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成都CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
咨詢熱線 400-001-5729
授課機(jī)構(gòu)：成都CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
地址：四川省成都市高新區(qū)天府大道天府二街138號(hào)
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課程詳情 學(xué)校簡介 學(xué)校地址 申請?jiān)嚶?/span>
關(guān)鍵詞：成都人工智能培訓(xùn)哪家好
課程名稱：機(jī)器學(xué)習(xí)競賽實(shí)戰(zhàn)專題-螞蟻金服支付風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
課程類目：機(jī)器學(xué)習(xí)
課程類型：正式課
授課形式：視頻課+面授
免費(fèi)試聽：是
適合基礎(chǔ)：有一定基礎(chǔ)
上課人數(shù)：60
班級(jí)名稱：高級(jí)班
上課時(shí)間：周一到周日9-18點(diǎn)
開班時(shí)間：每月開課
課時(shí)數(shù)量：320
本次課程對(duì)螞蟻金服競賽業(yè)務(wù)背景做了簡單介紹，講述了數(shù)據(jù)分析在拿到數(shù)據(jù)之后應(yīng)該如何開始數(shù)據(jù)探索，如何跑出模型baseline，如何通過可視化及模型輸出進(jìn)行特征選擇，如何理解自定義的評(píng)價(jià)函數(shù)，如何用合理的方式記錄上分情況而不發(fā)生混亂，如何充分利用傳統(tǒng)模型和競賽殺器，如何根據(jù)模型原理進(jìn)行調(diào)參，如何尋找準(zhǔn)而不同的模型并做出Z優(yōu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型融合，以及Z終如何將每一步串聯(lián)到一起拿到Z優(yōu)模型結(jié)果
Z大化提升實(shí)戰(zhàn)能力
取得數(shù)據(jù)科學(xué)競賽TOP名次
拿到比賽豐厚獎(jiǎng)金
斬獲名企offer
01章新手上路
01-01說在前面
01-02初識(shí)數(shù)據(jù)科學(xué)競賽
01-03支付寶欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別項(xiàng)目導(dǎo)學(xué)
01-04機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境:jupyter使用
01-05機(jī)器學(xué)習(xí)常用庫（pandas,scikit-learn）
01-06從業(yè)務(wù)場景認(rèn)識(shí)比賽數(shù)據(jù)
01-07數(shù)據(jù)初探索
01-08快速搭建baseline版本
01-09如何制作線下科學(xué)驗(yàn)證體系
01-10比賽常用回歸任務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)
01-11比賽常用分類任務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)
01-12支付寶反欺詐自定義評(píng)價(jià)函數(shù)
01-13數(shù)據(jù)內(nèi)存優(yōu)化技巧
01-14數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證
01-15使用內(nèi)置cross_validate接口 交叉驗(yàn)證
01-16使用logsitic分類模型
01-17使用KNN分類模型
01-18使用Adaboost分類模型
01-19使用Bagging分類模型
01-20使用RandomRorest分類模型
01-21使用GBDT分類模型
01-21scikit-learn各分類模型對(duì)比分析
02章玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)競賽兩大殺器
02-01LightGBM采用scikit-learn方式調(diào)用
02-02LightGBM經(jīng)典方式調(diào)用
02-03LightGBM交叉驗(yàn)證
02-04LightGBM參數(shù)解析
02-05LightGBM輸出特征重要性
02-06LightGBM高級(jí)用法
02-07XGBoost使用
02-08XGBoost參數(shù)解析
02-09LightGBM和Xgboost自定義目標(biāo)函數(shù)
02-10XGBoost與LightGBM對(duì)比分析
02-11LightGBM原理深度解析
03章數(shù)據(jù)處理與特征工程中的騷操作
03-01數(shù)據(jù)探索與處理
03-02數(shù)據(jù)缺失值分析
03-03缺失值高級(jí)處理
03-04特征分析
03-05通過Adversarial訓(xùn)練方式試探訓(xùn)練集和測試集分布
03-06特征的IV和WOE編碼
03-07基于模型的特征選擇
03-08基于scikit-learn中RFECV的特征選擇
03-09使用熱力圖分析特征相關(guān)性
03-10使用核密度圖分析特征相關(guān)性
03-11類別不平衡分析
03-11類別不平衡分析
03-12基于模型的類別不平衡處理
03-13基于數(shù)據(jù)采樣的類別不平衡處理
03-14灰樣本拒絕推斷方案
03-15多種方式特征選擇
03-16特征分布不均勻的處理策略
03-17困難樣本分析
04章模型花式融合調(diào)參
04-01網(wǎng)格搜索優(yōu)化模型參數(shù)
04-02貝葉斯方法優(yōu)化模型參數(shù)
04-03機(jī)器學(xué)習(xí)比賽中隨機(jī)種子的作用
04-04模型的偏差與方差分析
04-05準(zhǔn)而不同模型選擇策略
04-07stacking的模型融合策略
04-08模型之間的相關(guān)性分析
04-09螞蟻金服項(xiàng)目方案整合
CDA數(shù)據(jù)分析師
目前，CDA已與國內(nèi)100多所高校進(jìn)行了戰(zhàn)略合作，建立了CDA數(shù)據(jù)分析師考試中心及人才培養(yǎng)基地；已出版30多本CDA數(shù)據(jù)分析師系列叢書，市場發(fā)行量數(shù)萬冊；已進(jìn)行500多期線上線下數(shù)據(jù)分析及大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，培養(yǎng)學(xué)員10萬+人次；已在全 國70+城市舉辦15屆CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試，報(bào)考考生數(shù)萬人；已開展了四屆中 國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)（CDA SUMMIT），每屆參會(huì)人數(shù)3000多人；中 國數(shù)據(jù)分析師俱樂部（CDA CLUB）每周舉辦各類型線上線下沙龍會(huì)議、公開課等活動(dòng)共1000多期。
