【培訓(xùn)對(duì)象】
有數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)知識(shí) 有編程基礎(chǔ)知識(shí) 有統(tǒng)計(jì)學(xué)基本知識(shí) 有數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析的基本概念 對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣

【培訓(xùn)收益】

第1天
主題 Python的優(yōu)點(diǎn)和不足
大綱 優(yōu)點(diǎn)
1、python語(yǔ)言更接近自然語(yǔ)言
2、python是開(kāi)放源碼的自由軟件
3、python可移植在各種平臺(tái)上
4、python支持面向過(guò)程的函數(shù)編程，也支持面向?qū)ο蟮某橄缶幊?br /> 5、可擴(kuò)展和可嵌入
6、各種功能豐富的庫(kù)
7、編碼規(guī)范。各種強(qiáng)制縮進(jìn)方式提供了可讀性。
不足
8、運(yùn)行速度可能不理想。
9、python是開(kāi)源軟件，通過(guò)封裝加密進(jìn)行商業(yè)化，就是一個(gè)問(wèn)題。
10,、繁多的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù)
主題 重要的python庫(kù)
大綱 1、NumPy （numerical python）
2、Pandas 處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)
3、Matplotlib 繪制數(shù)據(jù)圖表
4、IPython 交互式窗口，科學(xué)計(jì)算工具集的一部分
5、SciPy 專門解決科學(xué)計(jì)算中，標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題域的包的集合。
6、Scikit-learn 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
主題 Python的安裝和配置
大綱 1、anaconda
2、Windows系統(tǒng)下的安裝
3、Linux系統(tǒng)下的安裝
主題 Ipython基礎(chǔ)
大綱 1、IPython交互式計(jì)算和開(kāi)發(fā)環(huán)境
2、Ipython啟動(dòng)、簡(jiǎn)單命令
3、內(nèi)省
4、使用歷史命令
5、與操作系統(tǒng)交互
6、軟件開(kāi)發(fā)工具
7、ipython html notebook
8、用ipython提高代碼開(kāi)發(fā)效率
9、ipython高級(jí)功能
主題 Ipython編碼效率與高級(jí)功能
大綱 1、利用python提高代碼效率的幾點(diǎn)提示
2、高級(jí)Ipython功能
第2天
主題 numpy數(shù)組和矢量計(jì)算
大綱 1、NumPy的ndarray：多維數(shù)組
2、通用函數(shù) 數(shù)組函數(shù)
3、利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理
4、用于數(shù)組文件的輸入輸出
5、線性代數(shù)
6、隨機(jī)數(shù)生產(chǎn)
7、隨機(jī)漫步
主題 pandas 數(shù)據(jù)處理分析工具
大綱 1、pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
2、基本功能
3、匯總和計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)
4、處理缺失數(shù)據(jù)
5、層次化索引
6、其他有關(guān)pandas的話題
主題 數(shù)據(jù)加載 轉(zhuǎn)儲(chǔ)
大綱 1、讀寫文本格式的數(shù)據(jù)
2、二進(jìn)制數(shù)據(jù)格式
3、使用HTML和Web API
4、使用數(shù)據(jù)庫(kù)
5、使用excel文件
6、使用hadoop大數(shù)據(jù)
主題 簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)清洗
大綱 1、合并數(shù)據(jù)集
2、重塑和軸向旋轉(zhuǎn)
3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
4、字符串操作
主題 python的繪圖和可視化
大綱 1、python的圖形化工具生態(tài)系統(tǒng)
2、matplotlib API入門
3、pandas中的繪圖函數(shù)
4、繪制地圖
第3天
主題 數(shù)據(jù)的分組計(jì)算--分層樣本
