【培訓(xùn)對(duì)象】
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)安全研發(fā)人員、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師、數(shù)據(jù)可視化工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)研究等相關(guān)人員。

【培訓(xùn)收益】
1.掌握大數(shù)據(jù)分析全流程實(shí)操 2.熟練數(shù)據(jù)可視化工具與技巧 3.理解AI數(shù)據(jù)挖掘核心算法 4.具備交互式數(shù)據(jù)探索能力 5.建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策思維 6.學(xué)會(huì)多源數(shù)據(jù)整合方法 7.拓寬行業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用視野 8.提升職場(chǎng)數(shù)據(jù)技能競(jìng)爭(zhēng)力

第一天
上午 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 第一講 零基礎(chǔ)學(xué)Python
1.Python背景
2.國(guó)內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r
3.基礎(chǔ)語(yǔ)法
4.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.繪圖操作
6.特別針對(duì)向量計(jì)算模塊
7.著重介紹Python在這方面的優(yōu)勢(shì)及用法
第二講 數(shù)據(jù)分析方法論
1.講解統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)（統(tǒng)計(jì)學(xué)基本概念，假設(shè)檢驗(yàn)，置信區(qū)間等基礎(chǔ)）
2.結(jié)合數(shù)據(jù)案例說(shuō)明其使用場(chǎng)景和運(yùn)用方法
3.介紹數(shù)據(jù)分析流程和常見(jiàn)分析思路，同時(shí)結(jié)合案例進(jìn)行講解
第三講 數(shù)據(jù)處理技法
1.從數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等幾個(gè)方面進(jìn)行講解
2.數(shù)據(jù)接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)操作
3.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)包含Pandas包的具體用法和講解
4.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換包含對(duì)數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)、合并、重塑等操作
5.針對(duì)海量數(shù)據(jù)的情況下，介紹在Spark平臺(tái)上的數(shù)據(jù)處理技術(shù)
6.結(jié)合真實(shí)環(huán)境進(jìn)行操作講解。
第一天
下午 數(shù)據(jù)挖掘理論及核心技術(shù) 第四講 認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)挖掘
1.數(shù)據(jù)挖掘基本概念
2.業(yè)務(wù)理解
3.數(shù)據(jù)理解
4.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
5.建立模型
6.模型評(píng)估
7.模型部署各環(huán)節(jié)的工作內(nèi)容及相關(guān)技術(shù)
8.結(jié)合業(yè)界經(jīng)典場(chǎng)景，講解數(shù)據(jù)挖掘的實(shí)施流程和方法體系
第五講 Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.數(shù)據(jù)合并
2.數(shù)據(jù)清洗（重復(fù)值、缺省值、異常值處理）
3.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（離差標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化）
4.數(shù)據(jù)變換（啞變量轉(zhuǎn)換、連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化）
5.抽樣、分區(qū)、樣本平衡、特征選擇
6.結(jié)合典型業(yè)務(wù)案例講解其具體實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用場(chǎng)景，幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)在建模前的清洗與特征構(gòu)造思路
第二天
上午

大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)（1） 第六講 特征降維算法及Python實(shí)現(xiàn)
1.特征降維算法講解
2.主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理
3.結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)
4.針對(duì)海量數(shù)據(jù)情況下的應(yīng)用場(chǎng)景，講解實(shí)現(xiàn)思路和Python案例
第七講 決策樹(shù)算法及Python實(shí)現(xiàn)
1.決策樹(shù)算法講解
2.講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹(shù)算法的實(shí)現(xiàn)原理
3.結(jié)合案例進(jìn)行Python實(shí)現(xiàn)
第八講 好萊塢百萬(wàn)級(jí)影評(píng)數(shù)據(jù)分析與電影推薦實(shí)現(xiàn)（實(shí)戰(zhàn)部分）：
1.基于好萊塢百萬(wàn)級(jí)的影評(píng)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、清洗、透視表操作。
2.然后根據(jù)用戶畫像分析不同的用戶喜好通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)不同性別、年齡階段的用戶進(jìn)行定制化的電影推薦
3.最后把推薦的電影進(jìn)行可視化的展示操作

 

 

