培訓(xùn)時間:

大數(shù)據(jù)挖掘、可視化 與ChatGPT職場賦能

  時間地點(diǎn):
2025年06月26-28日 北京
2025年09月24-26日 廣州
2025年12月27-29日 長沙

  培訓(xùn)費(fèi)用:7800

  贈送積分:7800

    服務(wù)電話:010-82593357

大數(shù)據(jù)挖掘、可視化 與ChatGPT職場賦能詳細(xì)內(nèi)容

大數(shù)據(jù)挖掘、可視化

與ChatGPT職場賦能

培訓(xùn)方式

專家面授      在線直播      精品錄播

課程信息

課程時長  3天*6小時

面授+直播+視頻回放

面授 地點(diǎn)時間   

北京6月26-28日

廣州9月24-26日

長沙12月27-29日   

直播時間   面授同步直播   

增值服務(wù) 提供視頻回放免費(fèi)學(xué)習(xí)一年   

學(xué)習(xí)平臺  PC端:https://it.zpedu.com/      移動端APP:IT云課

   

培訓(xùn)背景

在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在廣泛應(yīng)用的同時,也面臨諸多新的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)可視化是一個面向應(yīng)用的研究領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)可視化就是將抽象的“數(shù)據(jù)”以可見的形式表現(xiàn)出來,幫助人理解數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)可視化相對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化,處理的數(shù)據(jù)對象有了本質(zhì)不同,在已有的小規(guī)?;蜻m度規(guī)模的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,大數(shù)據(jù)可視化需要有效處理大規(guī)模、多類型、快速更新類型的數(shù)據(jù)。這給數(shù)據(jù)可視化研究與應(yīng)用帶來一系列新的挑戰(zhàn)。

課程簡介

在當(dāng)今這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,大數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、產(chǎn)品創(chuàng)新及市場洞察的核心驅(qū)動力。同時,隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,以ChatGPT為代表的先進(jìn)語言模型正深刻改變著我們的工作方式與交流模式。本課程旨在融合大數(shù)據(jù)挖掘的深度、數(shù)據(jù)可視化的直觀性以及ChatGPT等AI工具的前沿性,為職場人士打造一套全面的技能提升方案,助力其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中脫穎而出。

培訓(xùn)收益


ü 深度講解Python的高級用法

ü 掌握數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)

ü 通過Python構(gòu)造數(shù)據(jù)挖掘算法

ü Python數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例

ü Seaborn可視化開發(fā)

ü 通過ChatGPT提升辦公效率


培訓(xùn)對象


? 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師

? 大數(shù)據(jù)分析師

? 數(shù)據(jù)安全研發(fā)人員

? 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師

? 數(shù)據(jù)可視化工程師

? 數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員


中培優(yōu)勢

老牌機(jī)構(gòu)

19年企業(yè)IT培訓(xùn)經(jīng)驗,30+國內(nèi)外資質(zhì)授權(quán),助力130萬+IT人成長

師資雄厚

認(rèn)證講師資質(zhì),教學(xué)經(jīng)驗豐富,真實(shí)項目實(shí)戰(zhàn),突破瓶頸快提升

通關(guān)無憂

5W+精準(zhǔn)題庫,官方教材、自研講義、模擬考試等多重通關(guān)保障

班型多樣

面授、直播、精品錄播、定制企業(yè)內(nèi)訓(xùn),全國循環(huán)開班,隨報隨學(xué)

平臺專業(yè)

支持PC、APP端使用,滿足多樣化學(xué)習(xí)需求,更靈活更便捷

服務(wù)保障

社群共學(xué)、促學(xué)、專家答疑,報名、考試、取證、續(xù)證一站式服務(wù)

課程大綱


日程  主題 內(nèi)容   



第一天上午   

數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)   

第一講 零基礎(chǔ)學(xué)Python

講解Python背景、國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r、基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及繪圖操作等內(nèi)容。特別針對向量計算模塊,著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢及用法。

   



第二講 數(shù)據(jù)分析方法論

講解統(tǒng)計分析基礎(chǔ),包括統(tǒng)計學(xué)基本概念,假設(shè)檢驗,置信區(qū)間等基礎(chǔ),并結(jié)合數(shù)據(jù)案例說明其使用場景和運(yùn)用方法。介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見分析思路,同時結(jié)合案例進(jìn)行講解。