大綱 1、GroupBy技術(shù)
2、數(shù)據(jù)聚合
3、分組運(yùn)算和轉(zhuǎn)換
4、透視表和交叉表
主題 時(shí)間序列
大綱 1、日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類型及工具
2、時(shí)間序列基礎(chǔ)
3、日期的范圍、頻率以及移動(dòng)
4、時(shí)區(qū)處理
5、時(shí)期及其算數(shù)運(yùn)算
6、重采樣及頻率轉(zhuǎn)換
7、時(shí)間序列繪圖
8、移動(dòng)窗口函數(shù)
9、性能和內(nèi)存使用方面的注意事項(xiàng)
主題 numpy高級(jí)應(yīng)用
大綱 1、ndarray對(duì)象的內(nèi)部機(jī)制
2、高級(jí)數(shù)組操作
3、廣播
4、ufunc高級(jí)應(yīng)用
5、結(jié)構(gòu)化和記錄式數(shù)組
6、關(guān)于排序
7、numpy的matrix類
8、高級(jí)數(shù)組輸入輸出
9、性能建議
主題 蒙特卡洛模擬
大綱 1、純python
2、用numpy向量化
3、用對(duì)數(shù)歐拉方法實(shí)現(xiàn)全向量化
4、圖形化分析
5、技術(shù)分析
主題 統(tǒng)計(jì)學(xué) 正態(tài)檢驗(yàn)
大綱 1、正態(tài)性檢驗(yàn)
2、基準(zhǔn)案例
3、現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)
第4天
主題 金融應(yīng)用 投資優(yōu)化組合
大綱 1、基本理論
2、數(shù)據(jù)
3、投資組合優(yōu)化
4、有效邊界
5、資本市場(chǎng)線
主題 k 近鄰算法
大綱 1、k近鄰算法概述
2、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：從文本文件中解析數(shù)據(jù)
3、分析數(shù)據(jù)：使用matplotlib創(chuàng)建散點(diǎn)圖
4、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)：歸一化數(shù)值
5、測(cè)試算法：作為完整程序驗(yàn)證分類器
6、使用算法：構(gòu)建完整可用的系統(tǒng)
主題 決策樹(shù)
大綱 1、決策樹(shù)的構(gòu)造
信息增益
劃分?jǐn)?shù)據(jù)集
遞歸構(gòu)建決策樹(shù)
2、使用matplotlib注解繪制樹(shù)形圖
matplotlib注解
構(gòu)造注解樹(shù)
3、測(cè)試和存儲(chǔ)分類器
測(cè)試算法：使用決策樹(shù)執(zhí)行分類
使用算法：決策樹(shù)的存儲(chǔ)
主題 概率論 樸素貝葉斯
大綱 1、基于貝葉斯決策理論的分類方法
2、條件概率
3、使用條件概率來(lái)分類
4、使用樸素貝葉斯進(jìn)行文檔分類
5、使用python進(jìn)行文本分類
主題 Logistic 回歸分析
大綱 1、基于Logistic回歸和sigmoid函數(shù)的分類
2、基于最優(yōu)化方法的 最佳回歸系數(shù)確定
梯度上升法
訓(xùn)練算法：使用梯度上升找到最佳參數(shù)
分析數(shù)據(jù)：畫出決策邊界
訓(xùn)練算法：隨機(jī)梯度上升
第5天
主題 支持向量機(jī)
大綱 1、SVM應(yīng)用的一般框架
2、基于最大間隔分隔數(shù)據(jù)
3、尋找最大間隔
4、SMO高效優(yōu)化算法
5、利用完整plattSMO算法加速優(yōu)化
6、在復(fù)雜數(shù)據(jù)上應(yīng)用核函數(shù)
主題 回歸 ----- 預(yù)測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù)
大綱 1、用線性回歸找到最佳擬合直線
2、局部加權(quán)線性回歸
3、縮減系數(shù)來(lái)“理解”數(shù)據(jù)
嶺回歸
lasso
向前逐步回歸
4、權(quán)衡偏差與方差
主題 樹(shù)回歸
大綱 1、復(fù)雜數(shù)據(jù)的局部性建模
2、連續(xù)和離散型特征的樹(shù)的構(gòu)建
3、將CART算法用于回歸
構(gòu)建樹(shù) 運(yùn)行代碼
4、樹(shù)剪枝
預(yù)剪枝 后剪枝
5、模型樹(shù)
6、樹(shù)回歸與標(biāo)準(zhǔn)回歸的比較
主題 大數(shù)據(jù)與mapreduce
大綱 1、mapreduce：分布式計(jì)算框架
2、hadoop流
3、mapreduce上的機(jī)器學(xué)習(xí)
4、在python中使用mrjob來(lái)自動(dòng)化MapReduce
5、真的需要MapReduce嗎？

