就等你啦!北京大数据研究院数据科学寒假师资特训营即将开营!

奢雅网 2019-05-14


北京大数据研究院博雅大数据学院最具特色的数据科学寒假师资特训营即将满额!还没有报名的教师,抓紧来报名吧!




 培训时间及地点



培训时间:2019年1月11日-1月20日 

培训地点广西·北海



 培训对象及培训目标


多年来寒假、暑期师资特训营已在诸多院校师资中形成良好口碑。本期寒假特训营面向有志于从事大数据教学和科研的负责人、青年教师、研究生等,由专业的大数据教研团队严格甄选、安排系列培训课程。通过培训使参训学员掌握以下技能:

1.了解大数据学科前沿及产业应用现状、熟练运用大数据分析的工具、深入了解相关原理与实践应用等。

2. 掌握大数据专业核心课程内容、教学方法、具备教授大数据核心课程的能力。

3. 了解大数据专业课程体系、人才培养方案,成为本校大数据专业课程及人才培养方案设置的优秀教师。

4. 具备大数据课题科研能力,为日后大数据专业建设及科研工作开展提供新思路和新工具。



 组织机构 


主办单位:北京大数据研究院

承办单位:博雅大数据学院




 课程介绍



1.大数据分析的Python基础

本课程着重介绍大数据必备的语言基础——Python语言。介绍Python语法的基本语法,包括数据容器、函数、模块、类、异常处理、推导式等,还会介绍日期数据处理以及Numpy的基础知识。

2. Pandas数据分析

本课程系统地介绍数据分析工具Pandas。内容包括Pandas中的基本数据结构Series和DataFrame;如何使用Pandas对数据进行过滤、合并,并结合GroupBy技术讲解如何对数据进行聚合与分组计算;介绍如何利用Pandas对数据进行可视化;结合Pandas提供的一些扩展方法讲解包括延伸接口、扩展数据类型等进阶用法。

3.数据科学导引

本课程着重介绍数据分析的基本原理、模型和算法,结合丰富的实际案例,介绍回归、分类、集成、聚类等算法,另外还囊括了数据科学热门领域文本分析、图分析及深度学习等内容。让学员掌握机器学习常用模型和算法,为数据科学家之路奠定坚实的基础。

4. Sklearn机器学习实战

本课程主要介绍如何使用sklearn进行数据预处理、如何使用sklearn进行特征选择、模型选择与参数调优、主成分分析原理与实现、聚类算法实现、决策树算法实现、AdaBoost集成模型实现等内容。让学员能够对Sklearn机器学习实战有一个全面系统的掌握。

在微信公众号后台回复关键字“寒假师资特训营”,即可获得详细的日程安排表。



 课程亮点 


1.权威的课程体系。以北京大学同步课程为依据且经过系统、针对性地改良。

2.来自国内顶尖专家团队联袂授课。

3.案例式教学贯穿始终,采用知识讲解+实操演练的形式授课。

4.全程免费为学员提供大数据实训平台——数据酷客进行教学及实操演练,理论与实践高度结合,真正做到学以致用。

5.精品小班授课,实战性指导,确保培训质量。

6.针对不同院校在大数据专业建设等方面存在的问题,给予专业指导。



 主讲教师 


路老师:博雅大数据学院特聘讲师,对外经济贸易大学副教授,中国科学院自动化研究所博士,新加坡国立大学博士后。主要研究方向为数据挖掘、用户建模等。在国内核心期刊和国际期刊和会议上发表论文10余篇,在数据挖掘和分析领域有着丰富的经验。

宋老师 博雅大数据学院特聘讲师,北京大学副教授。主要从事数据挖掘、机器学习、社会网络分析和智能交通系统等方面的研究与开发工作,部分研究成果已经获得实际应用,产生了显著的经济效益和社会效益。




 缴费说明 


收费标准: (食宿费用自理)

  • 大数据分析的Python基础及Pandas数据分析(1月12日-1月16日)4980元/人

  • 数据科学导引(1月12日- 1月15日)3980元/人

  • Sklearn机器学习实战(1月17日- 1月19日)2980元/人

缴费方式:可提前转账或现场刷卡

汇款信息

收款人名称:北京博雅大智慧科技有限公司

开 户 银 行:招商银行股份有限公司北京首体支行

银 行 账 号:110929635110801

发票提示:培训费发票由北京博雅大智慧科技有限公司开具。

汇款形式(人民币): 请务必在备注栏里注明“寒假特训营+院校/单位名称+姓名”,汇款后请及时告知王老师18601990086。



 报名方式 



扫描下方二维码即可报名




 报名咨询



王老师 18601990086

jingweiw@boyabigdata.cn


小王老师 15210681638

mingyuew@boyabigdata.cn


培训证书: 考核合格,颁发北京大数据研究院大数据讲师(初级)/大数据分析师(初级)证书。


建议申报人员

各院校大数据相关专业教研室主任;大数据学科负责人;大数据教学及科研的骨干教师、研究生;企业技术人员;大数据技术研究的广大爱好者。


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