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數據分析(進階)培訓
 
   班級人數--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      增加互動環節, 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數限3到5人,超過限定人數,安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質量 ☆邊講邊練

        ☆若學員成績達到合格及以上水平,將獲得免費推薦工作的機會
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   質量以及保障

      ☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持,以便保證培訓后的繼續消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
      ☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升您的職業資質。

課程大綱
 
  • 第一章:監督學習
    簡介
    在深入研究多種機器學習算法之前,我們先了解整個領域的全局知識
    線性回歸
    了解分類與回歸的區別,學習如何使用線性回歸來做預測
    感知器算法
    學習神經網絡中的感知器,以及如何使用它進行分類
    決策樹
    學習決策樹,并使用決策樹探索泰坦尼克號乘客存活模型
    樸素貝葉斯
    學習樸素貝葉斯原理,并構建垃圾郵件分類器
    支持向量機
    學習如何訓練支持向量機以線性分離數據;
    使用核方法在非線性可分的數據上來訓練 SVMs
    集成方法
    通過 boosting 提升傳統方法;Adaboost
    模型評估維度
    學習評估模型的常用維度:準確率、精讀、召回率等等。
    錯誤與優化
    了解訓練過程中常見的錯誤類型,學習如何處理錯誤來優化模型性能。
    Lab:為銀行提供精準營銷方案
    練習機器學習基礎技能,在實戰中掌握預測的 pipeline。
  • 實戰項目 1:航班延誤預測
    第二章:深度學習
    神經網絡簡介
    學習深度學習基礎,包括 softmax、one-hot encoding 和 cross entropy
    學習感知器與梯度下降
    實現梯度下降
    了解如何實現梯度下降,并實現一個反向傳播
    訓練神經網絡
    學習如何訓練神經網絡,包括早期停止、正則化、dropout等知識
    PyTorch
    學習如何使用 PyTorch 構建神經網絡,并在 Fashion-MNIST 數據集上學習圖像分類與遷移學習。
    實戰項目 2:人臉識別
    第三章:非監督學習
    聚類
    學習如何聚類算法,并嘗試使用 k-means 對數據進行聚類
    層次聚類法與密度聚類
    學習單連接聚類法和層次聚類法,DBSCAN
    高斯混合模型與聚類驗證
    學習高斯混合模型及相關示例,以及聚類分析過程和如何驗證聚類結果。
    降維和 PCA
    了解降維的作用,并學習 PCA 的原理和使用場景
    隨機投影與 ICA
    學習隨機投影與獨立成分分析,并通過 Lab 學習如何應用這些方法
    實戰項目 3:創建客戶細分
    第四章:軟件工程
    軟件工程練習
    編寫清晰、注釋充分的模塊化代碼
    重構代碼并提高代碼效率
    創建檢驗程序的單元測試
    通過日志記錄進程操作和結果
    審閱代碼
    編程
    了解何時使用面向對象編程;
    構建和使用類;
    了解如何創建大型模塊化 Python 軟件包并使用面向對象編程
    將軟件包上傳到 PyPI
    作品集練習:構建你自己的 Python 軟件包
    案例演練:構建 PYTHON 軟件包
    第五章:模型部署
    部署簡介
    了解云端和部署術語
    了解生產環境中的機器學習工作流程
    了解機器學習的工作場所用例
    部署模型
    在 SageMaker 中部署模型
    使用 SageMaker 上的 XGBoost 預測波士頓房價
    使用 SageMaker 上的 XGBoost 判斷影評情感
    網絡托管
    學習如何從網站提供端點訪問權限;
    使用 API Gateway 和 Lambda 將機器學習模型集成到網絡應用中;
    模型監控
    了解如何監控模型隨時間推移的行為;
    使用 SageMaker 的自動化超參數調節工具調節 XGBoost 模型的超參數;
    在 SageMaker 上運行 A/B 測試,比較調節過的模型與未調節的模型;
    更新模型
    在監控模型的過程中發現數據有變化后,相應地更新模型;
    了解如何處理在情感分析過程中添加到模型中的新短語;
  • 實戰項目 5:部署情感分析模型
    第六章:機器學習案例研究
    利用 SageMaker 進行總體分割
    使用 AWS SageMaker 了解可用的算法廣度;
    了解如何通過 SageMaker 使用非監督式算法分析數據;
    使用 SageMaker 部署非監督式模型;
    通過提取模型屬性了解數據;
    檢測信用卡欺詐行為
    構建并改善能識別付款欺詐行為的線性模型;
    處理訓練數據類別不平衡的問題;
    在 SageMaker 中根據特定指標調節模型并改善模型性能;
    部署自定義模型
    使用 SageMaker 部署自定義 PyTorch 模型;
    編寫自定義訓練腳本,并訓練你設計的模型;
    時間序列預測
    處理時間序列數據并調整數據格式,使數據適合訓練機器學習模型;
    使用 SageMaker 的DeepAR 算法進行時間序列預測;
    部署模型并使用模型預測未來的數據點;
 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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