   



第三講 數(shù)據(jù)處理技法

從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個方面進(jìn)行講解。數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數(shù)據(jù)庫操作;數(shù)據(jù)統(tǒng)計包含Pandas包的具體用法和講解;數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作。此外,針對海量數(shù)據(jù)的情況下,介紹在Spark平臺上的數(shù)據(jù)處理技術(shù),并結(jié)合真實(shí)環(huán)境進(jìn)行操作講解。

   



第一天下午   

數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù)   

第四講 認(rèn)識數(shù)據(jù)挖掘

講解數(shù)據(jù)挖掘基本概念,細(xì)致講解業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、模型評估、模型部署各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容及相關(guān)技術(shù);結(jié)合業(yè)界經(jīng)典場景,講解數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施流程和方法體系。

   



第五講 數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)

細(xì)致講解抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇、訓(xùn)練模型、評估模型等數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)原理,并結(jié)合案例講解其具體實(shí)現(xiàn)和用法。尤其針對樣本平衡,重點(diǎn)講解人工合成、代價敏感等算法;針對特征選擇,重點(diǎn)講解特征選擇的核心思路,并結(jié)合Python進(jìn)行案例演示。

   



第二天上午

   

大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)(1)

   

第六講 特征降維算法及Python實(shí)現(xiàn)

降維是大數(shù)據(jù)分析非常重要的算法,它可以在降低極少信息量的情況下,極大地縮小數(shù)據(jù)規(guī)模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。特別地,針對海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場景,講解實(shí)現(xiàn)思路和Python案例。

   



第七講 決策樹算法及Python實(shí)現(xiàn)

決策樹是非常經(jīng)典的算法,一般常見于小數(shù)據(jù)的挖掘。由于決策樹具有極強(qiáng)的可解釋性,針對海量數(shù)據(jù)仍然是非常重要的實(shí)用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實(shí)現(xiàn)原理,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

   



第八講 好萊塢百萬級影評數(shù)據(jù)分析與電影推薦實(shí)現(xiàn)

實(shí)戰(zhàn)部分:基于好萊塢百萬級的影評數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、清洗、透視表操作。然后根據(jù)用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法對不同性別、年齡階段的用戶進(jìn)行定制化的電影推薦,最后把推薦的電影進(jìn)行可視化的展示操作。

   



第二天下午  

大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)(2)

   

第九講 因果推理算法及Python實(shí)現(xiàn)

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以幫助我們?nèi)グl(fā)現(xiàn)、解決一些業(yè)務(wù)問題,然而如何去判斷我們的改進(jìn)是否生效,是否在業(yè)務(wù)指標(biāo)上呈現(xiàn)過一定的因果邏輯,則是一個重要問題和分析方向。本節(jié)主要介紹因果推理算法,包括貝葉斯推理、狀態(tài)空間模型以及CausalImpact工具等內(nèi)容,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

   



第十講 深度學(xué)習(xí)算法及Python實(shí)現(xiàn)

對于大數(shù)據(jù)的建模任務(wù),我們可以基于深度學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn),不僅能夠針對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,其效果也非常不錯。本節(jié)主要講解深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程,DBN、DNN等經(jīng)典深度學(xué)習(xí)算法,深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法以及一些技巧。同時,介紹Keras、OpenCV庫的使用方法,并結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)。

   



第十一講 采用YOLO實(shí)現(xiàn)計算機(jī)視覺技術(shù)

實(shí)戰(zhàn)部分:基于YOLO面部模型,完成對圖片和視頻的人臉識別,實(shí)戰(zhàn)中會講解YOLO的重要類和函數(shù)。主要內(nèi)容包括YOLO庫的安裝和部署、圖像增強(qiáng)、像素操作、圖形分析等各種技術(shù),并且詳細(xì)介紹了如何處理來自文件或攝像機(jī)的視頻,以及如何檢測和跟蹤移動對象。

   



第三天上午   

Python可視化應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)

   

