
  • 1.微积分 2.线性代数 3.概率论与数理统计
  • 02
  • 数据库基础——关系型数据库(约8小时)
  • 1.SQL入门及安装 2.数据表及字段操作 3.SQL查询、链接 4.SQL商业应用案例
  • 03
  • 数据库基础——非关系型数据库(约5小时)
  • 1.MongoDB简介 2.MongoDB的常用操作 3.MongoDB的使用 4.Python操作MongoDB
  • 04
  • 人工智能之Python基础篇(约5小时)
  • 1.Python的安装与环境配置 2.Python的基础与规范 3.Python的基本对象类型 4.Python语句
  • 05
  • 人工智能之Python进阶篇(约5小时)
  • 1.函数 2.类与对象 3.库与模块 4.文件 5.错误与异常
  • 06
  • 人工智能之数学基础(约6小时)
  • 1.Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍 2.Python统计分析基础 3.SVD分解与主成分分析 4.线性回归算法实现 5.岭回归、Lasso和弹性网 6.判别分析 7.梯度下降算法原理与Scikit-Learn实现 更多课程介绍 >>
  • 07
  • 人工智能之机器学习进阶篇(约20小时)
  • 1.KNN较近邻元素分类器 2.时间序列模型 3.EM算法 4.聚类分析 5.决策树模型的基本原理与Scikit-Learn实现 更多课程介绍 >>
  • 08
  • 人工智能之复杂网络分析(约10小时)
  • 1.图论 2.复杂网络的拓扑结构性质 3.更多类型的网络 4.复杂网络的演化 5.复杂网络的功能 6.案例:北京市轨道交通的有效性 7.案例:社交网络数据分析

Project case practical training

项目案例 实战特训

有知识的地方必有案例,50个经典案例,每周练习与项目实战,玩转机器学习!(以下节选部分案例)

  • 案例 1
  • 通过人脸识别系统,自动识别视频前人员的基本信息和表情状态,根据不同的人不同的状态自动推荐个性化的广告。
  • 案例 2
  • 对抗生成网络实战--人脸生成,基于 Deep Convolutional GANs 算法学习人脸特征并生成全新人脸图片。
  • 案例 3
  • 深度学习应用实战--Object Detection,基于SSD物体检测算法框架,详解技术核心,基于TensorFlow实现此框架。
  • 案例 4
  • 无监督特征学习--自编码网络,用tensorflow设计自编码网络,在MNIST上训练网络,深入理 解自编码网络的结构。
  • 案例 5
  • 机器学习核心算法--梯度下降算法,使用tensorflow打造预测模型,并详解算法原理和推导。
  • 案例 6
  • 利用深度学习技术,制作智能的语音问答系统。

Teachers in the industry

业界师资

  • 董雪婷(Yuki)复旦大学数学学院,CDA Institute会员
  • 董雪婷(Yuki)

    复旦大学数学学院,CDA Institute会员 拥有近10年的数据项目工作经验,曾就职于美资咨询公司Hay Group(现名为光辉合益),通过数据驱动帮助客户 提升组织效能。 后转为甲方企业经验丰富数据挖掘工程师,曾就职于携程、饿了么、 陆金所。主要从事数据分析和挖掘工作。
  • 李御玺国立台湾大学资讯工程博士,铭传大学大数据研究中心主任
  • 李御玺

    国立台湾大学资讯工程博士,铭传大学大数据研究中心主任 铭传大学资讯工程学教授,铭传大学大数据研究中心主任,中华资料采矿协会理事 其研究领域专注于数据仓库(Data Warehousing)、数据挖掘(Data Mining)、与文本挖掘。
  • 曹鑫磊北京师范大学硕士,CDA Institute会员
  • 曹鑫磊