第二天
下午
大數(shù)據(jù)算法原理及案例實(shí)現(xiàn)（2） 第九講：航空公司客戶價(jià)值分析（K-Means實(shí)戰(zhàn)）：
1.基于航空公司客戶的歷史飛行數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、屬性規(guī)約、屬性構(gòu)造（構(gòu)建LRFMC指標(biāo)）
2.然后根據(jù)LRFMC模型對(duì)客戶進(jìn)行特征分析
3.通過(guò)K-Means聚類算法對(duì)不同價(jià)值的客戶進(jìn)行細(xì)分
4.最后把客戶群體的特征進(jìn)行可視化展示，為不同價(jià)值的客戶制定個(gè)性化營(yíng)銷策略
第十講：機(jī)器學(xué)習(xí)神器：XGBoost 構(gòu)建金融反欺詐模型
1.細(xì)致講解 XGBoost算法的核心思想與模型原理
2.包括梯度提升框架、樹(shù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、目標(biāo)函數(shù)與正則化機(jī)制
3.通過(guò)實(shí)際金融交易數(shù)據(jù)集案例，演示特征構(gòu)建、模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)優(yōu)全過(guò)程
4.講解模型評(píng)估指標(biāo)（AUC、KS 值、召回率、F1 等）在反欺詐系統(tǒng)中的應(yīng)用意義
5.結(jié)合Python與XGBoost庫(kù)，完成從數(shù)據(jù)加載、特征處理、模型構(gòu)建、評(píng)估到可視化的完整實(shí)戰(zhàn)流程

 

 

 

 

第三天
上午 AI對(duì)話式數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn) 第十一講：Pandas AI通過(guò)自然語(yǔ)言交互實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析
1.基于任意結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集（如Excel、CSV），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征生成
2.然后根據(jù)自然語(yǔ)言指令對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析
3.通過(guò)大型語(yǔ)言模型（LLM）自動(dòng)生成并執(zhí)行Python代碼，對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行深度洞察
4.最后把分析結(jié)果和圖表進(jìn)行自動(dòng)化可視化展示
第十二講： ChatExcel（Excel AI處理方向）
1.自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的Excel表格智能處理（ChatExcel實(shí)戰(zhàn)）實(shí)戰(zhàn)部分：
2.基于Excel/CSV表格數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式轉(zhuǎn)換、多表合并
3.然后根據(jù)一句話指令對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能運(yùn)算與統(tǒng)計(jì)，通過(guò)AI模型對(duì)復(fù)雜函數(shù)邏輯進(jìn)行自動(dòng)化生成與執(zhí)行
4.最后把交叉對(duì)比結(jié)果和數(shù)據(jù)透視進(jìn)行即時(shí)可視化展示
第十三講：Julius AI (對(duì)話式數(shù)據(jù)分析助手)
1.核心功能：作為一個(gè)對(duì)話式數(shù)據(jù)分析助手，Julius AI允許用戶通過(guò)上傳數(shù)據(jù)文件（如 CSV、Excel）
2.使用自然語(yǔ)言提問(wèn)來(lái)執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)操作、統(tǒng)計(jì)分析和可視化。它能夠理解上下文，自動(dòng)生成并執(zhí)行 Python/R 代碼，并以圖表和文字洞察的形式返回結(jié)果
3.適用場(chǎng)景：快速的探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）、即時(shí)數(shù)據(jù)洞察、非技術(shù)人員的數(shù)據(jù)查詢
第三天
下午 數(shù)據(jù)分析可視化與AI生成數(shù)據(jù)分析報(bào)告
第十四講：DeepSeek生成圖表可視化主題描述
1.DeepSeek大模型驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言圖表生成與可視化方法論實(shí)戰(zhàn)部分：
2.基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或分析結(jié)果，對(duì)圖表需求進(jìn)行自然語(yǔ)言描述。
3.然后通過(guò)DeepSeek大模型的代碼生成能力，自動(dòng)生成并執(zhí)行Python可視化代碼（如基于Matplotlib、Plotly、Pyecharts等庫(kù)）
4.實(shí)現(xiàn)復(fù)雜圖表的一鍵生成，對(duì)數(shù)據(jù)含義進(jìn)行簡(jiǎn)潔表達(dá)與高效洞察
5.最后把生成圖表應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析報(bào)告或Web應(yīng)用中進(jìn)行可視化展示
第十五講：全能AI智能體數(shù)據(jù)分析與報(bào)告撰寫（Manus實(shí)戰(zhàn)）
1.基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、文件、API數(shù)據(jù)），對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整合、預(yù)處理
2.然后根據(jù)用戶需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析
3.通過(guò)AI智能體的多工具協(xié)作能力對(duì)特定業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行深入研究與建模
4.最后把分析結(jié)論、數(shù)據(jù)圖表和研究報(bào)告進(jìn)行專業(yè)化文檔撰寫與交付 

