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階段:數(shù)據(jù)分析師認知篇

入學即可免費學習

核心能力:

1)數(shù)據(jù)分析師先導

數(shù)據(jù)分析概念/作用/6部曲/數(shù)據(jù)分析師職業(yè) 素質(zhì)/發(fā)展/要求等

2)邏輯為先 - XMIND

XMIND簡介/作用/模板制作/下載/導入導出 及滴答拼車實戰(zhàn)等

3)流程主導 - VISIO

VISIO基本布局/功能/流程圖/DO&DONOT 業(yè)務(wù)流程/UML/及項目實戰(zhàn)等

4)專業(yè)展現(xiàn) - PPT

PPT基本簡介/實戰(zhàn)動畫等

可解決的現(xiàn)實問題:

解決入行最基礎(chǔ)的軟件應(yīng)用，為之后課程打好基礎(chǔ)，并且教會你使用企業(yè)中最常用的邏輯和制作軟件。

【上海大數(shù)據(jù)開發(fā)、人工智能培訓】

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學習機器學習過程中常用的技巧和方法

可掌握的核心能力

學習目的及應(yīng)用

對數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)特征、數(shù)據(jù)模型的深入介紹及算法優(yōu)化

1. 機器學習上升到工程應(yīng)用

2．能夠進行基本的算法評估與優(yōu)化

主要內(nèi)容

01. 監(jiān)督學習應(yīng)用程序的步驟

02. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之樸素貝葉斯算法

03. 實戰(zhàn)監(jiān)督學習之決策樹原理介紹及代碼調(diào)用

04. 邏輯回歸（LR）原理

05. 邏輯回歸代碼實現(xiàn)

06. 邏輯回歸正則化方法

07. 邏輯回歸模型參數(shù)調(diào)優(yōu)

08. 邏輯回歸的多分類問題

09. 支持向量機算法

10. Kmeans算法的基本原理與實現(xiàn)

11. 關(guān)聯(lián)規(guī)則的三個評價指標

12. Apriori算法原理及代碼調(diào)用

13. FP-growth算法原理及代碼調(diào)用

14. 協(xié)同過濾的基本概念

15. Bagging框架原理介紹

16. Boosting框架原理介紹

17. Stacking框架原理介紹

18. 隨機森林RF算法原理及代碼調(diào)用

19. GBDT算法原理及代碼調(diào)用

20. xgboost算法原理及代碼調(diào)用

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