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[前&后端开发] Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)

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  • TA的每日心情
    擦汗
    3 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2018-12-17 01:44:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    两个月扫清BATJ数据科学面试障碍,针对入门难、头绪乱、进步缓慢、缺乏业界经验、面试恐惧等问题提供解决方案。
    1、资深讲师。多年咨询公司、企业内训、线下培训教学经验;
    2、注重实效。以数据科学实际运用主题为切入点,十次课程尽览商业数据分析的全场景;
    3、规划全面。本课程体系架构经过6年市场检验,得到知名国企、外企、咨询公司认可;,配套同名出版物《Python数据科学:技术详解与商业实践  https://item.jd.com/30116890297.html》;
    4、无需基础。秉承大道至简的原则,用平易的语言诠释貌似艰深的算法,具有高中数学基础即可踏上通往数据科学家的道路;
    5、终身学习。数据科学一旦入门,永无止境,本课程每期更新,终身学习,共同进步。 讲师简介: Ben,《Python数据科学:技术详解与商业实践 https://item.jd.com/30116890297.html》作者,资深数据科学专家和金融技术专家。2005年进入数据科学领域,先后在亚信、德勤、百度等企业从事电信、金融行业数据挖掘工作。专注于零售金融方面的数据治理、客户智能与风险智能领域。


    课程目录:
    第一讲: 数据科学家的武器库(对应图书第1章)   ---免费试听
    1、数据科学的基本概念
    2、数理统计技术
    3、数据挖掘的技术与方法
    4、分类模型的评估方法

    第二讲:Python基础(对应图书第2、3章)   ---免费试听
    1、Python简介与安装Anaconda
    2、Python基础数据类型与表达式
    3、Python原生态数据结构
    4、Python控制流、函数与模块

    第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步(对应图书第4、5章)
    1、使用描述性统计进行数据探索
    2、制作报表与统计制图
    3、数据可视化原则与报告PPT制作
    4、讨论题目-化妆品销售数据的可视化分析:内容涉及业务报告的故事构思、对比分析、趋势分析、产品画像、客户画像与可视化

    第四讲:二手房价格分析报告(对应图书第6、7章)
    1、统计推论——大胆假设与小心求证
    2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索
    3、线性回归——影响房价因素的系统性分析
    4、业务分析报告的标准模板
    5、讨论题目-建立上市公司绩效预测模型:基于企业的历史经营信息预测未来的营收状况。

    第五讲:汽车贷款信用评分卡制作(对应图书第6、8章)
    2、卡方检验——影响违约的单因素探索
    3、逻辑回归——建立违约预测模型
    4、数据挖掘报告的标准模板
    5、讨论题目-信用评分卡模型:内容涉及变量筛选、WOE转换、建立模型、模型检验(ROC与KS)与评分卡制作

    第六讲:电信客户流失预警(对应图书第9、10章)
    1、建立决策树——判别流失类型
    2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型
    3、讨论题目-量化选股模型:基本面与动量选股策略、制作因子指标、建立神经网络预测模型

    第七讲:信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
    1、集成学习在反欺诈模型的适用性
    2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理
    3、甜点:使用抽样调整、组合算法提升宽带营销预测模型的预测能力
    4、讨论题目-信用卡行为反欺诈模型:稀疏数据问题、神经网络反欺诈模型的难点、深度随机森林的优势

    第八讲:慈善机构精准营销案例(对应图书第13章)
    1、特征工程需要解决的问题
    2、连续变量压缩技术
    3、分类变量压缩技术
    4、讨论题目-信用卡客户流失预警模型:CRISP_DM建模流程、数据清洗、变量压缩、模型开发与评估

    第九讲:银行客户渠道使用偏好洞察案例(对应图书第14章)   
    1、客户智能与客户画像
    2、客户360视图与标签体系
    3、聚类模型与客户细分
    4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展
    5、分类模型算法进阶-凸优化、朴素贝叶斯、SVM、GBDT推导与分类模型评估
    6、讨论题目-电信客户消费行为聚类:变量主题相关性分析、信息压缩、分布形式转换与客户分群描述

    第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章)  
    1、推荐系统设计
    2、推荐算法适用性分析
    3、购物篮分析与关联规则
    4、讨论题目-电信公司产品捆绑销售策略制定:产品互补性分析与购物篮在捆绑销售中的实操

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  • TA的每日心情

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    发表于 2018-12-17 04:52:10 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    无聊
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2018-12-17 06:39:24 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2018-12-17 08:57:44 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2018-12-17 09:19:52 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2018-12-17 10:59:33 | 显示全部楼层
    Python数据科学-技术详解与商业实践
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2019-2-18 11:18
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    [LV.7]常住居民III

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    发表于 2018-12-17 11:38:10 | 显示全部楼层
    (八大案例,配套书籍) [修改]
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  • TA的每日心情
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2018-12-17 12:53:50 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.9]以坛为家II

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