课程简介

　　引领数智赋能，精通模型应用

　　在数字经济时代，利用数字化知识可以使企业摆脱单一供给，并深度挖掘用户需求，探索多元的业务场景。本课程将会从企业的角度出发讲解不同阶段数据应用的建设思路，培养学员掌握企业需要的敏捷算法建模能力，并规划未来发展的路线图。 同时，从找出问题→确定问题→数据清洗→数据建模→数据验证到挖掘出有价值的数据分析思路，并确认适合企业的解决方案。让学员掌握可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出模型。

　　涵盖常用工具，完善技术精进

　　课程中涵盖了Sklearn、LightGBM、NLP、PyTorch、Transformer等常用工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。 在课程学习中以问题为导向，加强知识点的理解和应用，提高学员面对复杂问题的思考能力。聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法，只教实用干货，以专精技术能力提升业务效果与效率。

　　玩转案例实战，直通企业就业

　　课程涉及大量企业项目案例：营销预测、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、智能推荐、情感分析、反等，加持实战经验，为学员进入名企提供项目背书。 对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可业规划团队老师的帮助下选择适合学员的职业发展路线。进一步从职场综合能力要求出发，通过经验赋能进步岗位匹配度。

　　目标人群

　　提升人群

　　· 算法建模少 想获得较优策略算法的人员

　　· 工作经验少 想提升数据挖掘技能的人员

　　· 业余时间多 想提高数据思维能力的人员

　　转行数据分析人群

　　· 自学难度大 想基础差入门的人员

　　· 升职加薪难 想要跳槽大幅涨薪的人员

　　· 行业不景气 想进新兴数据行业的人员

　　提升和转岗人群

　　· 工作任务重 想提高工作效率的财务、市场等人员

　　· 竞争压力大 想突破职业瓶颈的产品、运营等人员

　　· 行业挑战多 想提升战略思维的决策、管理等人员

　　CDA报考人群

　　· 报名参加 CDA Level I 等级考试的考生

　　· 报名参加 CDA Level ll 等级考试的考生

　　· 报名参加 CDA Level llI 等级考试的考生

　　课程案例

　　· 金融行业

　　信用卡人群用户画像

　　利用sql语言对数据进行加工处理，标签化，并依据标签情况，利用python进行用户画像绘制。

　　· 电商行业

　　淘宝用户行为分析

　　通过对淘宝用户行为相关数据进行分析，帮助商家监控目前数据趋势，分析并改善转化链路，助力业务侧方向提升。

　　· 快消品行业

　　快时尚行业线上零售数据分析

　　使用某电商真实用户交易数据，在用户生命周期中，运用分析方法论分析不同用户的行为特征、价值贡献等。

　　· 社会经济发展研究

　　地区经济发展水平研究

　　在这份研究需求中，我们希望了解哪些地区更相似，因为相似的地区适宜进行对标，同时我们也关注各个地区是否能按照发展水平划分不同的类型

　　· 金融行业

　　挖掘产品订购的关联关系交叉销售

　　对于银行统计的客户订购产品的订单，进行产品订购的关联挖掘，达到发现客户多种需求，维护客户关系管理的数据策略

　　· 新媒体行业

　　新浪新闻分类案例

　　使用新闻数据，利用文本分析技术对新闻文本进行特征加工等相关工作，并训练分类模型，实现文本的自动分类。

　　· 深度学习NLP

　　中文问答机器人

　　给定一个足够大的语料库，以深度学习NLP算法训练一个机器人。当传入一个问题时，算法可以自动从该语料库中找到答案。