 

Oracle 數(shù)據(jù)庫(kù) DBA認(rèn)證
SAS 數(shù)據(jù)分析高級(jí)程序員認(rèn)證
Hadoop大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析講師
數(shù)據(jù)庫(kù)專家。 孫增輝老師多年從事數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和教學(xué)工作。對(duì)oracle、sql server、mysql等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。對(duì)于hive、HBase這些非關(guān)系型NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)也有相當(dāng)成熟的教學(xué)實(shí)踐。
數(shù)據(jù)分析講師。孫增輝老師多年講授SAS數(shù)據(jù)分析軟件的應(yīng)用與數(shù)據(jù)分析實(shí)踐。對(duì)SSPS、R、python等在數(shù)據(jù)分析方向的教學(xué)也有相當(dāng)經(jīng)驗(yàn)。
Hadoop大數(shù)據(jù)、spark大數(shù)據(jù)分析講師。自2015年以來(lái)，孫增輝老師頻繁從事大數(shù)據(jù)方向的教學(xué)工作
Python+人工智能
Openstack云計(jì)算技術(shù)
Docker應(yīng)用容器引擎
孫增輝老師在數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析，python+人工智能，這條數(shù)據(jù)應(yīng)用鏈路上，非常擅長(zhǎng)。
從業(yè)經(jīng)驗(yàn)：
孫增輝老師從2008您進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)行業(yè)之后，基本上一直從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作。沒(méi)有脫離這個(gè)行業(yè)。
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) ：
1.項(xiàng)目名稱：華夏銀行oracle數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)培訓(xùn)
項(xiàng)目描述：孫增輝老師多次在華夏銀行進(jìn)行oracle數(shù)據(jù)庫(kù)培訓(xùn)。從2013年至2016年，幾乎每年都要進(jìn)行兩三次數(shù)據(jù)庫(kù)培訓(xùn)項(xiàng)目。
工作內(nèi)容：為專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)部門及非技術(shù)相關(guān)部門培訓(xùn)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)
2.項(xiàng)目名稱：廣東移動(dòng) 鼎湖培訓(xùn)學(xué)院 大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析
項(xiàng)目描述：長(zhǎng)期多次在鼎湖培訓(xùn)中心，多次講授大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)分析等相關(guān)課程。
工作內(nèi)容：為專業(yè)技術(shù)部門及非技術(shù)相關(guān)部門培訓(xùn)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)
3.項(xiàng)目名稱：建設(shè)銀行研發(fā)中心 大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)（北京西城）
項(xiàng)目描述：為研發(fā)人員進(jìn)行大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)

某銀行數(shù)據(jù)庫(kù)遷移項(xiàng)目
因業(yè)務(wù)發(fā)展，舊有的系統(tǒng)無(wú)法承擔(dān)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)造成的壓力，需要將數(shù)據(jù)庫(kù)遷移到新的平臺(tái)。

作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，編寫實(shí)施方案，溝通項(xiàng)目實(shí)踐窗口，安排方案測(cè)試并組織實(shí)施。

◇ 某銀行全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)管理員培訓(xùn)項(xiàng)目
為金融機(jī)構(gòu)的oracle數(shù)據(jù)庫(kù)管理員提供培訓(xùn)。
金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)人員一般有較好的技術(shù)基礎(chǔ)，這對(duì)講師的能力也是一種考驗(yàn)。

作為主講講師，講授相關(guān)技術(shù)知識(shí)。

◇ 某銀行儲(chǔ)蓄數(shù)據(jù)庫(kù)性能調(diào)優(yōu)項(xiàng)目
為機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢性能提供優(yōu)化。
由于新業(yè)務(wù)上線，系統(tǒng)老舊，以及管理能力瓶頸造成的性能無(wú)法滿足需要，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)。通過(guò)優(yōu)化代碼、重新組織存儲(chǔ)、合理建設(shè)索引等方法完成項(xiàng)目。

