課程簡介
隨著互聯(lián)網(wǎng)的到來，人類社會開始進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代。借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，挖掘大數(shù)據(jù)里邊的價值，是互聯(lián)網(wǎng)+成功企業(yè)中的重要一環(huán)。在本課程中，你不但能學(xué)到數(shù)據(jù)挖掘的一般概念、基礎(chǔ)理論、常用技術(shù)以及最新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，還會通過實(shí)例體會到大數(shù)據(jù)中存在確確實(shí)實(shí)的價值以及發(fā)掘這些價值的實(shí)用技巧。本課程緊密聯(lián)系實(shí)際，廣泛講授從廣告系統(tǒng)、個性化推薦系統(tǒng)以及輿情監(jiān)控系統(tǒng)的具體做法及最佳實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
目標(biāo)收益
課程中的內(nèi)容涵蓋理論和經(jīng)驗(yàn)，是作者們在大數(shù)據(jù)行業(yè)長年摸爬滾打出來的最佳實(shí)踐的總結(jié)。經(jīng)過這些課程培訓(xùn)，可以使學(xué)員能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)體系有全面而又清晰的認(rèn)識，了解從平臺搭建、到數(shù)據(jù)分析再到數(shù)據(jù)價值的挖掘各個方面的實(shí)用知識，可以即刻在實(shí)際工作中學(xué)以致用，運(yùn)用大數(shù)據(jù)理論、方法來提升部門或公司的業(yè)績。
培訓(xùn)對象
1. 小型企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人；
2. 大中型企業(yè)的數(shù)據(jù)部門相關(guān)人員、或是對數(shù)據(jù)感興趣的其他部門的研發(fā)總監(jiān)、部門經(jīng)理、一線研發(fā)工程師等人員均可。
課程大綱
| 數(shù)據(jù)挖掘 |
1. 引言：數(shù)據(jù)挖掘中的務(wù)實(shí)與務(wù)虛 通過數(shù)據(jù)挖掘的獲得的價值有很多，表現(xiàn)在很多方面，總體歸結(jié)為實(shí)與虛兩類。本小節(jié)將講訴什么是務(wù)實(shí)？什么是務(wù)虛？并以幾個案例展開闡述在公司不同的發(fā)展階段，該如何實(shí)現(xiàn)務(wù)實(shí)業(yè)務(wù)與務(wù)虛業(yè)務(wù)的最佳結(jié)合。 2. 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)及案例 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)常常用于數(shù)據(jù)的探索、降維，本小節(jié)著重描述數(shù)據(jù)挖掘中常常用到的哪些無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及技術(shù)。將結(jié)合多個案例，介紹幾種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的原理、工具以及應(yīng)用實(shí)例。 3. 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)及案例 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中占有重要的地位，它通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來建立各種預(yù)測模型。本小節(jié)重點(diǎn)闡述數(shù)據(jù)挖掘中常常用到的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法、技術(shù)及工具。將結(jié)合多個案例，介紹多種有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的原理、工具以及案例。 4. 個性化推薦系統(tǒng)：不同業(yè)務(wù)場景下的個性化推薦解決方案 在各大互聯(lián)網(wǎng)公司中，個性化推薦往往是使用最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。本文講從詳細(xì)闡述個性化推薦系統(tǒng)的歷史發(fā)展、原理、常用技術(shù)，并結(jié)合幾種不同業(yè)務(wù)場景，詳細(xì)介紹如何搭建適合不同業(yè)務(wù)場景下個性化推薦系統(tǒng)。 5. 深度學(xué)習(xí)及案例 深度學(xué)習(xí)是近十年人工智能領(lǐng)域中取得的一個重大突破。它的出現(xiàn)極大的增強(qiáng)了對數(shù)據(jù)的理解力。本小節(jié)將結(jié)合案例簡要介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、原理、難點(diǎn)、常用工具以及相關(guān)應(yīng)用。 6. 綜合案例：從海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有用的輿情信息 本文將以一個完整的輿情分析系統(tǒng)為案例，系統(tǒng)性的闡述了如何將以上學(xué)習(xí)到的無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來，建立一個實(shí)用的、功能完備的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。 |
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數(shù)據(jù)挖掘 1. 引言：數(shù)據(jù)挖掘中的務(wù)實(shí)與務(wù)虛 通過數(shù)據(jù)挖掘的獲得的價值有很多，表現(xiàn)在很多方面，總體歸結(jié)為實(shí)與虛兩類。本小節(jié)將講訴什么是務(wù)實(shí)？什么是務(wù)虛？并以幾個案例展開闡述在公司不同的發(fā)展階段，該如何實(shí)現(xiàn)務(wù)實(shí)業(yè)務(wù)與務(wù)虛業(yè)務(wù)的最佳結(jié)合。 2. 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)及案例 無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)常常用于數(shù)據(jù)的探索、降維，本小節(jié)著重描述數(shù)據(jù)挖掘中常常用到的哪些無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及技術(shù)。將結(jié)合多個案例，介紹幾種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的原理、工具以及應(yīng)用實(shí)例。 3. 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)及案例 有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘中占有重要的地位，它通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來建立各種預(yù)測模型。本小節(jié)重點(diǎn)闡述數(shù)據(jù)挖掘中常常用到的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法、技術(shù)及工具。將結(jié)合多個案例，介紹多種有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的原理、工具以及案例。 4. 個性化推薦系統(tǒng)：不同業(yè)務(wù)場景下的個性化推薦解決方案 在各大互聯(lián)網(wǎng)公司中，個性化推薦往往是使用最廣泛的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用。本文講從詳細(xì)闡述個性化推薦系統(tǒng)的歷史發(fā)展、原理、常用技術(shù)，并結(jié)合幾種不同業(yè)務(wù)場景，詳細(xì)介紹如何搭建適合不同業(yè)務(wù)場景下個性化推薦系統(tǒng)。 5. 深度學(xué)習(xí)及案例 深度學(xué)習(xí)是近十年人工智能領(lǐng)域中取得的一個重大突破。它的出現(xiàn)極大的增強(qiáng)了對數(shù)據(jù)的理解力。本小節(jié)將結(jié)合案例簡要介紹深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史、原理、難點(diǎn)、常用工具以及相關(guān)應(yīng)用。 6. 綜合案例：從海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有用的輿情信息 本文將以一個完整的輿情分析系統(tǒng)為案例，系統(tǒng)性的闡述了如何將以上學(xué)習(xí)到的無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合起來，建立一個實(shí)用的、功能完備的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。 |
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