2019全国高校大数据挖掘与可视化技术培训班(南京)
时间:2019-08-06 08:00 至 2019-08-10 18:00
地点:南京
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2019全国高校大数据挖掘与可视化技术培训班(南京) 已截止报名会议时间: 2019-08-06 08:00至 2019-08-10 18:00结束 主办单位: 江苏知途教育科技有限公司
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会议介绍
会议内容 主办方介绍
2019全国高校大数据挖掘与可视化技术培训班(南京)宣传图
大数据技术与数据经济的发展是持续实现大数据价值的支撑,利用数据驱动实现各场景下的应用变革,深度应用正将传统“IT”从“后端”不断推向“前台”。为推动大数据在行业的应用发展,打造大数据专业技术人才队伍,进一步推动各高校大数据专业人才培养和教学工作的开展,江苏知途教育科技有限公司联合信息技术新工科产学研联盟定于2019年8月6日-10日在南京举办“全国高校数据挖掘与可视化技术师资培训班”。
活动亮点
亮点1 从学术界、产业界应用领域大数据行业应用与实践发展,分享行业中的应用经验
通过三个阶段项目案例动手训练,以分阶段、进阶式的创新实训让学员深刻体会企业工作流程;
亮点2 培训采用理论知识+案例示教+代码练习的workshop项目化教学模式
从项目方案的课堂讨论,实际业务中的分析需求,完成整个项目过程,适合零基础的初学者,也适合经验较为丰富的操作者;
亮点3 所有课程将围绕实战案例展开,串联常用的数据挖掘技术进行应用教学
通过典型案例入手讲解知识点,以实际的应用案例供学员动手训练,以学员的节奏学习,全程助教获得实时支持。
培训对象
1) 高校计算机、网络工程、软件工程、信息管理、物联网、信息工程等相关专业教学带头人及骨干老师等;各高校教务处、科研处、信息中心、实验室等领导;
2) 期望从整体上快速认识数据分析的基本知识和技能的人员,期望利用数据分析技术提升传统行业竞争力的管理者和技术人员。
3) 教育部产学合作协同育人项目优先支持:参训教师将获得知途教育发布的教育部产学合作协同育人项目优先支持。
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江苏知途教育科技有限公司,是中国最大的教育信息化公司-金智教育旗下在线教育企业,知途教育和国内知名企业、高校以及培训机构合作,为职场白领和大学生群体提供最有用、有趣的在线课程和服务。 知途网是阿里云上云培训官方高级合作伙伴。采用了世界领先的在线学习系统,学员通过看视频、做练习、课外阅读、名词解释、在线问答、全仿真实验等环节的学习,轻松掌握当今最炙手可热的阿里云技能。
会议日程 (最终日程以会议现场为准)
Day1 | 时间 | 任务 | 培训内容 |
上午 | 开班仪式 | ||
专家报告 | 主题分享:大数据与开放知识计算 | ||
主题分享:大数据行业与应用的机遇与挑战 | |||
主题分享:大数据专业建设与人才培养 | |||
下午 | 培训开幕式 | 讲解本次培训的内容安排 | |
开发工具教学 | 讲解本次培训开发的主要工具 | ||
Day2 | 第一阶段:数据sense培养 | 实训案例一:基于大数据可视化的城市通勤特征分析研究 | |
案例介绍 | 利用数据可视化技术对公共交通卡大数据进行分析和研究,对于了解城市通勤特征、分析城市功能区分布、完善城市智能交通系统等具有十分重要的意义。本案例基于2015年4月上海市公共交通卡刷卡大数据,建立轨道交通出行数据模型,并在此基础上通过文字云图、条形图、地图等不同的数据可视化呈现方式,展示了在不同时间、距离、空间分布下的地铁出行客流特征。 | ||
时间 | 任务 | 培训内容 | |
上午 | 商业智能(BI)项目流程讲解 | 1. 介绍BI项目的常规企业流程和交付物 2. 分享BI项目案例 | |
KPI与功能点设计 | 介绍KPI的设计过程和设计方法 | ||
数据清洗与加工 | 介绍根据功能点和可视化系统的终端数据需求,将数据进行清洗,形成标准的数据表格 | ||
下午 | 可视化系统开发以及项目总结 | 介绍依据清洗后的数据,通过Jupyter Notebook + PyEcharts开发可视化报表;这一过程可能与数据清洗持续迭代,最终产出一个可视化系统 | |
Day3 | 第二阶段:结构化数据分析项目训练 | 实训案例二:P2P网络贷款违约预测 | |
案例介绍 | P2P网络贷款的核心竞争力是风险控制能力尤其是指信用风险的控制能力,国内P2P网络贷款平台发展时间较短,加之平台运营模式多种多样,很难形成对信用风险管理系统统一的认识。查阅大量文献后,发现国内的一些学者大部分采用定性分析法对借款人的信用风险进行评估,根据这些结论,投资者只能定性了解理论上什么样的借款人违约风险高,不能讲风险量化处理,很难从整体上把控投资风险,不利于投资作出合理的投资决策。也远不能满足投资者最基本的投资资金安全性的需求。因此,利用Logistic回归模型定量的对P2P网络贷款信用风险的研究具有重要的现实意义。 | ||
时间 | 任务 | 培训内容 | |