第十二講 數(shù)據(jù)分析圖表及Python案例

數(shù)據(jù)可視化是大數(shù)據(jù)分析的重要手段,通過合理地使用圖表,不僅可以簡潔地表達(dá)數(shù)據(jù)的含義,高效地發(fā)現(xiàn)問題,還可以為報告的編寫以及數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用增色不少。本節(jié)主要講解常用的數(shù)據(jù)分析圖表及其使用場景,介紹數(shù)據(jù)可視化的方法論,避免生搬硬套的使用圖表,針對不同的業(yè)務(wù)場景和需求,合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。

   



第十四講 使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告

數(shù)據(jù)分析報告在大數(shù)據(jù)分析過程中具有重要價值,它體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)分析的目的、過程和結(jié)果,以及對發(fā)現(xiàn)問題的解讀、改進(jìn)方案等。本節(jié)主要講解使用Notebook編寫數(shù)據(jù)分析報告的具體方法,以及編寫數(shù)據(jù)分析報告的方法論,并結(jié)合案例講解其用法。

   



第十五講 Seaborn可視化開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

Seaborn是一款不錯的可視化框架,它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的。可以基于Seaborn快速開發(fā)一個輕量級的數(shù)據(jù)分析web應(yīng)用。在網(wǎng)頁中嵌入圖表、數(shù)據(jù)以及分析的算法,非常適合打造企業(yè)內(nèi)部的敏捷數(shù)據(jù)分析工具集。本節(jié)主要介紹Pie、Scatter、Radar等各種可視化解決方案,同時講解一個用Seaborn實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能(兼圖表)的實(shí)際案例,搭建服務(wù)器,在企業(yè)內(nèi)部實(shí)現(xiàn)輕量級數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

   



第三天下午   

ChatGPT職場賦能

   

第十六講 GPT4 Plus 快速入門

首先了解以ChatGPT為代表的大語言模型的原理,并且對比介紹GPT3與GPT4的區(qū)別。接下來介紹如何在國內(nèi)環(huán)境下方便穩(wěn)定的使用ChatGPT4。最后演示在GPT使用過程中如何高效使用提示詞,以及GPT4新特性:Custom Instructions 與角色設(shè)置。

    


專家講師

劉老師 22年IT職業(yè)培訓(xùn)生涯 | 國內(nèi)IT培訓(xùn)金牌講師

近20年IT領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)研究和項目開發(fā)工作,在長期軟件領(lǐng)域工作過程中,對軟件企業(yè)運(yùn)作模式有深入研究,熟悉軟件質(zhì)量保障標(biāo)準(zhǔn)ISO9003和軟件過程改進(jìn)模型CMM/CMMI,在具體項目實(shí)施過程中總結(jié)經(jīng)驗,有深刻認(rèn)識。

通曉多種軟件設(shè)計和開發(fā)工具。對軟件開發(fā)整個流程非常熟悉,能根據(jù)項目特點(diǎn)定制具體軟件過程,并進(jìn)行項目管理和監(jiān)控,有很強(qiáng)的軟件項目組織管理能力。對C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數(shù)據(jù)、云計算有比較深入的理解和應(yīng)用,具有較強(qiáng)的移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求分析和系統(tǒng)設(shè)計能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術(shù),了解各種設(shè)計模式,能在具體項目中靈活運(yùn)用。

郭老師 上海軟件協(xié)會考評員 | 中培特聘數(shù)據(jù)培訓(xùn)專家

國內(nèi)數(shù)據(jù)治理專家、高級產(chǎn)品經(jīng)理、優(yōu)秀項目管理培訓(xùn)師,計算機(jī)專業(yè)碩士,曾任中國電信高級工程師,現(xiàn)任某信息技術(shù)公司產(chǎn)品及技術(shù)總監(jiān)。上海軟件協(xié)會高級講師、上海軟件協(xié)會考評員、共青團(tuán)上海市委員會青年(大學(xué)生)職業(yè)訓(xùn)練營上海市政府指定講師、浦東軟件園高級講師。18年+開發(fā)、設(shè)計經(jīng)驗,10年+數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)/咨詢經(jīng)驗,給多家上市公司企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊做過培訓(xùn)或咨詢業(yè)務(wù),對企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)治理、產(chǎn)品管理有著敏銳、獨(dú)特的認(rèn)知體系。

收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)

7800元/人(含培訓(xùn)費(fèi)、平臺費(fèi)、資料費(fèi)、視頻回放、證書、發(fā)票等費(fèi)用)。

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 講師:李老師詳情


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