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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
    无聊
    9 小时前
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    [LV.Master]伴坛终老

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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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    4 q( B7 y- L& K* z4 K
    6 @- b6 I5 e( x2 ?8 S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。  m" T) P8 x+ R; J: g! D3 v7 D4 a8 ?
    1、资深讲师。多年咨询公司、企业内训、线下培训教学经验;9 z/ U7 ^1 O3 m' z1 F. E7 a
    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;
    $ U( @% I5 ]2 c) |0 ]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》; 6 C* K) r' N+ j: p
    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;
    " s9 ]* B, D6 `) N9 t/ y" P3 t5、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。9 E  I/ Y/ A. m
    * \% ?  x! N- k5 L$ Z* q
    , w. s: _" O" b+ p
    课程目录:
    ; Y( k5 y$ g! B+ M第一讲: 数据科学家的武器库(对应图书第1章)   ---免费试听
    ( [6 k- {' Y  L$ p' H1、数据科学的基本概念
    ! i- `" O' O* n8 W, y2、数理统计技术3 N* h. f; Z0 X5 ]
    3、数据挖掘的技术与方法& g2 o/ n3 j8 o' ?
    4、分类模型的评估方法
    0 M$ Y5 ~* Q- F* w
    / M. ]1 I7 S# g3 y# a) {$ w( B第二讲:Python基础(对应图书第2、3章)   ---免费试听- _/ }* s4 `- H' S/ c7 l7 z
    1、Python简介与安装Anaconda. {2 j4 n: R+ j' ?
    2、Python基础数据类型与表达式; S+ x1 @) h. P
    3、Python原生态数据结构
    & V) Y( f. \% Y" m# B( k5 m4、Python控制流、函数与模块
      z2 N: g% A7 p, l8 P+ ^2 ~0 @- |+ `
    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)
    $ O  j$ {1 b9 v; ?1、使用描述性统计进行数据探索
    $ i* u3 U& A$ f2 ]: E" M2、制作报表与统计制图$ T, e  y! _# N  ~3 H. U7 ^; B/ X
    3、数据可视化原则与报告PPT制作
    1 |5 ~  e) ^- o: t! `* U4、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/ b7 w* L) `0 ?- E8 ~
    5 _' {- @( z3 i. G4 O  J3 `8 b6 D5 f
    第四讲:二手房价格分析报告(对应图书第6、7章); x3 V6 |$ m' K& s& Y% }4 x* |
    1、统计推论——大胆假设与小心求证4 r8 a7 n* X* k# V- K" Q
    2、方差分析与相关分析——影响房价的单因素探索
    ' `  f. n9 d1 s& \3、线性回归——影响房价因素的系统性分析, G- f8 Q5 _) I5 t' r2 t3 |
    4、业务分析报告的标准模板
    3 L& Z6 t1 Z+ C0 ~$ n+ a5、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。
    . c. ^, X( R' @6 }: r' p4 l& |) S/ R9 H: a' f0 O& d
    第五讲:汽车贷款信用评分卡制作(对应图书第6、8章)2 ^. {1 B: a; o) i7 K' B6 t
    2、卡方检验——影响违约的单因素探索7 s9 a; x2 B+ K+ D8 u$ o5 H
    3、逻辑回归——建立违约预测模型
    ' k  U  `! B5 N4、数据挖掘报告的标准模板7 C5 L! N6 t+ L- W2 z
    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9 G. _; ?- L( b+ e/ C- K$ o
      i- n4 o. \( h/ c
    第六讲:电信客户流失预警(对应图书第9、10章)
    ' Y; e, J; R$ v1 l: }$ K1 f1、建立决策树——判别流失类型
    8 T! G& }: T  ~% G( k2、构建神经网络——建立分类型的流失预警模型
    / P$ y' P  C/ f3、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# r) a. u9 y+ ~

    4 z  K0 q9 V. H% ]  N$ Y" n第七讲:信用卡行为反欺诈模型(对应图书第11、12、16、17章)
    : I- ?* t. J, j$ U! C* C' Y' o+ ?1、集成学习在反欺诈模型的适用性3 P, R7 f$ K  H
    2、反欺诈模型的数据特征与不平衡数据处理4 U! P  t6 E8 ^
    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$ O+ K; h. R+ z
    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& b5 ]# c( V( W
    , z9 y% s& a" E4 H
    第八讲:慈善机构精准营销案例(对应图书第13章)
      e8 X- l/ G' E" \8 {" p) {1、特征工程需要解决的问题
    * b5 W" V0 l% @/ o2 t2、连续变量压缩技术
    5 B2 h+ [+ k! E* R& Z/ S3、分类变量压缩技术
    4 l2 ?! p% }, h) J$ e7 E& A4、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  \8 r1 m( _' w- V8 ]# J  ?# }
    % |( Z4 ?! R! E& o; r- v! J8 S
    第九讲:银行客户渠道使用偏好洞察案例(对应图书第14章)   
    + B% c2 r! k" r7 w1 `1、客户智能与客户画像& V( f5 S; ^7 d. C( r& E6 `) q0 l
    2、客户360视图与标签体系. e. K2 g7 }) l6 I
    3、聚类模型与客户细分
    & R- F, l4 l( q" \+ s4、聚类模型与分类模型的螺旋式发展2 |: R9 h9 l: y& k. P
    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
    8 N% z$ g2 t+ q2 O: h. b6、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
      D9 o- S# l3 [0 F9 r# s) }+ e" O$ R2 q4 G; I$ M
    第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐(对应图书第15章)  + ^; \- q' ?+ {, @
    1、推荐系统设计  P: i1 N( y9 ^/ i
    2、推荐算法适用性分析
    : V* _' b0 R6 ^3、购物篮分析与关联规则
    . f1 r' Y, |3 o) F! C2 l& j( ?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; O% T' I( E% p; y+ X% n
    - y3 L) w, w4 U% K: F: [; i
    下载地址:
    $ N. p, b' N8 H8 r! q
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
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  • TA的每日心情
    慵懒
    2 分钟前
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    [LV.10]以坛为家III

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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

    3 天前
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    [LV.9]以坛为家II

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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
    谢谢楼主分享
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  • TA的每日心情
    开心
    1 小时前
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    [LV.9]以坛为家II

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

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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
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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]2 d5 ^3 P9 N* U9 U# H5 R2 n
    高级模式
    2 f5 S8 d! y% J8 t" ]  f# t; GBColorImageLinkQuoteCodeSmilies@朋友
    ) a# F, x4 q# c" k( R* G1 J
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.7]常住居民III

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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
    2020-7-20 14:13
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2018-12-17 13:13:43 | 显示全部楼层
    下载学习 么么哒
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  • TA的每日心情
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    [LV.3]偶尔看看II

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