LOADING

第二期“数据科学与大数据技术”师资培训班

我们已经迎来大数据的时代,精通"大数据"的专业人才将成为企业最重要的业务角色。为此教育部分别于2016年2月和9月公布新增大数据本科专业(数据科学与大数据技术 专业代码080910T)和专科专业(大数据技术与应用 专业代码610215)。为进一步推动大数据学科发展,帮助更多高校和企业培养大数据师资能力,北京大数据研究院、大数据教育联盟和博雅大数据学院特推出第二期“数据科学与大数

我们已经迎来大数据的时代,精通"大数据"的专业人才将成为企业最重要的业务角色。为此教育部分别于2016年2月和9月公布新增大数据本科专业(数据科学与大数据技术 专业代码080910T)和专科专业(大数据技术与应用 专业代码610215)。

为进一步推动大数据学科发展,帮助更多高校和企业培养大数据师资能力,北京大数据研究院、大数据教育联盟和博雅大数据学院特推出第二期“数据科学与大数据技术”专题培训。

本期培训共6门课程,涵盖了大数据的完整流程,包括:数据的获取、清洗、分析、建模和应用。采取案例式教学,将企业应用案例贯穿每门课程,学员将通过培训掌握大数据分析、算法及应用,并在实际场景中运用。

       主办单位:北京大数据研究院

主办单位:       大数据教育联盟

       承办单位:博雅大数据学院

培训特色


 

权威的数据科学理论体系


北京大学已率先建立本科、硕士和博士三个层次完整的数据科学体系,本期培训采用北京大学数据科学专业体系。


 

全流程的实战演练,紧密结合行业应用


培训期间,数据嗨客实训平台免费供学员使用,学员可以真正做到学以致用。


 

师资力量雄厚


由北京大数据研究院鄂维南院士团队、大数据教育联盟专家团队、博雅大数据学院团队共同授课。


 

课程针对性强,并具有权威认证


课程考核合格,颁发北京大数据研究院《大数据讲师》证书、《大数据分析师》证书。

3.jpg


课程安排及费用


本次课程采用“2+1”模块的形式,即“2门技术课程+1门行业应用课程”,共有两个“2+1”模块,可以让学员边学边用,真正做到学以致用。

培训费用优惠政策:

1、对大数据教育联盟理事成员给予优惠政策 ;

2、如同一学校/企业达到2人或2人以上参加培训,可每人优惠1000元;

3、大数据教育联盟理事成员可同时享受以上两个优惠政策。


123.png


课程内容


《大数据行业应用解析》

课程目标:通过丰富的真实案例,全面介绍大数据算法如何运用并解决各个领域中的问题,如何将理论模型与各个领域中的实际问题结合并应用

具体内容:大数据概述 、运营商大数据、国内外运营商大数据实践综述、政府运用大数据的价值、政府大数据提供服务的类型 、政府大数据应用案例、大数据与精准医疗、健康医疗大数据现状与应用场景、健康医疗大数据方案设计、健康医疗大数据发展趋势、医疗解决方案经典案例、金融量化投资与精准营销 、金融量化投资与金融监管、大数据与精准医疗、舆情大数据分析、舆情大数据的场景化应用

学习课时:18课时 

注:《大数据行业应用解析一》与《大数据行业应用解析二》课程内容相同,均为以上内容。



《大数据分析的Python基础》


课程目标:从数据分析出发,通过处理在实际数据分析过程中会遇到的问题来学习Python。同时,实时交互的答题模式"MagicFrame" 让学员学习新概念后,马上得到巩固练习。

具体内容:Python中的基本概念、四种数据的容器、数据中的字符编码问题、Python工具箱:模块、解除和控制警报、控制结构、数据中的字符编码问题 、编写自己的函数处理数据、日期数据的处理、数据文件的读写操作、Numpy初探、Python语言的类、解除和控制警报、变量作用域、优雅的推导式、正则表达式、Pandas数据分析基础