➤ 劉老師 大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)＜?br /> 擁有十幾年軟件研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，十年企業(yè)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)Java、Python、區(qū)塊鏈等技術(shù)領(lǐng)域有獨(dú)特的研究，精通J2EE企業(yè)級(jí)開(kāi)發(fā)技術(shù)。
Java方向：設(shè)計(jì)模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對(duì)Java源碼有深入研究。
Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲(chóng)、基于Surprise庫(kù)數(shù)據(jù)推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識(shí)別技術(shù)。
區(qū)塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
➤ 郭老師 | 數(shù)據(jù)治理專家
國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)治理專家、高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理、優(yōu)秀項(xiàng)目管理培訓(xùn)師，計(jì)算機(jī)專業(yè)碩士，曾任中國(guó)電信高級(jí)工程師，現(xiàn)任某信息技術(shù)公司產(chǎn)品及技術(shù)總監(jiān)。上海軟件協(xié)會(huì)高級(jí)講師、上海軟件協(xié)會(huì)考評(píng)員、共青團(tuán)上海市委員會(huì)青年(大學(xué)生)職業(yè)訓(xùn)練營(yíng)上海市政府指定講師、浦東軟件園高級(jí)講師。18年+開(kāi)發(fā)、設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，10年+數(shù)據(jù)治理培訓(xùn)/咨詢經(jīng)驗(yàn)，給多家上市公司企業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)做過(guò)培訓(xùn)或咨詢業(yè)務(wù)，對(duì)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)治理、產(chǎn)品管理有著敏銳、獨(dú)特的認(rèn)知體系。 

• 關(guān)于舉辦“數(shù)字化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)架構(gòu)師”高級(jí)研修培訓(xùn)班的通知

  開(kāi)課時(shí)間：2026-03-24 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 廣東-廣州

  第一天 上午 業(yè)務(wù)架構(gòu)BA概述、業(yè)務(wù)架構(gòu)框架 1.架構(gòu)定義 2.業(yè)務(wù)架構(gòu)概述及概念 3.業(yè)務(wù)架構(gòu)的目標(biāo) 4.業(yè)務(wù)架構(gòu)與企業(yè)架構(gòu)關(guān)系 5.業(yè)務(wù)架構(gòu)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型 6.企業(yè)架構(gòu)框架 7.BizBoK 8.Open-BA 9.TOGAF-BA 10.框架差異比較 第一天 下午 架..

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  人氣：26  

  

• 關(guān)于舉辦“數(shù)據(jù)管理工程師” 特訓(xùn)營(yíng)的通知

  開(kāi)課時(shí)間：2026-03-25 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 北京-北京

  第一天 上午 數(shù)據(jù)管理 1.數(shù)據(jù)管理工作的內(nèi)外驅(qū)動(dòng)力 2.數(shù)據(jù)管理主要理論體系 3.數(shù)據(jù)管理的目標(biāo)與原則等 《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 1.《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 2.數(shù)據(jù)管理在實(shí)際工作場(chǎng)景中的實(shí)施路徑 3.《數(shù)據(jù)管理能力成熟度評(píng)估模型》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)各域之間的..

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• 關(guān)于舉辦“TOGAF®EA理論與實(shí)踐鑒定級(jí)認(rèn)證” 培訓(xùn)班的

  開(kāi)課時(shí)間：2026-03-28 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 北京-北京

  第一天 上午 企業(yè)架構(gòu)EA 綜述 意識(shí)導(dǎo)入，邁入企業(yè)架構(gòu)門檻： 1.EA概述及概念 企業(yè)架構(gòu)的目標(biāo) 架構(gòu)的2個(gè)面+3個(gè)層次+4個(gè)域 架構(gòu)與戰(zhàn)略 架構(gòu)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型 架構(gòu)與方案 2.架構(gòu)框架 3.TOGAF概述 認(rèn)識(shí)The Open Group TOGAF文件的結(jié)構(gòu) ADM..

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• 關(guān)于舉辦“數(shù)字化轉(zhuǎn)型工程師”特訓(xùn)營(yíng)的通知

  開(kāi)課時(shí)間：2026-04-22 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 浙江-杭州

  第一天 上午 數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策導(dǎo)向與治理案例分析 一.概念層面：數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概念和范圍 1.數(shù)字革命的深遠(yuǎn)影響 2.數(shù)字技術(shù)成為引領(lǐng)工業(yè)革命的核心技術(shù) 3.數(shù)字化轉(zhuǎn)型的各方觀點(diǎn) 二.宏觀層面：國(guó)家政策數(shù)字化轉(zhuǎn)型要求 1.中國(guó)政府推動(dòng)數(shù)字革命的戰(zhàn)略布局 2.政策推動(dòng)后的市場(chǎng)表現(xiàn) 3...

