課程簡(jiǎn)介
通過(guò)介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)以及業(yè)務(wù)的發(fā)展背景，準(zhǔn)確理解大數(shù)據(jù)的概念及顯著特征，通過(guò)案例了解目前企業(yè)應(yīng)用在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，能夠區(qū)分傳統(tǒng)BI與大數(shù)據(jù)處理的區(qū)別，能夠深入理解基于歷史統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析以及因果分析在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)學(xué)習(xí)東軟在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)品布局以及產(chǎn)品定位理念，能夠全面了解圍繞機(jī)器智能的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的原理價(jià)值?；趯?duì)東軟產(chǎn)品的深度了解，能夠結(jié)合自身行業(yè)領(lǐng)域靈活利用東軟已有技術(shù)產(chǎn)品積累幫助客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)規(guī)劃，解決客戶預(yù)測(cè)性分析方面的需求痛點(diǎn)。
目標(biāo)收益
1. 理解數(shù)據(jù)科學(xué)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的作用價(jià)值
2, 理解數(shù)據(jù)科學(xué)與傳統(tǒng)BI的區(qū)別
3. 理解數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能如何解決企業(yè)客戶的需求
4．理解機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的基本流程方法
培訓(xùn)對(duì)象
課程大綱
| 介紹目前在美國(guó)硅谷非常熱門的大數(shù)據(jù)科學(xué)概念以及最新的技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài) | 包括目前市場(chǎng)頂尖的技術(shù)產(chǎn)品演示，深入了解大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。基于東軟SaCa RealRec數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，在大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)方面，通過(guò)產(chǎn)品的實(shí)際使用介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法的基本原理。通過(guò)結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)集的全流程操作，能夠了解數(shù)據(jù)挖掘模型的全流程構(gòu)建，了解掌握關(guān)聯(lián)分析、線性分類回歸模型，能夠區(qū)別分類、聚類、回歸算法的區(qū)別。 |
| 結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的實(shí)際應(yīng)用案例 | 包括金融欺詐識(shí)別、公安犯罪識(shí)別、新聞媒體個(gè)性化推薦、政府違規(guī)行為識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備異常識(shí)別等具體案例講解，了解數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，掌握數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)與實(shí)際業(yè)務(wù)的結(jié)合方法，能夠結(jié)合自身項(xiàng)目經(jīng)歷拓展數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的使用場(chǎng)景。 |
| 機(jī)器學(xué)習(xí)建模演示講解 |
機(jī)器學(xué)習(xí)污水處理講解 機(jī)器學(xué)習(xí)假幣異常識(shí)別講解 機(jī)器學(xué)習(xí)航班延誤預(yù)測(cè)講解 |
| 通過(guò)介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)以及業(yè)務(wù)的發(fā)展背景，準(zhǔn)確理解大數(shù)據(jù)的概念及顯著特征，通過(guò)案例了解目前企業(yè)應(yīng)用在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，能夠區(qū)分傳統(tǒng)BI與大數(shù)據(jù)處理的區(qū)別，能夠深入理解基于歷史統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析以及因果分析在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)學(xué)習(xí)東軟在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)品布局以及產(chǎn)品定位理念，能夠全面了解圍繞機(jī)器智能的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的原理價(jià)值?；趯?duì)東軟產(chǎn)品的深度了解，能夠結(jié)合自身行業(yè)領(lǐng)域靈活利用東軟已有技術(shù)產(chǎn)品積累幫助客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)規(guī)劃，解決客戶預(yù)測(cè)性分析方面的需求痛點(diǎn)。 |
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介紹目前在美國(guó)硅谷非常熱門的大數(shù)據(jù)科學(xué)概念以及最新的技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài) 包括目前市場(chǎng)頂尖的技術(shù)產(chǎn)品演示，深入了解大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。基于東軟SaCa RealRec數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，在大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)方面，通過(guò)產(chǎn)品的實(shí)際使用介紹機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能算法的基本原理。通過(guò)結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)集的全流程操作，能夠了解數(shù)據(jù)挖掘模型的全流程構(gòu)建，了解掌握關(guān)聯(lián)分析、線性分類回歸模型，能夠區(qū)別分類、聚類、回歸算法的區(qū)別。 |
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結(jié)合數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的實(shí)際應(yīng)用案例 包括金融欺詐識(shí)別、公安犯罪識(shí)別、新聞媒體個(gè)性化推薦、政府違規(guī)行為識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備異常識(shí)別等具體案例講解，了解數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景，掌握數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)與實(shí)際業(yè)務(wù)的結(jié)合方法，能夠結(jié)合自身項(xiàng)目經(jīng)歷拓展數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的使用場(chǎng)景。 |
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機(jī)器學(xué)習(xí)建模演示講解 機(jī)器學(xué)習(xí)污水處理講解 機(jī)器學(xué)習(xí)假幣異常識(shí)別講解 機(jī)器學(xué)習(xí)航班延誤預(yù)測(cè)講解 |
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通過(guò)介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)以及業(yè)務(wù)的發(fā)展背景，準(zhǔn)確理解大數(shù)據(jù)的概念及顯著特征，通過(guò)案例了解目前企業(yè)應(yīng)用在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，能夠區(qū)分傳統(tǒng)BI與大數(shù)據(jù)處理的區(qū)別，能夠深入理解基于歷史統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)分析以及因果分析在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)學(xué)習(xí)東軟在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)產(chǎn)品布局以及產(chǎn)品定位理念，能夠全面了解圍繞機(jī)器智能的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的原理價(jià)值?；趯?duì)東軟產(chǎn)品的深度了解，能夠結(jié)合自身行業(yè)領(lǐng)域靈活利用東軟已有技術(shù)產(chǎn)品積累幫助客戶進(jìn)行業(yè)務(wù)規(guī)劃，解決客戶預(yù)測(cè)性分析方面的需求痛點(diǎn)。 |
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