大数据分析及算法思维.doc

  培训讲师:魏永强

讲师背景:
魏永强老师——大数据与数字化转型实战专家1.【背景介绍】Ø清华大学五道口金融学院博士后Ø亚太人工智能学会(AAIA)大数据专家Ø清华能源互联网研究院特邀大数据专家Ø雄安新区建设发展研究中心教授Ø郑州大学地球科学与技术学院客座教授Ø第三届“数 详细>>

魏永强
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大数据分析及算法思维.doc详细内容

大数据分析及算法思维.doc

大数据分析及算法思维


魏永强博士后
大数据与数字化转型专家/建信金融科技技术研发总监




课程背景

随着互联网、物联网、物联网等技术的快速发展,大数据时代已经来临。大数据分析
已成为企业、政府等各个领域的核心竞争力。本课程旨在帮助学员掌握大数据分析的核
心技术和算法思维,提升数据处理、分析和挖掘能力,为学员在相关领域的发展奠定基
础。

课程收益:
1. 掌握大数据分析的基本概念、方法和技巧;
2. 学会运用主流大数据分析工具进行数据处理和分析;
3. 培养算法思维,提升问题解决能力和创新意识;
4. 了解大数据分析在各个领域的应用和实践;
5. 提高个人综合素质,适应未来发展趋势。




授课形式:

理论讲解+案例分析+视频分享+课堂练习+实战演练+小组研讨+互动答疑




学习对象:

1. 本科以上学历,计算机、数据分析、统计学等相关专业;
2. 对大数据分析、算法思维感兴趣的企业员工、高校师生;
3. 希望提升数据分析能力,从事大数据相关工作的职场人士。

时间安排:


共计 32 课时,每周 2 课时,共 16 周。





课程详细大纲:


1. 大数据分析概述(4 课时)

-
大数据的基本概念和发展历程:介绍大数据的起源、特点和应用场景,如物联网、社交
媒体、企业经营等;
-
大数据分析的基本流程和方法:梳理数据收集、预处理、分析、可视化和应用等环节;

-
大数据分析的应用领域和前景:探讨大数据在金融、医疗、教育、智慧城市等行业的应
用及发展趋势。

2. 数据预处理(4 课时)

-
数据清洗:详解数据清洗的方法和策略,包括去除异常值、处理缺失值、数据转换等;

- 数据集成:介绍数据源整合、数据仓库构建的技术和方法,如 ETL
工具、数据同步等;
-
数据规范化:阐述数据标准化、归一化的原理和实现,以提高数据一致性和可用性。
3. 数据挖掘技术(8 课时)
-
分类:深入分析决策树、支持向量机、神经网络等分类算法的原理、优缺点及应用场景

- 聚类:详解 K
均值、层次聚类、密度聚类等聚类算法,比较各自特点及适用范围;
- 关联规则挖掘:讲述 Apriori 算法、FP-growth
算法等关联规则挖掘方法,探讨其在实际问题中的应用。

4. 数据可视化(4 课时)

- 数据可视化基本概念和原则:阐述数据可视化的目的、类型和视觉编码方法;

- 数据可视化工具和库:介绍 Matplotlib、Seaborn、Plotly
等数据可视化库的使用方法和实例;
- 数据故事
telling:讲解数据可视化在实际案例中的应用,如新闻报道、商业智能等。
5. 大数据分析工具与应用(8 课时)
- Hadoop 生态系统:详细介绍 HDFS、MapReduce、Hive、Pig
等组件的作用和关系;
- Spark 生态系统:阐述 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming
等组件的功能和应用场景;
- 数据库和数据仓库:比较 MySQL、Oracle、MongoDB
等数据库的特点和适用场景;
- 数据挖掘和机器学习工具:介绍 Weka、R、Python
等数据挖掘和机器学习工具的使用方法和实例。

6. 算法思维(8 课时)

-
算法基本概念:详解时间复杂度、空间复杂度、算法正确性等概念及其计算方法;
-
排序算法:讲述冒泡排序、快速排序、归并排序等常见排序算法的原理和实现;
-
查找算法:详细介绍顺序查找、二分查找、哈希查找等查找算法的原理和应用;
- 图算法:探讨最短路径、最小生成树、拓扑排序等图算法的原理和实现。

7. 案例分析与实践(8 课时)

-
互联网行业:分析用户行为分析、推荐系统、广告投放优化等案例,讲解大数据在互联
网行业的应用;
-
金融行业:探讨风险评估、信用评分、股票价格预测等案例,展示大数据在金融领域的
应用;
-
医疗行业:分析疾病预测、病例分析、医疗资源优化等案例,阐述大数据在医疗行业的
应用;
-
工业领域:讲解生产优化、供应链管理、设备故障预测等案例,展示大数据在工业领域
的应用。

8. 项目实战与答辩(4 课时)

- 项目实战:学员分组进行项目实战,运用所学知识和技能解决实际问题;
-
项目总结与答辩:对项目实战进行总结和答辩,分享实战经验,提升个人能力。
通过本课程的学习,学员将全面掌握大数据分析的基本概念、方法和工具,具备实际
应用能力。课程内容丰富,实践性强,有助于学员在未来职业生涯中发挥大数据分析的
优势,解决实际问题。

 

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