    北京师范大学硕士,CDA Institute会员 计算机视觉,活跃于多个国外开源项目Slack频道,精通图计算模型与各类卷积神经网络(VGGNet, Google Inception Net, ResNet 等)熟练掌握模型优化、参数调整与微调技术。 熟悉ROS系统与机器人设计原则,将深度学习应用在传统技术上以达到更的技术实现。
  • Dr. Danian Gong硅谷人工智能科学家,加州科技大学客座教授,ProEdst机器学习课程导师
  • Dr. Danian Gong

    硅谷人工智能科学家,加州科技大学客座教授,ProEdst机器学习课程导师 清华大学EE专业博士学位。2001年起在加州硅谷从事人工智能算法以及硬件软件开发与创新工作。先后担任Cadence 主架构师,三星美国智能芯片开发方面主架构师及设计总监等。 参与创建Nemochips,VMChips直至被APUSONE等收购。
  • 张忠元理学博士 211高校教授博士生导师
  • 张忠元

    理学博士 211高校教授博士生导师 中国计算机学会会员,主要研究兴趣在复杂网络分析和智慧城市。在Data Mining and Knowledge Discovery,Physical、中国科学等国内外期刊上发表学术论文十余篇。 爱思唯尔杰出审稿人,教授课程包括数学分析,运筹学,数据挖掘和统计学等。
  • 李奇微软EXCEL MVP

  • 李奇

    微软EXCEL MVP

    中国电子表格应用大会经管之家讲师有丰富的Excel数据分析线上及线下培训经验,曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队咨询顾问。
  • 韩要宾沐垚科技创始人

  • 韩要宾

    沐垚科技创始人

    研究方向:数字图像处理。发表相关学术论文5篇(其中4篇El, 1篇SCI)。5年电商从业经验,3年数据挖掘实战经验。专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习的研究。
  • 吴昊天北理工数据学院 CDA Level 2大数据分析师考试组长
  • 吴昊天

    北理工数据学院 CDA Level 2大数据分析师考试组长 曾就职于电子科技大学大数据中心医疗卫生研究所,历任数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职,多次参与并主导医保反领域和智慧诊疗相关算法设计、执行、优化等相关工作, 拥有丰富的算法研发经验与多项算法专利。拥有丰富的数据类项目管理经验。

线上教学

  • 在线学习解决方案

    使用先进强大的在线教育系统,您可根据自身时间自由学习,享有视频回放、在线作业、在线考试等一体化优质学习体验。 21周从零成长计划,平均每周学习及项目作业时间为10+小时,阶段性提升,步步为营。 全程专业的讲师答疑及教学辅导,更贴近每个学生的个性化学习需求
  • 适用人群

    对Python、机器学习、深度学习、人工智能感兴趣的各界人士。

course features

课程特色

CDA数据分析师人才教育品牌联合海内外讲师团队共同打造AI在线学习解决方案。旨在培养AI时代“十字型”技术。

  • 垂直专业深度
  • 从人工智能的数学基础、数据库基础、python,到机器学习、复杂网络、Tensorflow、深度学习等16大模块垂直深入,扎实专业技能功底。
  • 纵向创新力度
  • 突破传统思维的局限和传统数据分析的方法,加入目前较前沿的人工智能相关技术以及企业级大型项目案例,实战较持平的成功应用,创新落地。
  • 横向知识宽度
  • 加入行业跨界知识与多领域的应用场景模块,如“对抗生成网络、智能问答系统、文本分析、图像识别”等,引入人工智能应用的多场景多案例。
  • 课程服务体验
  • 在线碎片化学习,加入在线练习功能和课后作业指导服务,为每一位立志于在人工智能领域有所建树的学员提供、贴心的在线学习解决方案。

Eugenics Program

优益生计划

  • 我们为支持热爱学习的困难生,并激发他们的学习动力,面向在读学生群体(硕士及以下学位)推出“优生公益计划”。

  • 该计划具有 10个0元席位,只要您热爱学习并满足条件皆可申请,我们会通过相应的测试进行席位筛选。 被录取的优益生在学习过程中必须完成每个阶段的学习并通过考试,才能继续学习下一个阶段。若某阶段未考过会进行一次补考, 补考不过将取消优益生资格。

