2019全国高校大数据挖掘与可视化技术培训班(南京)
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2019全国高校大数据挖掘与可视化技术培训班(南京)已过期
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发票类型:增值税普通发票 增值税专用发票 |
会议日程
(最终日程以会议现场为准)Day1 | 时间 | 任务 | 培训内容 |
上午 | 开班仪式 | ||
专家报告 | 主题分享:大数据与开放知识计算 | ||
主题分享:大数据行业与应用的机遇与挑战 | |||
主题分享:大数据专业建设与人才培养 | |||
下午 | 培训开幕式 | 讲解本次培训的内容安排 | |
开发工具教学 | 讲解本次培训开发的主要工具 | ||
Day2 | 第一阶段:数据sense培养 | 实训案例一:基于大数据可视化的城市通勤特征分析研究 | |
案例介绍 | 利用数据可视化技术对公共交通卡大数据进行分析和研究,对于了解城市通勤特征、分析城市功能区分布、完善城市智能交通系统等具有十分重要的意义。本案例基于2015年4月上海市公共交通卡刷卡大数据,建立轨道交通出行数据模型,并在此基础上通过文字云图、条形图、地图等不同的数据可视化呈现方式,展示了在不同时间、距离、空间分布下的地铁出行客流特征。 | ||
时间 | 任务 | 培训内容 | |
上午 | 商业智能(BI)项目流程讲解 | 1. 介绍BI项目的常规企业流程和交付物2. 分享BI项目案例 | |
KPI与功能点设计 | 介绍KPI的设计过程和设计方法 | ||
数据清洗与加工 | 介绍根据功能点和可视化系统的终端数据需求,将数据进行清洗,形成标准的数据表格 | ||
下午 | 可视化系统开发以及项目总结 | 介绍依据清洗后的数据,通过Jupyter Notebook + PyEcharts开发可视化报表;这一过程可能与数据清洗持续迭代,最终产出一个可视化系统 | |
Day3 | 第二阶段:结构化数据分析项目训练 | 实训案例二:P2P网络贷款违约预测 | |
案例介绍 | P2P网络贷款的核心竞争力是风险控制能力尤其是指信用风险的控制能力,国内P2P网络贷款平台发展时间较短,加之平台运营模式多种多样,很难形成对信用风险管理系统统一的认识。查阅大量文献后,发现国内的一些学者大部分采用定性分析法对借款人的信用风险进行评估,根据这些结论,投资者只能定性了解理论上什么样的借款人违约风险高,不能讲风险量化处理,很难从整体上把控投资风险,不利于投资作出合理的投资决策。也远不能满足投资者最基本的投资资金安全性的需求。因此,利用Logistic回归模型定量的对P2P网络贷款信用风险的研究具有重要的现实意义。 | ||
时间 | 任务 | 培训内容 | |
上午 | 结构化数据分析项目流程讲解 | 1. 介绍机器学习(ML)项目的常规流程和交付物2. 分享ML项目案例 | |
数据清洗与特征工程技巧 | 介绍结构化数据分析中两大工作:数据清洗和特征工程的技巧 | ||
特征工程设计与开发 | 每组根据业务逻辑,设计特征工程,然后进行探索性分析,验证特征工程合理性 | ||
下午 | 模型建立与调优以及项目总结 | 1. 依据特征总表建立模型2. 输出模型的评估标准和变量重要性3. 对特征工程提出新的想法,迭代改进 | |
Day4 | 第三阶段:非结构化数据分析项目能力进阶 | 实训案例三:”你好,旧时光”文本挖掘分析 | |
案例介绍 | 《你好,旧时光》(又名:玛丽苏病例报告)是青春文学作家八月长安所作的青春小说。小说讲述了出生在八十年代末的普通小姑娘余周周童年与妈妈相依为命,中学经历诸多波折急速成长的故事。小说引发了读者对大学前学生时代的很多共鸣,行行句句,倾注了作者对青春和对自己的剖析。本案例将运用文本挖掘方法对《你好,旧时光》原著进行分析,探究文本及人物行为之间的关系。 | ||
时间 | 任务 | 培训内容 | |
上午 | 文本挖掘(TM)项目流程讲解 | 1. 介绍TM项目的常规流程和交付物2. 分享TM项目案例 | |
文本挖掘技巧讲解 | 介绍TM的变量创建、特征工程技巧。 | ||
数据探索性分析 | 对数据进行探索性分析,探究可能的结论并根据数据特征验证特征是否合适 | ||
特征工程设计与开发 | 1. 依据特征工程的设计方案,对数据进行加工,完成特征提取2. 根据业务逻辑,进行探索性分析,验证特征工程合理性 | ||
下午 | 模型建立与调优以及项目总结 | 1. 依据特征总表建立模型2. 输出模型的评估标准和变量重要性3. 对特征工程提出新的想法,迭代改进 | |
Day5 | 百度创新中心参观交流 |
会议嘉宾
(最终出席嘉宾以会议现场为准)参会指南
费用标准:2500元/人。培训期间食宿统一安排,交通、食宿费用自理。培训结束后颁发结业证书。
温馨提示酒店与住宿:为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与manbext客户端下载客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。退款规则:活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。
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