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北京Sklearn

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適合對象：對大數據分析培訓,大數據培訓,計算機技術培訓等有興趣學習的學員

課時：請咨詢班型：任意時段班制：小班

開設課程校區：上地十街,高粱橋斜街59號,廠洼街校區

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課程介紹

課程亮點：

十一周sklearn課程，讓菜菜帶你認識sklearn，帶你深入淺出地探索算法的神秘世界。我會為你解讀sklearn中的主流算法，帶你處理數據，調整參數，完善算法，調用結果。我會為你解析參數，助你理解算法原理，也會帶你遍歷案例，帶你實戰給你刷經驗。十一周之后，人人都能夠三行實現算法，實現少加班，多鉆研，在數據行業乘風破浪的目標，為成為優秀的數據挖掘工程師打下堅實的基礎~

學習目標：

使用數據科學領域切主流語言python及其建模庫sklearn庫座位課程核心工具，基于真實數據集和項目案例，集合python工具與機器學習算法完成整個案例實戰

課程內容：

第1章: 菜菜的機器學習sklearn課程介紹

第2章: 決策樹

2.1分類樹

2.2回歸樹

2.3回歸樹案例：用回歸樹擬合正弦曲線

2.4案例：泰坦尼克號生存者預測

第3章: 隨機森林

3.1集成算法概述

3.2隨機森林分類器、回歸器

3.3案例：用隨機森林填補缺失值

3.4機器學習中調參的基本思想

3.5案例：隨機森林在乳腺癌數據上的調參

第4章: 數據預處理和特征工程

4.1數據預處理與特征工程

4.2數據預處理：無量綱化：數據歸一化、缺失值、處理分類型數據、處理連續型數據

4.3特征選擇過濾法：方差過濾、卡方過濾、F檢驗和互信息法、嵌入法、包裝法

第5章: 主成分分析PCA與奇異值分解SVD

5.1降維算法

5.2參數應用案例：高維數據的可視化

5.3屬性應用案例：人臉識別中的components_應用

5.4接口應用案例：用人臉識別看PCA降維后的信息保存量

5.5接口應用案例：用PCA實現手寫數字的噪音過濾

5.6總結：原理，流程，重要屬性接口和參數

5.**CA實現784個特征的手寫數字的降維

第6章: 邏輯回歸與評分卡

6.1邏輯回歸

6.******rn當中的邏輯回歸

6.3二元邏輯回歸的損失函數

6.4正則化：重要參數penalty & C

6.5邏輯回歸的特征工程

6.6重要參數max_iter - 梯度下降求解邏輯回歸的過程

6.7梯度的概念與解惑、步長的概念與解惑

6.8二元回歸與多元回歸：重要參數solver & multi_class

6.9樣本不均衡與參數class_weight

6.1評分卡案例 - 評分卡與完整的模型開發流程

6.11評分卡 - 數據預處理- 重復值與缺失值、異常值

第7章: 聚類算法KMeans

7.1無監督學習概述，聚類vs分類

7.******rn當中的聚類算法

7.3簇內平方和，時間復雜度

7.*****ns - 重要參數n_clusters

7.5聚類算法的模型評估指標

7.6案例：輪廓系數找n_clusters

7.7案例：Kmeans做矢量量化

第8章: 支持向量機（上）

8.**VM

8.2線性SVC的損失函數

8.3函數間隔與幾何間隔

8.4拉格朗日對偶函數

8.5線性SVM可視化

8.6案例：如何選取核函數

8.7案例：在乳腺癌數據集上探索核函數的性質

第9章: 支持向量機（下）

9.1簡單復習支持向量機的基本原理