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• 關(guān)于舉辦“首席數(shù)據(jù)官（CDO）”高級(jí)研修 培訓(xùn)班的通知

  開(kāi)課時(shí)間：2026-04-24 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 北京-北京

  第一天 上午 CD0的發(fā)展現(xiàn)狀、角色定位與生存指南 1.CD0的全球發(fā)展與中國(guó)實(shí)踐 CD0的全球興起背景：美英法等國(guó)政府與企業(yè)的CDO制度演進(jìn) 中國(guó)CD0發(fā)展現(xiàn)狀：廣東、上海等地試點(diǎn)政策解讀 CD0在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的戰(zhàn)略價(jià)值 2.CD0的角色定位與組織設(shè)計(jì) CDO的四大角色：戰(zhàn)略推動(dòng)者..

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• 關(guān)于舉辦“Coze零代碼大師：AI智能體構(gòu)建與 自動(dòng)化辦公”培訓(xùn)班的通知

  開(kāi)課時(shí)間：2026-04-25 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 浙江-杭州

  第一天 上午 Coze介紹與 快速入門 1.Coze平臺(tái)定位與核心價(jià)值 2.智能體(Bot)與應(yīng)用(App)的區(qū)別 3.Coze的低代碼/零代碼開(kāi)發(fā)理念 4.Bot開(kāi)發(fā)界面與功能區(qū)概覽 5.Coze提供的多渠道發(fā)布能力 6.Bot模板商店與快速啟動(dòng) 7.Coze社區(qū)與學(xué)習(xí)資源獲取..

  ￥4,800   元/ 天

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• 關(guān)于舉辦“CDMP國(guó)際數(shù)據(jù)管理專業(yè)人士認(rèn)證” 培訓(xùn)班的通知

  開(kāi)課時(shí)間：2026-05-22 — -0-0

  開(kāi)課地點(diǎn)： 云南-昆明

  第一章 數(shù)據(jù)管理 掌握數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與信息、數(shù)據(jù)作為組織資產(chǎn)、數(shù)據(jù)管理原則、數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略基本概念； 掌握數(shù)據(jù)管理框架基本內(nèi)容包括：戰(zhàn)略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。 1.1 簡(jiǎn)介 1.2 什么是數(shù)據(jù)？ 1.3 數(shù)據(jù)與信息 1.4 數(shù)據(jù)作為組織資..

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  開(kāi)課時(shí)間：2026-05-22 — -0-0

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  第一章 數(shù)據(jù)管理 掌握數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與信息、數(shù)據(jù)作為組織資產(chǎn)、數(shù)據(jù)管理原則、數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)戰(zhàn)略基本概念； 掌握數(shù)據(jù)管理框架基本內(nèi)容包括：戰(zhàn)略模型、阿姆斯特丹模型、DAMA-DMBOK框架、DMBOK金字塔。 1.1 簡(jiǎn)介 1.2 什么是數(shù)據(jù)？ 1.3 數(shù)據(jù)與信息 1.4 數(shù)據(jù)作為組織資..

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  開(kāi)課時(shí)間：2026-05-23 — -0-0

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  第一天 第一章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理理論 01.數(shù)據(jù)的定義和分類 02.從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn) 03.數(shù)據(jù)資產(chǎn)理論的歷史演進(jìn) 04.DAMA關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論 05.從數(shù)據(jù)管理到數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 06.數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的核心內(nèi)容 07.數(shù)據(jù)的資產(chǎn)屬性 08.國(guó)外數(shù)據(jù)確權(quán)理論 09.數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估理論 ..

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  開(kāi)課時(shí)間：2026-05-23 — -0-0

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  第一天 第一章 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理理論 01.數(shù)據(jù)的定義和分類 02.從數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)資產(chǎn) 03.數(shù)據(jù)資產(chǎn)理論的歷史演進(jìn) 04.DAMA關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的理論 05.從數(shù)據(jù)管理到數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理 06.數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的核心內(nèi)容 07.數(shù)據(jù)的資產(chǎn)屬性 08.國(guó)外數(shù)據(jù)確權(quán)理論 09.數(shù)據(jù)價(jià)值評(píng)估理論..

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