主講老師: 林海（深圳）（培訓(xùn)費(fèi)：3-3.5萬元/天）
工作背景：
高端前沿技術(shù)培訓(xùn)/業(yè)務(wù)創(chuàng)新咨詢師TOGAF9Level2鑒定師國際數(shù)據(jù)管理（DAMA）協(xié)會(huì)會(huì)員全球企業(yè)架構(gòu)師協(xié)會(huì)（AEA）會(huì)員中國企業(yè)數(shù)據(jù)治理聯(lián)盟會(huì)員Hiblock區(qū)塊鏈社區(qū)專職講...
主講課程：
1.區(qū)塊鏈培訓(xùn)：《區(qū)塊鏈技術(shù)沙盤推演和商業(yè)模式重構(gòu)》2.大數(shù)據(jù)培訓(xùn)：《大數(shù)據(jù)思維演變和商業(yè)模式創(chuàng)新》3.企業(yè)架構(gòu)培訓(xùn)：《企業(yè)架構(gòu)方法(TOGAF9)和信息化頂層設(shè)計(jì)》4.財(cái)務(wù)共...
進(jìn)入大數(shù)據(jù)的真實(shí)世界-數(shù)據(jù)挖掘入門和應(yīng)用課程大綱詳細(xì)內(nèi)容
課程分類： 大數(shù)據(jù)
課程目標(biāo)：
課程對(duì)象：
課程時(shí)間：1天
第一單元思維轉(zhuǎn)變：從報(bào)表統(tǒng)計(jì)思維進(jìn)入數(shù)據(jù)分析思維
一、入門：數(shù)據(jù)是對(duì)“事實(shí)”的觀測
二、轉(zhuǎn)變：數(shù)據(jù)思維意味著什么
1、主動(dòng)找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍?dòng)推薦
2、抽樣數(shù)據(jù)變?yōu)槿瘮?shù)據(jù)
3、要求精確變?yōu)闅g迎復(fù)雜
4、事后分析變?yōu)閷?shí)時(shí)監(jiān)控
5、專家分析變?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)
6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心
7、由客戶分類變?yōu)閭€(gè)性化服務(wù)
8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機(jī)器連接
第二單元認(rèn)知重構(gòu)：進(jìn)入模型和算法統(tǒng)治的世界
一、數(shù)據(jù)分析三大核心模型
1、分類：真與假；好與壞；高、中、低。不會(huì)分類，就不會(huì)思考
2、預(yù)測：輸入變量，求得結(jié)果。代表了掌握規(guī)律的能力，生活是可預(yù)知的
3、相關(guān)性：模糊、近似、有關(guān)，是一種簡便的、粗略的全盤操控能力
二、五大初級(jí)算法
1、相關(guān)性分析：最入門、最常用、最剛需的分析方法
2、散點(diǎn)圖分析：最被忽略的探索性分析方法
3、概覽性分析：教科書上都不重視的全局總覽的分析方法
4、回歸分析：最容易理解的由x推導(dǎo)出y的方程式分析法
5、聚類分析：最粗暴的物以類聚人以群分的分析方法
三、六大中級(jí)算法
1、降維分析：數(shù)據(jù)太多，抓住主要數(shù)據(jù)的方法
2、決策樹分析：最容易理解的決策分析
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析：貌似沒有規(guī)模，卻可以尋找一個(gè)規(guī)律
4、相似性分析：當(dāng)前最熱門的分析方法，如：人臉識(shí)別、指紋識(shí)別
5、可視化分析：河流圖、風(fēng)向圖、熱力圖等各種別具一格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式
6、文本分析：從大量的文字中快速提取關(guān)鍵信息
四、兩大大數(shù)據(jù)高級(jí)算法
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法：最牛逼的模擬大腦的算法，如埃爾法狗圍棋
2、支持向量機(jī)算法：實(shí)用性和準(zhǔn)確性較強(qiáng)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
第三單元操作實(shí)戰(zhàn)：從代碼中觀測到的“真實(shí)”世界
一、學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新性的解決問題
1、What：問題是什么
2、Judgement：能用數(shù)據(jù)分析解決嗎
3、Prerequisite：具備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)嗎
4、ModelSelect：選擇哪個(gè)模型
5、Visualization：怎么呈現(xiàn)結(jié)果
6、Design：設(shè)計(jì)流程，形成文檔
二、學(xué)會(huì)用代碼去測試和逼近真相
1、數(shù)據(jù)獲取（導(dǎo)入數(shù)據(jù)、爬取數(shù)據(jù)）
2、數(shù)據(jù)探索分析、概覽分析
3、明確分析目的
4、選擇x和y
5、對(duì)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換
6、選擇模型（模型選擇準(zhǔn)則）
7、使用交叉驗(yàn)證規(guī)則，切分?jǐn)?shù)據(jù)
8、用模型進(jìn)行訓(xùn)練
9、分析模型預(yù)測結(jié)果
10、確定最優(yōu)模型
11、使用和預(yù)測
12、報(bào)告和呈現(xiàn)
