CDA数据挖掘工程师周末就业班

　　CDA数据挖掘工程师周末就业班：CDA数据挖掘工程师就业班专门为希望转岗到数据挖掘相关岗位学员开设，相关岗位包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、算法工程师、商业策略数据分析师等。

　　课程设计循序渐进，从基础工具与理论知识入门，进阶到统计分析方法和机器学习模型、文本挖掘模型，以实战项目案例贯穿课程讲解。

　　其中包括：Python编程基础、数据清洗、统计分析、数据处理与特征工程、Python机器学习、自然语言处理等课模块。

　　课程理论知识涵盖CDA LEVEL II和CDA LEVEL III等级考试的所有考点，有利于对应等级考试的学员备考。

　　课程目标

　　熟练掌握数据挖掘全流程的Python实操，包括数据清洗算法、特征工程、数据建模、数据可视化等

　　熟练掌握Python数据挖掘算法与实践，包括统计分析、统计模型、机器学习算法、深度学习算法、文本挖掘算法

　　灵活使用数据挖掘算法解决各行业的业务问题，通过策略优化和精准预测来解决运营、产品、营销方面的问题

　　学习对象和基础

　　有一定数学或统计、计算机基础与数据分析业务经验，希望脱产学习后转岗到数据挖掘岗者

　　希望提升数据挖掘技术的在职提升者

　　从事算法科学、深度学习等工作的科研人员、分析师与工程师等

　　产品、运营、营销、管理、咨询相关岗位从业者，希望增加数据分析技能与思维

　　参加CDA等级认证考试LEVELII和LEVELⅢ考生

　　课程内容

　　1章工具先导课

　　1-1Python基础和数据清洗

　　2章数字化工作保障机制-数据治理

　　2-1数据治理驱动因素

　　2-2数据治理域

　　2-3数据管理域

　　2-4数据应用域

　　2-5如何开展数据治理

　　3章数字化工作方法

　　3-1EDIT数字化模型简介

　　3-2业务探查(E)

　　3-3问题诊断(D)

　　3-4业务策略优化和指导(I)

　　3-5算法工具介绍(T)

　　4章数据采集方法

　　4-1数据采集方法

　　4-2数据模型管理

　　5章Python编程基础

　　5-1Python标准数据类型

　　5-2控制流语句

　　5-3自定义函数

　　5-4异常和错误

　　5-5类与面向对象编程

　　5-6Python连接数据库操作

　　5-7Python编程基础习题串讲与直播答疑

　　6章Python数据探索、数据处理与可视化

　　6-1Numpy数组基础操作

　　6-2Pandas数据表的基本操作

　　6-3Pandas数据探索

　　6-4Pandas数据可视化

　　6-5Python数据可视化包-Matplotlib介绍

　　6-6Python数据可视化包-Seaborn介绍与图形绘制