  • 在线申请优益生
新闻详情

广州目前靠谱的数据分析师培训学校名单汇总公布

来源:广州CDA数据分析师培训学校时间:2022/8/11 17:52:11 浏览量:160

​  「广州CDA数据分析师」-深耕数据人才教育15年,致力于打造数据人才全方位学习平台,汇聚优质学习资源,助力数据人才找到好工作。开设的课程有:数据分析培训,业务数据赋能,商业策略分析,精益数据挖掘,python机器学习等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。

  数据分析培训课程要学什么?

  第1部分:

  主要是带领大家了解数据分析,包括数据分析产生背景、什么是数据分析、数据分析的应用场景、数据分析的流程、开发工具的基本使用及常见数据分析工具等。通过本章的学习,希望大家能够对数据分析有一个初步的认识,并为后续章节的学习准备好开发环境。

  第2部分:

  主要针对科学计算库NumPy进行讲解,包括创建数组、数据类型、数组运算、索引和切片操作、转置和轴对称、通用函数、使用数组处理数据、线性代数模块及随机数模块等,并结合酒鬼漫步的案例,讲解如何使用NumPy数组参与简单的运算。希望读者能熟练使用NumPy包,为后面章节的学习奠定基础。

  第3部分:

  主要介绍的是Pandas的基础功能,包括数据结构分析、索引操作、算术运算与数据对齐、数据排序、统计计算与描述、层次化索引和读写操作,并结合北京高考分数线的分析案例,讲解如何使用Pandas操作数据。通过对本章的学习,希望大家可以用Pandas实现简单地操作,为后续深入地学习打好扎实的基础。

  第4部分:

  进一步介绍了Pandas的数据预处理,包括数据清洗、数据合并、数据重塑和数据转换,并结合预处理部分地区信息的案例,讲解了如何利用Pandas预处理数据。数据预处理是数据分析中必不可少的环节,希望大家要多加练习,并能够在实际场景中选择合理的方式对数据进行预处理操作, 另外还可以参考提供的文档深入地学习。

  第5部分:

  继续介绍了Pandas的聚合与分组运算,包括分组聚合的原理、分组操作、数据聚合及其它分组级运算,并结合运动员基本信息的案例,讲解如何在项目中应用分组与聚合运算。大家在学习与理解的同时,要多加练习,可根据具体情况选择合理的技术进行运用即可。

  第6部分:

  介绍了几个数据可视化工具,包括Python 2D绘图库Matplotlib、绘制统计数据的库Seaborn和交互式可视化的库Bokeh,并结合某年旅游景点的案例,讲解如何使用Matplotlib库绘制图表辅助分析。希望通过本章的学习,读者可以体会到在数据分析中运用可视化的好处。

  第7部分:

  围绕着时间序列数据分析进行了介绍,包括创建时间序列、时间序列的索引和切片操作、固定频率的时间序列、时间周期与计算、重采样、滑动窗口及时序模型ARIMA,并结合预测股票收盘价的案例,讲解了在项目中如何用时序模型对时间序列数据进行预测分析。通过对本章内容的学习,读者应该掌握处理时间序列数据的一些技巧,并灵活加以运用。

  第8部分:

  主要针对文本数据分析进行讲解,包括文本数据分析的工具、文本预处理、文本情感分析、文本相似度和文本分类,并结合商品评论分析的案例,讲解了如何利用NLTK与jieba预处理和分析文本数据。希望通过对本章知识的学习,读者可以理解文本数据分析的原理,以便后续能基于机器学习更深入地去探索。

  第9部分:

  这部分是一个完整的实战项目,用于统计分析当前北京租房的信息,包括数据收集、预处理数据、数据分析,以及利用图表展现数据。希望通过对本章的学习,读者能够灵活地运用数据分析的技术,具备开发简单项目的能力。

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