机器学习实战「初级」训练营 开课通知

2023-12-09 12:49

本文主要是介绍机器学习实战「初级」训练营 开课通知,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

机器学习实战初级课程

手把手带你入门机器学习与人工智能,一探大数据究竟

透过案系统介绍数据分析的理论基础操作流程

全面讲解大数据分析主要语言与工具(Python+R语言+SQL+Power BI)

让您在学习中疏通知识脉络、掌握核心精髓,并能灵活运用到实际工作中

助你成为人工智能、数据分析领域的稀缺人才!

【课程收获】

1.     数据思维:训练大数据的的逻辑与数据思维

2.     操作技能:通过案例掌握数据分析的方法论与分析流程

3.     熟练工具:掌握大数据分析的主要工具(SQL、R 语言、Python、Power BI

4.     专业提升:掌握数据可视化与统计建模与机器学习的主要方法

【课程特色】

真实场景,真实数据,案例导入,三位一体综合性教学,覆盖整个数据分析链条。

1.     实战案例:业务场景+建模流程+三位一体的综合教学;

2.     课程分级:由浅入深,从基础到高级,科学系统;

3.     实操练习:小班教学,小组讨论,逐一指导。

【学习方式】

线上课程+线下面授实操

第一周视频学习与考核:

l  初识R语言、Python、SQL、PowerBI

l  安装R和Python的包

l  SQL语言的简单入门

l  Python 和R 的数据导入

作业点评与一小时在线学习指导。

第二周视频学习与考核:

l  SQ基本语句的掌握

l  R、Python进行基本作图

l  PowerBI进行基本作图

作业点评与一小时在线学习指导。

第三周线下面授课程:


第四周任务点及考核内容:

认真完成课后作业同时在线指导和答疑

【课程证书】

学员培训后经考核合格可获得“机器学习实战课程”证书。该证书表明持有者已通过相关培训和考核,具备相应的专业知识和数据分析技能。可作为聘用、任职和晋升的重要学习证明。

【课程费用】

2000,包括三周网络课程+2天面授课程+讲义

1600,四周网络课程+电子版讲义

* 初高级课程联报、CPDA&CDA以及R语言学员报名立享优惠,详询咨询老师

【课程咨询】

咨询电话:021-61299636

更多大数据实时资讯与活动优惠,欢迎登录www.shcpda.com,并关注我们的公众号:上海数据分析









这篇关于机器学习实战「初级」训练营 开课通知的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/473796

相关文章

网页解析 lxml 库--实战

lxml库使用流程 lxml 是 Python 的第三方解析库,完全使用 Python 语言编写,它对 XPath表达式提供了良好的支 持,因此能够了高效地解析 HTML/XML 文档。本节讲解如何通过 lxml 库解析 HTML 文档。 pip install lxml lxm| 库提供了一个 etree 模块,该模块专门用来解析 HTML/XML 文档,下面来介绍一下 lxml 库

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

性能分析之MySQL索引实战案例

文章目录 一、前言二、准备三、MySQL索引优化四、MySQL 索引知识回顾五、总结 一、前言 在上一讲性能工具之 JProfiler 简单登录案例分析实战中已经发现SQL没有建立索引问题,本文将一起从代码层去分析为什么没有建立索引? 开源ERP项目地址:https://gitee.com/jishenghua/JSH_ERP 二、准备 打开IDEA找到登录请求资源路径位置

C#实战|大乐透选号器[6]:实现实时显示已选择的红蓝球数量

哈喽,你好啊,我是雷工。 关于大乐透选号器在前面已经记录了5篇笔记,这是第6篇; 接下来实现实时显示当前选中红球数量,蓝球数量; 以下为练习笔记。 01 效果演示 当选择和取消选择红球或蓝球时,在对应的位置显示实时已选择的红球、蓝球的数量; 02 标签名称 分别设置Label标签名称为:lblRedCount、lblBlueCount

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言