上午 | 结构化数据分析项目流程讲解 | 1. 介绍机器学习(ML)项目的常规流程和交付物 2. 分享ML项目案例 | |
数据清洗与特征工程技巧 | 介绍结构化数据分析中两大工作:数据清洗和特征工程的技巧 | ||
特征工程设计与开发 | 每组根据业务逻辑,设计特征工程,然后进行探索性分析,验证特征工程合理性 | ||
下午 | 模型建立与调优以及项目总结 | 1. 依据特征总表建立模型 2. 输出模型的评估标准和变量重要性 3. 对特征工程提出新的想法,迭代改进 | |
Day4 | 第三阶段:非结构化数据分析项目能力进阶 | 实训案例三:”你好,旧时光”文本挖掘分析 | |
案例介绍 | 《你好,旧时光》(又名:玛丽苏病例报告)是青春文学作家八月长安所作的青春小说。小说讲述了出生在八十年代末的普通小姑娘余周周童年与妈妈相依为命,中学经历诸多波折急速成长的故事。小说引发了读者对大学前学生时代的很多共鸣,行行句句,倾注了作者对青春和对自己的剖析。本案例将运用文本挖掘方法对《你好,旧时光》原著进行分析,探究文本及人物行为之间的关系。 | ||
时间 | 任务 | 培训内容 | |
上午 | 文本挖掘(TM)项目流程讲解 | 1. 介绍TM项目的常规流程和交付物 2. 分享TM项目案例 | |
文本挖掘技巧讲解 | 介绍TM的变量创建、特征工程技巧。 | ||
数据探索性分析 | 对数据进行探索性分析,探究可能的结论并根据数据特征验证特征是否合适 | ||
特征工程设计与开发 | 1. 依据特征工程的设计方案,对数据进行加工,完成特征提取 2. 根据业务逻辑,进行探索性分析,验证特征工程合理性 | ||
下午 | 模型建立与调优以及项目总结 | 1. 依据特征总表建立模型 2. 输出模型的评估标准和变量重要性 3. 对特征工程提出新的想法,迭代改进 | |
Day5 | 百度创新中心参观交流 |
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会议嘉宾 (最终出席嘉宾以会议现场为准)
王元卓 ,博士,研究员,博士生导师
中国科学院计算技术研究所大数据研究院院长,信息技术新工科产学研联盟大数据与智能计算工作委员会主任
大数据分析系统国家工程实验室开放知识计算方向负责人
中国计算机学会大数据专家委员会常务委员、大数据教材编委会委员
主要研究方向:网络大数据分析、开放知识网络计算、社交网络演化分析、网络与信息安全、隐私泄漏行为分析等。主持了20项科研项目,包括:国家自然科学基金重点项目、面上项目,973计划子课题,863计划重点项目课题,国家重点研发计划课题,国家科技支撑计划课题、国家发改委信息安全专项、中国科学院创新工程重点项目课题等。
许剑锋,上海洪朴信息科技有限公司CEO,上海财经大学研究生导师(兼)、上海市浦江人才
美国伊利诺伊大学香槟分校UIUC 统计学博士、上海交通大学计算机硕士
拥有10年高端制造业生产线管理与生产数据开发积淀,深刻理解制造企业的业务痛点。历任美国波士顿Santander银行高级金融数据分析师、美国Alliance Data信用卡公司高级分析咨询师、美国安德森癌症中心大数据分析科学家、上海交通大学医学图像手术导航实验室技术负责人。
唐兵兵 ,江苏知途教育科技有限公司产品与解决方案部经理,曾任亚信科技大数据产品研发经理
多年大数据企业平台架构和开发经验,丰富的大规模大数据平台搭建经验,以及基于大数据的实际项目开发经验,精通SQL,熟练使用Hadoop/Spark进行数据处理加工,有统计建模、机器学习(聚类、分类、回归等)、数据挖掘应用的项目或研究经验,尤其熟悉电信业务的大数据架构与分析。构建和维护数据驱动的优化模型,实验,预测算法和容量约束模型,并能够运用数据和业务规则解决大规模网络中系统和数据基础架构中潜在的问题。
刘龙泽,洪朴信息首席AI技术顾问
拥有4年数据分析与数据产品开发经验,为制造业、零售业、金融和ICT行业的多家头部企业提供数据咨询、商业分析和数据产品开发服务,精通结构化数据分析与挖掘,在工业预测性维护、数字化生产管理方面拥有丰富的经验,擅长工业数据分析,拥有光伏制造业、原油开采、3C制造业等领域的数据分析经验与认知。曾主导近10项数据产品与人工智能产品的研发,并作为技术负责人推动研发成果落地。与上海财经大学合作,共同建设高校数据人才培养机制;创办“洪朴Camp”,为高校应用统计专业硕士提供人才培养平台,输送业界的大数据工程实践与实际项目经历。
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参会指南
会议门票
费用标准:2500元/人。培训期间食宿统一安排,交通、食宿费用自理。培训结束后颁发结业证书。
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温馨提示
酒店与住宿:
为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则:
活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。
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