9.2參數C的深入理解：多個支持向量存在的理由

9.3二分類SVC中的樣本不均衡問題：重要參數class_weight

9.**VC的模型評估指標

9.5混淆矩陣與準確率

9.6精確度Precision、召回率Recall與F1 measure

9.7對多數類樣本的關懷：特異度Specificity與假正率FPR

9.******rn中的混淆矩陣

9.**OC曲線：Recall與假正率FPR的平衡

9.1案例：預測明天是否會下雨 - 案例背景

9.11案例：導庫導數據，探索特征，jupyter中的快捷鍵

9.12案例：分集，優先處理標簽

9.13案例：描述性統計，處理異常值

9.14案例：現實數據上的數據預處理

9.15案例：現實數據集上的數據預處理 - 處理連續型變量

9.16案例：建模與模型評估

9.17案例：模型調參：追求精確度與recall的平衡

第10章: 回歸大家族：線性回歸，嶺回歸，Lasso與多項式回歸

10.1課時 182 : 線性回歸大家族

10.2多元線性回歸的基本原理和損失函數

10.3回歸類模型的評估指標

10.4多重共線性：含義，數學，以及解決方案

10.5嶺回歸處理多重共線性

10*****so

10.7線性數據與非線性數據

10.8線性vs非線性模型

10.9離散化：幫助線性回歸解決非線性問題

10.1多項式回歸

第11章: 樸素貝葉斯

11.1概率論基礎 - 貝葉斯理論等式

11.2瓢蟲冬眠：理解條件概率

11.3貝葉斯的性質與后驗估計

11.4漢堡稱重：連續型變量的概率估計

11******rn中的樸素貝葉斯

11.6高斯樸素貝葉斯

11.7多項式樸素貝葉斯

11.8伯努利樸素貝葉斯

11.9補集樸素貝葉斯

11.1案例：貝葉斯做文本分類

第12章: XGBoost

學校介紹

數據分析師核心優勢

CDA數據分析師系統培訓立足于數據分析領域教育事業，覆蓋了國內企業招聘數據分析師所要求的技能，進一步提升數據分析師的職業素養與能力水平，促進數據分析行業的高質量持續快速發展。

數據分析師機構簡介

經管之家于2003年成立與中國人民大學經濟學院，致力于推動經濟的進步，傳播優秀教育資源，目前已經發展成為國內大型的經濟、管理、金融、統計類的在線教育和咨詢網站，也是國內*活躍和具影響力的經管類網絡社區。

經管之家運營團隊：北京國富如荷網絡科技有限公司，成立于2006年6月，公司以經管之家為運營平臺，經營業務包括培訓業務、數據處理和分析服務和教輔產品等。經管之家"數據分析培訓中心" 自2007年成立以來，致力于開展統計軟件、數據分析和數據挖掘的培訓與咨詢服務，目前已有專家、講師團隊100多位，擁有自主版權的視頻課程60多門，每年開設現場培訓班100余場，建立了完備的數據分析培訓課程體系，每年培訓學員3000多人。服務過的企業包括中國電子商務中心、招商銀行、中國人民銀行、中國郵政儲蓄、中國聯通、中國汽車技術研究中心、南京梅鋼等機構。

發展至今，經管之家"數據分析培訓中心"已經成為具有影響力和知名度的數據分析培訓機構，我們一直努力做到：將數據分析變成一門常識，讓統計軟件成為學術研究的好伙伴，企業經營的好軍師。

數據分析師學校優勢

CDA優勢如何？

2013年，經管之家創立"CDA數據分析師"品牌，致力于為社會各界數據分析愛好者提供*優質、*科學、*系統的數據分析教育。截止2015年已成功舉辦40期系統培訓，培訓學員達3千余名；中國數據分析師俱樂部（CDA CLUB），已舉辦30期線下免費沙龍活動，累積會員2千余名；中國數據分析師行業峰會（CDA Summit），一年兩次，參會人數達2千余名，在大數據領域影響力超前。"CDA數據分析師"隊伍在業界不斷壯大，對數據分析人才產業起到了巨大的推動作用。