學(xué)校榮譽(yù)
01
IBM大學(xué)戰(zhàn)略合作伙伴
發(fā)展歷程
02
2006年
服務(wù)內(nèi)容
特色服務(wù)
2016年，CDA研究院加入由工信部指導(dǎo)下的“中 國大數(shù)據(jù)生態(tài)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”理事會(huì)成員，分管教育事業(yè)。
2017年，CDA與工信部賽迪達(dá)成戰(zhàn)略合作推出大數(shù)據(jù)雙認(rèn)證，被評(píng)為“大數(shù)據(jù)zui佳培訓(xùn)機(jī)構(gòu)”；
2018年，CDA入選教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目；
2019年，CDA獲得“2019年創(chuàng)新中 國·年度新商業(yè)zui具成長力項(xiàng)目”，“2019年沙利文中 國新經(jīng)濟(jì)峰會(huì)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)力獎(jiǎng)”；
2020年，榮獲“年度逆勢生長行業(yè)影響力企業(yè)”，入選北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)“首批高精尖產(chǎn)業(yè)技能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)”，成為“中 國成人教育協(xié)會(huì)”成人教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)工作委員會(huì)理事單位；
2021年，CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)國標(biāo)委發(fā)布認(rèn)定，是目前現(xiàn)行有效的數(shù)據(jù)分析師能力標(biāo)準(zhǔn)。
“CDA數(shù)據(jù)分析師”人才已遍布在世 界范圍各行各業(yè)，包括500強(qiáng)企業(yè)、科技獨(dú)角獸、大型金融機(jī)構(gòu)、大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、國企事業(yè)單位、國 家行政機(jī)關(guān)等等�！癈DA數(shù)據(jù)分析師”人才隊(duì)伍秉承著CDA職業(yè)道德準(zhǔn)則，發(fā)揮著專業(yè)技能，已成為科技飛速發(fā)展的核心力量。
電子工業(yè)出版社 優(yōu) 秀合作者
教育管理信息化專業(yè)委員會(huì)理事單位
2018年度職業(yè)教育人才培訓(xùn)品牌機(jī)構(gòu)
2018年度大數(shù)據(jù)影響力先鋒企業(yè)
2018入選教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目
網(wǎng)易云課堂2017年度zui佳服務(wù)獎(jiǎng)
2017年度中 國互聯(lián)網(wǎng)+ zui佳培訓(xùn)機(jī)構(gòu)獎(jiǎng)
中 國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟理事單位
開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)量實(shí)戰(zhàn)，學(xué)術(shù)研究等相關(guān)培訓(xùn)視頻和現(xiàn)場班
2007年
開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)培訓(xùn)班
2011年
隨著大數(shù)據(jù)熱潮的來臨，依托累計(jì)上萬類共享資料，多年沉淀師資團(tuán)隊(duì)，論壇召集多位專家，研發(fā)CDA數(shù)據(jù)分析師體系
2013年
CDA數(shù)據(jù)分析師品牌成立，提供系統(tǒng)化的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)和認(rèn)證
2014年
CDA INSTITUTE 成立 ,并推出第 一屆全 國CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試
2015年
第 一屆中 國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會(huì)（CDAS）在9月11日成功舉辦，參會(huì)人數(shù)逾3000人
2016年
CDA匯聚海內(nèi)外大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析專家上千人，推出就業(yè)班、數(shù)據(jù)科學(xué)家訓(xùn)練營、企業(yè)內(nèi)訓(xùn)、CDA俱樂部等多個(gè)項(xiàng)目
2017年
整合論壇與CDA數(shù)據(jù)分析師業(yè)內(nèi)資源，形成數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域生態(tài)圈，并進(jìn)一步升級(jí)CDA企業(yè)內(nèi)訓(xùn)體系，正式推出大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室
2018年
北上廣深等多個(gè)城市均有校區(qū)；擁有200多位專業(yè)師資；培養(yǎng)學(xué)員超過3萬人，每年6月/12月全 國28個(gè)城市舉辦CDA認(rèn)證考試
2019年
已舉辦九屆數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試，得到業(yè)界廣泛認(rèn)可，學(xué)員遍布各大知名企業(yè)。人工智能產(chǎn)品“好學(xué)AI”問世，引領(lǐng)DT時(shí)代新一波技術(shù)培訓(xùn)浪潮
數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營培訓(xùn)
免費(fèi)試聽，免費(fèi)重讀，小班授課，一對(duì)一教學(xué)，推薦就業(yè)
學(xué)校名稱：成都CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
固定電話：400-001-5729
授課地址：四川省成都市高新區(qū)天府大道天府二街138號(hào) 預(yù)約參觀
