大數據分析與可視化技術應用實戰培訓

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日程安排
第一天
數據分析實戰
第一講 零基礎學Python 講解Python背景、國內發展狀況、基礎語法、數據結構及繪圖操作等內容。特別針對向量計算這塊，著重介紹Python在這方面的優勢及用法。
第二講 數據分析方法論 講解統計分析基礎，包括統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎，并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路，并結合案例進行講解。
第三講 數據處理技法 從數據接入、數據統計、數據轉換等幾個方面進行講解。數據接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數據庫操作；數據統計包含Pandas包的具體用法和講解；數據轉換包含對數據集的關聯、合并、重塑等操作。此外，針對海量數據的情況下，介紹在Spark平臺上的數據處理技術，并結合真實環境進行操作講解。
數據挖掘理論及核心技術
第四講 認識數據挖掘 講解數據挖掘基本概念，細致講解業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署各環節的工作內容及相關技術；結合業界經典場景，講解數據挖掘的實施流程和方法體系。
第五講 數據挖掘核心技術 細致講解抽樣、分區、樣本平衡、特征選擇、訓練模型、評估模型等數據挖掘核心技術原理，并結合案例講解其具體實現和用法。尤其針對樣本平衡，重點講解人工合成、代價敏感等算法；針對特征選擇，重點講解特征選擇的核心思路，并結合Python進行案例演示。

第二天
大數據算法原理及案例實現（1）
第六講 特征降維算法及Python實現 降維是大數據分析非常重要的算法 ，它可以在降低極少信息量的情況下，極大地縮小數據規模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結合案例進行Python實現。特別地，針對海量數據情況下的應用場景，講解實現思路和Python案例。
第七講 決策樹算法及Python實現 決策樹是非常經典的算法 ，一般常見于小數據的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性，針對海量數據仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理，并結合案例進行Python實現。
第八講 基于乳腺癌數據進行降維分析并建立分類模型 實戰部分：基于乳腺癌數據進行降維處理，并嘗試建立分類評估模型。旨在通過該模型，并潛在的乳腺癌患者進行識別。

大數據算法原理及案例實現（2）
第九講 因果推理算法及Python實現 大數據分析技術可以幫助我們去發現、解決一些業務問題，然而如何去判斷我們的改進是否生效，是否在業務指標上呈現過一定的因果邏輯，則是一個重要問題和分析方向。本節主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態空間模型以及CausalImpact工具等內容，并結合案例進行Python實現。
第十講 深度學習算法及Python實現 對于大數據的建模任務，我們可以基于深度學習來實現，不僅能夠針對海量數據進行建模，其效果也非常不錯。本節主要講解深度學習的發展歷程，DBN、DNN等經典深度學習算法，深度學習優化算法以及一些技巧。同時，介紹Keras庫的使用方法，并結合案例進行Python實現。
第十一講 Lending Club信貸違約分析案例 實戰部分：基于Lending Club信貸違約數據，嘗試從多個不同的維度進行數據分析，旨在發現一些有價值的信息，同時基于該數據，經過一定的處理，建立信貸違約識別模型，旨在對信貸業務辦理提供模型支持，降低違約風險。

第三天
Python應用實戰（一）
第十二講 Python自然語言處理原理及案例
目前文檔數據已經成為很多企業重要的資產，通過對文檔數據進行解析、建模、分析、挖掘、可視化，我們能夠發現不一樣的洞察。本節主要講解自然語言處理基本概念和技法，包含分詞、關鍵字提取、文摘提取、文本分類、主題模型、word2vec等內容。介紹在深度學習的加持下，與傳統做法的區別，并使用Python進行案例講解。
第十三講 數據分析圖表及Python案例
數據可視化是大數據分析的重要手段，通過合理地使用圖表，不僅可以簡潔地表達數據的含義，高效地發現問題，還可以為報告的編寫以及數據分析web應用增色不少。本節主要講解常用的數據分析圖表及其使用場景，介紹數據可視化的方法論，避免生搬硬套的使用圖表，針對不同的業務場景和需求，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。

Python應用實戰（二）
第十四講 使用Notebook編寫數據分析報告 數據分析報告在大數據分析過程中具有重要價值，它體現了大數據分析的目的、過程和結果，以及對發現問題的解讀、改進方案等等，本節主要講解使用Notebook編寫數據分析報告的具體方法，以及編寫數據分析報告的方法論，并結合案例講解其用法。
第十五講 Dash可視化開發實戰 Dash是一款不錯的框架，可以基于Dash快速開發一個輕量級的數據分析web應用。在網頁中嵌入圖表、數據以及分析的算法，非常適合打造企業內部的敏捷數據分析工具集。本節主要介紹Dash的UI、Server、Reactivity、控件等內容，同時講解一個用Dash實現數據分析功能（兼圖表）的實際案例，搭建服務器，在企業內部實現輕量級數據分析應用。

第四天學習考核與業內經驗交流