作為項(xiàng)目工程師，確認(rèn)影響范圍，組織實(shí)施測(cè)試，實(shí)施調(diào)優(yōu)。

◇ 某銀行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目

審核代碼、優(yōu)化代碼在數(shù)據(jù)庫(kù)中的執(zhí)行效率。維護(hù)測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)、組織測(cè)試數(shù)據(jù)。

作為數(shù)據(jù)庫(kù)管理員，提供技術(shù)支持。

◇ ORACLE OCP公開(kāi)課項(xiàng)目
面向社會(huì)培訓(xùn)的oracle認(rèn)證課程。
主要是對(duì)oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的初級(jí)學(xué)員進(jìn)行培訓(xùn)。課程內(nèi)容涉及oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的全方位知識(shí)，知識(shí)點(diǎn)全面，深度中等。

作為主講講師，安排課程進(jìn)度，組織教學(xué)實(shí)驗(yàn)，維護(hù)學(xué)習(xí)氣氛。

◇ ORACLE 數(shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備方案 咨詢項(xiàng)目
對(duì)企業(yè)的oracle數(shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備項(xiàng)目進(jìn)行咨詢。
企業(yè)的oracle數(shù)據(jù)庫(kù)災(zāi)備，是數(shù)據(jù)安全工作的重點(diǎn)，也是保障數(shù)據(jù)安全的重要手段。幫助企業(yè)完成災(zāi)備方案并實(shí)施，是一項(xiàng)十分重要的工作。

作為咨詢顧問(wèn)，進(jìn)行售前技術(shù)交流、審核實(shí)施方案、安排組織方案測(cè)試。

◇ ORACLE系統(tǒng)管理 系列培訓(xùn)/咨詢項(xiàng)目
結(jié)合各行業(yè)企業(yè)客戶的項(xiàng)目和培訓(xùn)需求，設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)相應(yīng)的課程體系、定制課件、現(xiàn)場(chǎng)培訓(xùn)、系統(tǒng)規(guī)劃、安裝、配置、性能優(yōu)化、疑難解答等。

作為主講講師/咨詢顧問(wèn)，提供技術(shù)支持，幫助界定項(xiàng)目范圍、時(shí)間長(zhǎng)度安排。

◇ 某大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院 oracle培訓(xùn)項(xiàng)目
大學(xué)生的oracle數(shù)據(jù)庫(kù)培訓(xùn)，與其他數(shù)據(jù)庫(kù)培訓(xùn)有所不同。掌握課堂紀(jì)律，安排好課程的節(jié)奏反而是更重要的部分。

作為主講講師，安排課程進(jìn)度，組織教學(xué)實(shí)驗(yàn)，維護(hù)學(xué)習(xí)氣氛。

◇ 廣東移動(dòng) SAS數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)項(xiàng)目
培訓(xùn)項(xiàng)目?jī)?nèi)容深度要求并不嚴(yán)格，但是移動(dòng)公司人員對(duì)知識(shí)的廣度要求加大。很多時(shí)候培訓(xùn)組織的過(guò)程中，都要求按照學(xué)員的需求，隨時(shí)調(diào)整講授內(nèi)容。這對(duì)講師的講授經(jīng)驗(yàn)、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、課程熟悉程度都會(huì)有較高要求。

作為主講講師，安排課程進(jìn)度，組織教學(xué)實(shí)驗(yàn)，維護(hù)學(xué)習(xí)氣氛。

◇ SAS程序開(kāi)發(fā)
面向社會(huì)的SAS公開(kāi)課。主要內(nèi)容為數(shù)據(jù)處理與簡(jiǎn)單建模。
很多數(shù)據(jù)分析課程，一開(kāi)始就講授建模部分，但是數(shù)據(jù)的采集、整理、篩選、變換才是一個(gè)數(shù)據(jù)分析師的基本功。本課程的內(nèi)容主要是數(shù)據(jù)處理。

