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     敏捷算法建模培訓(xùn)

1章 數(shù)據(jù)庫(kù)SQL
1-1數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念
1-2DDL數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言
1-3DML數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言
1-4單表查詢
1-5多表查詢
1-6Python連接SQL
2章 Python編程基礎(chǔ)
2-1Python標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)類型
2-2控制流語(yǔ)句
2-3自定義函數(shù)
2-4異常和錯(cuò)誤
2-5類與面向?qū)ο缶幊?br> 2-6Numpy數(shù)組操作
3章 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
3-1線性代數(shù)
3-2微積分
3-3描述性統(tǒng)計(jì)
3-4參數(shù)估計(jì)
3-5假設(shè)檢驗(yàn)
3-6相關(guān)分析
3-7卡方分析
3-8一元線性回歸理論推導(dǎo)
3-9多元線性回歸理論推導(dǎo)
4章數(shù)據(jù)策略分析第1周
4-1數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
4-2Python連接SQL數(shù)據(jù)庫(kù)
4-3零售電商多表分析案例
4-4分析基礎(chǔ)-數(shù)據(jù)分析的概念、過(guò)程、能力
4-5統(tǒng)計(jì)分析可視化
4-6企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析-指標(biāo)體系
5章數(shù)據(jù)策略分析
5-1用Python做數(shù)據(jù)分析，必會(huì)的庫(kù)Pandas
5-2用Pandas做數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)探索
5-3Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)（Matplotlib，Seaborn）
5-4教育行業(yè)分析-學(xué)校學(xué)科教育可視化案例
5-5統(tǒng)計(jì)分析（相關(guān)分析，方差分析）
5-6線性回歸（建立模型和模型檢驗(yàn)）
5-7識(shí)別分析-用戶支出影響因素分析案例
6章數(shù)據(jù)策略分析
6-1邏輯回歸（模型的建立與估計(jì)，模型評(píng)估）
6-2分類與回歸的結(jié)合
6-3信息壓縮-主成分分析與因子分析（數(shù)據(jù)降維）
6-4用戶流失分析-員工流失預(yù)警案例
6-5因子分析-城市發(fā)展水平綜合分析
6-6客群分析-標(biāo)簽體系與與用戶畫(huà)像
6-7AB test-應(yīng)用廣泛的對(duì)比分析方法
6-8應(yīng)用用戶畫(huà)像-美國(guó)某企業(yè)用戶畫(huà)像實(shí)戰(zhàn)案例
7章數(shù)據(jù)策略分析
7-1時(shí)間序列分析（ARIMA算法）
7-2帶滯后項(xiàng)的線性回歸
7-3銷售額預(yù)測(cè)-線上平臺(tái)銷售額預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)案例
7-4數(shù)據(jù)采集處理方法（數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)錄入，數(shù)據(jù)預(yù)處理）
7-5數(shù)據(jù)管理（數(shù)據(jù)分類，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ETL）
7-6產(chǎn)品目標(biāo)人群分析-市場(chǎng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用案例
8章數(shù)據(jù)策略分析
8-1層次聚類
8-2Kmeans聚類
8-3聚類分析評(píng)價(jià)方法-決策樹(shù)應(yīng)用
8-4用戶分群-零售行業(yè)運(yùn)營(yíng)案例
8-5數(shù)字化工作方法
8-6運(yùn)籌優(yōu)化方法（線性規(guī)劃與二次優(yōu)化，基于業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化）
8-7數(shù)字化運(yùn)營(yíng)綜合案例-某機(jī)構(gòu)營(yíng)銷響應(yīng)概率預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)案例
9章數(shù)據(jù)策略分析
9-1數(shù)據(jù)接入（接入策略，調(diào)度工具，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)接入方法）（附加內(nèi)容）
9-2大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)與應(yīng)用（分布式存儲(chǔ)與計(jì)算，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)架構(gòu)）（附加內(nèi)容）
9-3數(shù)據(jù)挖掘?qū)д?br> 9-4KNN
9-5貝葉斯
9-6SVM
10章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
10-1決策樹(shù)（ID3, C4.5, CART）
10-2決策樹(shù)的模型調(diào)優(yōu)
10-3病馬死亡歸類與識(shí)別案例
10-4用戶分類-保險(xiǎn)行業(yè)用戶分類分析
10-5帶正則項(xiàng)的回歸分析
10-6大數(shù)據(jù)環(huán)境下的回歸分析實(shí)現(xiàn)（Spark實(shí)現(xiàn)）
11章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
11-1AdaBoost, 隨機(jī)森林, GBDT, XGBoost, LightGBM
11-2關(guān)聯(lián)規(guī)則（關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，評(píng)估指標(biāo)，Apriori算法）
11-3協(xié)同過(guò)濾
11-4大數(shù)據(jù)環(huán)境下的協(xié)同過(guò)濾實(shí)現(xiàn)
11-5產(chǎn)品組合策略-電信公司產(chǎn)品捆綁銷售策略分析案例
12章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
12-1數(shù)據(jù)處理的前沿方法：特征工程概要
12-2特征工程（特征的建構(gòu)、選擇、轉(zhuǎn)換、學(xué)習(xí)）
12-3感知器及多層感知器
12-4深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，架構(gòu)）
12-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12-6循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
12-7殘差網(wǎng)絡(luò)
12-8圖像分析-手寫(xiě)數(shù)字自動(dòng)識(shí)別
13章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
13-1數(shù)據(jù)的爬取（http原理、requests應(yīng)用）
13-2文本數(shù)據(jù)清洗（正則表達(dá)式、HTML結(jié)構(gòu)及xpath應(yīng)用）
13-3文本特征加工（分詞與詞性標(biāo)注，文本特征處理，關(guān)鍵詞抽取、文本分類與聚類方法）
13-4詞嵌入（CBOW與Skip-gram）
13-5注意力機(jī)制Attention
13-6預(yù)訓(xùn)練框架Transformer
13-7Bert
13-8自然語(yǔ)言處理-用戶情緒自動(dòng)識(shí)別
14章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
14-1聚類分析進(jìn)階（密度聚類，高斯混合聚類，譜聚類）
14-2異常識(shí)別（孤立森林，局部異常因子）
14-3交易反欺詐-異常交易識(shí)別案例
14-4實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-金融行業(yè)反欺詐
15章機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階
15-1實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-行業(yè)文本分析
15-2實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目-信用評(píng)分卡