最案例,金品质!5 In 1机器学习微课,案例实战练真功!

最案例,金品质!5 In 1机器学习微课,案例实战练真功!

五门案例课程,涵盖金融、制造业、零售业等领域!一起遨游机器学习世界,破冰人工智能!

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主题:  

最案例,金品质!5 In 1机器学习微课,案例实战练真功!

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5门课程,一起学习:

课程一:人工智能系列直播之机器学习与工业实践 [讲师:邹博]

课程二:利用 Python 建构金融数据分析平台 [讲师:丘祐玮] 

课程三:自然语言处理之-基于深度学习技术的诗歌写作机器人 [讲师:Kenny]  

课程四:使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇) [讲师:丘祐玮]  

课程五:数据挖掘快速上手之R语言实践[讲师:谢佳标]  


课程特色:

五门案例课程,涵盖金融、制造业、零售业等领域

案例实战练真功!

遨游机器学习世界,破冰人工智能!

讲师介绍:

邹博 ——人工智能系列直播之机器学习与工业实践

中国科学院副研究员,天津大学特聘教授,北京天识科技公司首席科学家,上海诺辉投资公司人工智能总监;在翔创、普开、我去修等创业公司担任技术顾问,研究方向机器学习、数据挖掘、计算几何,应用于大型气象设备的图像与文本挖掘、股票交易与预测、量子化学医药路径寻优、传统农资产品价格预测和决策等领域。

丘祐玮 ——利用 Python 建构金融数据分析平台

丘祐玮(David Chiu) – 大数软件(LargitData)创办人,是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家,熟悉Hadoop,Spark 等大数据平台,及擅长使用R,Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审,已编著MachineLearning With R Cookbook [Packt] 与 RCookbook [Packt] 二书。

丘祐玮的个人专栏: https://www.hellobi.com/u/DavidChiu


Kenny ——自然语言处理之-基于深度学习技术的诗歌写作机器人

Kenny,计算机硕士,曾在某上市公司和世界500强公司分别担任智能算法工程师,高级算法挖掘工程师,具有多年的大数据项目开发实战经验,坚持在代码开发的一线,设计和实现了多个大数据项目。

Kenny博客专栏:https://ask.hellobi.com/blog/KennySayHi


丘祐玮 ——使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

丘祐玮(David Chiu) – 大数软件(LargitData)创办人,是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家,熟悉Hadoop,Spark 等大数据平台,及擅长使用R,Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审,已编著MachineLearning With R Cookbook [Packt] 与 RCookbook [Packt] 二书。

丘祐玮的个人专栏: https://www.hellobi.com/u/DavidChiu


谢佳标 ——数据挖掘快速上手之R语言实践

多届中国R语言大会演讲嘉宾; 

目前为某游戏公司数据挖掘的负责人,带领团队对游戏数据进行深度挖掘,主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作; 

从事数据挖掘建模工作9年+,具有丰富的电商、电购、游戏、电力等行业经验,熟悉不同领域的数据特点,有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验; 

撰写《R语言与数据挖掘》、《R语言游戏数据分析》等书籍。 


课程一:人工智能系列直播之机器学习与工业实践

1、什么是机器学习?

2深蓝案例

3天气预测案例

4深度学习案例

5换机模型案例

6气象雷达案例


课程二:利用 Python 建构金融数据分析平台

1、Fintech与数据科学

2谈谈大数据

3Python与数据分析

4数据分平台

5搭建资料分析平台

6大数据投资

7深度学习分析ATM现金需求

8分析使用者行为

9课后答疑


课程三:自然语言处理之-基于深度学习技术的诗歌写作机器人

1、 写诗机器人效果展示

2、 基于深度学习写诗机器人训练数据收集,清洗,导入

3、 诗歌数据预处理,特征化和数值化后转化为可训练的数据

4、 写诗机器人模块介绍

5、 写诗机器人算法介绍

6、 写诗机器人的实现及效果评估


课程四:使用机器学习建立数据模型(关联与频繁样式分析篇)

1.关联分析(Association Rule)

2.频繁样式探勘(Frequent Pattern Mining)

3.实战范例 - 购物篮分析实例


课程五:数据挖掘快速上手之R语言实践 

1、数据挖掘流程及常用工具介绍

2、数据处理:数据抽样、数据分区、哑变量处理等方法及实战演示

3、常用数据挖掘模型介绍:无监督模型及有监督模型

4、聚类分析和关联规则基本原理及案例演示

5、常用分类算法原理及R语言实现

6、模型评估的常用方法


备注:    

查看课程公告(PC端登入),获取课程配套课件下载地址。   

课程视频权限为2年,可反复观看学习。


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