優勢一：師資與課程研發

CDA數據分析師系統培訓，由經管之家根據CDA認證標準而設立的一套針對數據分析師技能的全面系統培訓。培訓師資目前來自學界、實務界相關領域的講師、教授、專家、工程師以及企業資深分析師，名師薈萃，代表了國內數據分析培訓的專業水平，可以更好地保證培訓的學員既能學到扎實的數據分析理論知識，又能具備較強的利用軟件解決實際問題的能力，保證學員能勝任各行業數據分析師工作的要求。CDA數據分析師培訓注重結合實際，把具技術含量、具價值理念的課程傳授給學員。課程還注重啟發式教學，讓學員在動手解決問題中去學習。

CDA數據分析師課程的大綱和內容，既由經管之家、CERTIFIED DATA ANALYST INSTITUTE(CDA協以及大數據、數據挖掘領域專家潛心開發和反復研究，又經過科學的調研確定，并且將不斷地隨著數據分析的市場需求和數據分析技術的發展而調整，課程內容始終關注市場、關注前沿。課程內容的設計更注重階梯化、體系化的原則，每一個學員，不論學習和工作的背景如何，都能在該課程體系中很快找到適合自己的課程，并不斷學習提高。

優勢二：繼續學習

所有CDA學員除了學習現場課程之外，還會得到全程視頻錄像及輔助學習視頻課程（包括統計軟件、數據挖掘、大數據等內容），此系列視頻課程可以進行后期鞏固學習和進修學習，可扎實現學技能、拓展課余知識、升華技術層級。CDA數據分析師培訓體系除了CDA LEVEL認證培訓以外，還推出了CDA就業脫產培訓，使跨行、跨專業的學生、待業人員能夠進行全面的脫產集訓，并在培訓后解決學員就業，拿到高薪工作。除此之外，CDA還為有基礎的學員提供了更多元化更高級的行業專題培訓，包括*前沿的PYTHON、SPARK等工具，電商、金融、游戲等各行業專題，以及量化投資、CRM營銷、臨床醫學等細分領域。

優勢三：在線學習

Pe******et（就學教育）為CDA數據分析師在線學習平臺。視頻可實現隨時隨地在線聽課，10分鐘一小節，可進行個性化、碎片化學習，更具針對性與便利性。CDA上課方式分為現場及遠程兩種方式，遠程在線學習引進了*新設備與技術，與思科的合作解決了各地區學員的需求，實現了如同現場般的遠程答疑及討論氛圍。

優勢四：人才認證

參與CDA培訓學員可以參加一年兩次的"CDA數據分析師認證考試"，并獲得專業證書與持證人特權。CDA認證考試目前有"LEVEL 1業務數據分析師"，"LEVEL 2建模分析師"，"LEVEL 2大數據分析師"，考試由經管之家主辦，通過者獲得經管之家CDA認證證書，并可到臺灣申請由"中華資料采礦協會"頒發的"資料采礦分析師"證書，亦可獲得由CDA協會認證的"CERTIFIED DATA ANALYST CERTIFICATION"。

優勢五：CDA社群

經管之家有十二個社區，七百個版塊，六百萬會員。每日討論的熱點話題及資料以千計。學員在學后可以到"CDA數據分析師"版塊進行交流、提問、下載資料等，形成數據分析專業聚集地，促進學員在圈子交流中高效發展。

除了在線平臺，中國數據分析師俱樂部（CDA CLUB）匯聚了數據分析領域的各界興趣愛好者，截止2015年已舉辦30期線下沙龍活動，會員累計2千余名，有高級會員與普通會員。在俱樂部中各會員可以通過共享資源方式獲得相應積分，以積分兌換其他優質資源，形成了自發式的交流互動。

中國數據分析師行業峰會、大數據生態縱覽峰會（CDA SUMMIT）。一年兩次的行業峰會，匯聚了國內*的專家學者，發布前沿思想與技術，參會人員上千名，盛世浩大，影響超前，為數據人才和大數據行業的發展起到了極大的推動作用。

發展歷程：

"2006年

開展數據統計、計量實戰，學術研究等相關培訓視頻和現場班

2007年

開展數據統計、數據分析相關培訓班

2011年

隨著大數據熱潮的來臨，依托累計上萬類共享資料，多年沉淀師資團隊，論壇召集多位專家，研發CDA數據分析師體系

2013年