作為主講講師，安排課程進(jìn)度，組織教學(xué)實(shí)驗(yàn)，維護(hù)學(xué)習(xí)氣氛。

◇ SAS數(shù)據(jù)分析
主要內(nèi)容是使用描述統(tǒng)計(jì)、相關(guān)分析、主成分分析、聚類、回歸分析、邏輯回歸、方差分析、時(shí)間序列分析等方法對(duì)數(shù)據(jù)繼續(xù)分析處理。

作為主講講師，安排課程進(jìn)度，組織教學(xué)實(shí)驗(yàn)，維護(hù)學(xué)習(xí)氣氛。

工作內(nèi)容： 組織培訓(xùn)并安排考試考核 

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析II（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析有多個(gè)含義，普通含義的數(shù)據(jù)分析包括展現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)，對(duì)數(shù)據(jù)做分類匯總，發(fā)現(xiàn)其中的TOPN數(shù)據(jù)，對(duì)比數(shù)據(jù)的不同與變化等。這些常規(guī)分析可以通過(guò)數(shù)據(jù)透視表來(lái)完成。這些內(nèi)容在課程《業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I》中已經(jīng)詳細(xì)介紹了。而對(duì)數(shù)據(jù)的深入分析還包括發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的模式，規(guī)律，相關(guān)性及因果關(guān)系，預(yù)測(cè)未來(lái)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析從而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題等等。 ..

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• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析I（Excel）

   

  【課程背景】數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要目的。海量的，紛繁復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)只有經(jīng)過(guò)分析才能抽取關(guān)鍵信息，獲得對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確認(rèn)知，才能對(duì)未來(lái)起到知道作用。本課程從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)開(kāi)始，一步一步的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理，分析，最終做出報(bào)表呈現(xiàn)分析結(jié)果，并通過(guò)各個(gè)領(lǐng)域的案例，使您可以快速將學(xué)習(xí)到的分析和預(yù)測(cè)方法落實(shí)到您的實(shí)際工作中?！菊n程大綱】（..

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• 數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧

   

  課程背景據(jù)統(tǒng)計(jì)，我們?nèi)粘９ぷ髦?，通過(guò)視覺(jué)獲取的信息超過(guò)70%，所以如何將數(shù)據(jù)圖示化、視覺(jué)化，如果讓老板、領(lǐng)導(dǎo)或者客戶、消費(fèi)者在短時(shí)間內(nèi)迅速get到你想表達(dá)的信息在當(dāng)今信息化時(shí)代顯得尤為重要。基于商務(wù)應(yīng)用需要，Office高效辦公專家李憲磊老師以多年的企業(yè)實(shí)戰(zhàn)工作經(jīng)驗(yàn)和企業(yè)實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn)，開(kāi)發(fā)出《數(shù)據(jù)分析與圖示化呈現(xiàn)技巧》課程。本課程結(jié)合日常的數(shù)據(jù)信..

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• 服裝行業(yè)終端店長(zhǎng)——店鋪商品數(shù)據(jù)分析課程

   

  【課程大綱】1.店鋪商品的構(gòu)成分析2.店鋪商品的訂貨方法3.店鋪商品數(shù)據(jù)分析的要點(diǎn)4.店鋪商品陳列的方法5.店鋪商品促銷管理方法6. 店鋪商品庫(kù)存管理

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• 新零售用戶行為數(shù)據(jù)分析與產(chǎn)品優(yōu)化

   

  第一單元 用戶分類1.用戶分析集中的三個(gè)方面u用戶統(tǒng)計(jì)監(jiān)控u用戶定向營(yíng)銷u用戶調(diào)研2.互聯(lián)網(wǎng)思維——用戶為中心u顧客-用戶u顧客為中心-用戶為中心u顧客至上-用戶體驗(yàn)至上3.用戶分析的指標(biāo)u訪問(wèn)用戶數(shù)u新用戶數(shù)u活躍用戶數(shù)u流失用戶數(shù)4.新老用戶5.新活躍用戶和流失用戶 ..

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• 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的精焳營(yíng)銷-數(shù)據(jù)分析

   

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