学习课时:18课时



《数据采集与网络爬虫》


课程目标掌握Python网络爬虫的基本原理与方法,学会使用Python网络爬虫爬取网络数据,学会对常见的爬虫问题进行处理

具体内容:Python爬虫的网络基础、爬虫网络库、URL管理、数据的存储和提取、模拟登陆及验证码处理、爬虫攻防之道、Scrapy框架、爬虫性能提升

学习课时:24课时



《数据清洗技术与工具》


课程目标掌握数据缺失值、异常值处理方法,学会使用数据清洗工具Openrefine和Python工具包进行数据清洗

具体内容:数据从哪里来、数据缺失、数据异常、数据正态性检验、常用数据清洗工具、数据转换、缺失值插补,数据标准化和异常值检测、数据清洗案例

学习课时:18课时 



《大数据分析的原理与技术》



课程目标:着重介绍数据分析的基本原理、模型和算法,包括分类、回归、聚类等算法,还囊括了数据科学热门领域文本分析、图分析等内容。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了坚实的基础

具体内容:数据科学介绍、数据预处理、大规模数据的评估方法、分类模型、聚类模型、线性回归与正则化、自然语言处理和文本分析、图与社交网络分析、大规模数据与分布式计算、案例1-基于朴素贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤、案例2-使用K-Means聚类算法进行青少年市场细分、案例3-应用线性回归预测医疗费用

学习课时:24课时



主讲专家


本次培训,由北京大数据研究院鄂维南院士团队、大数据教育联盟专家团队、博雅大数据学院团队共同授课。

李全政:哈佛大学医学院副教授,麻省总医院图像重建与人工智能中心主任,北京大数据研究院健康医疗大数据研究中心主任,从事PET, SPECT, CT 和MRI医学图像重建、深度学习和大数据处理等领域的研究。

张志华:北京大学数学学院教授,北京大数据研究院高级研究员,曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。

董彬:北京国际数学中心副教授、博士生导师,“青年千人计划”学者,2005年获新加坡国立大学获硕士学位, 2009年于加州大学洛杉矶分校获博士学位,2011于亚利桑那大学任助理教授,2014入选北京大学“百人计划”。

邓柯:清华大学统计学研究中心副主任、副教授,北京大学统计学博士,大数据教育联盟常务理事,中国数学会概率统计学第十届理事会理事,哈佛大学统计系博士后(2008-2011)、副研究员(2011-2013),2014年入选“青年千人计划”。

欧高炎:北京大学理学博士,博雅大数据学院院长,大数据教育联盟秘书长,全球首家大数据教育、比赛和服务平台“数据嗨客”开创人,中国人民银行征信中心《大数据新算法用于信用模型构建的效果评估》项目组负责人。

赵鑫:中国人民大学信息学院讲师,2014年博士毕业于北京大学,研究方向集中于社交媒体数据挖掘、大数据挖掘技术,自然语言处理。目前已经发表国内外学术论文40余篇,引用近1000次;自2015年底至今,共发表3篇CCF A类论文。

姚俊杰:华东师范大学计算机科学与软件工程学院数据分析高级研究所副研究员,北京大学理学博士。主要研究方向为数据挖掘和大数据分析,关注互联网、社交网络、海量文本、交通位置和相关学科中涌现的数据处理。

李斌阳:国际关系学院信息科技系副教授,毕业于香港中文大学,从事数据分析、自然语言处理和信息检索的研究工作,在观点检索、情感分析以及社会计算等领域取得了一定的研究成果。

陈龙强:京东金融战略研究总监,经济学和理学双硕士,专注大数据、区块链接技术和人工智能等金融科技的研究与规划,曾任中国人民银行软件开发中心金融信息化研究所高级研究员,微众银行创新研究负责人。

王亦伦:普林科技CTO,北京大数据研究院技术研发部主任,康奈尔大学博士后,研究领域为稀疏优化和统计计算在机器学习、类脑智能和大数据科学领域的应用。

郭炜:易观CTO,毕业于北京大学,在 Teradata , IBM ,中金任大数据方向架构师及研发总监,曾任万达电商数据部总经理,联想研究院大数据总监。


报名须知


授课时间:2017年4月10日 — 5月19日

                 9:00 -- 12:00   

                 14:00 -- 17:00

培训地点:北京大学静园6号院 北京大数据研究院

截止日期:开课前一周

联系方式:王老师 18601990086

邮       箱:jingweiw@boyabigdata.cn

 

建议申报人员:

高校教研室主任、数据科学科大数据学科负责人、大数据骨干教师、企业高管

 

缴费说明:

缴费方式:可提前转账、现场刷卡或支付现金

汇款形式(人民币):请务必在备注栏里注明“师资培训+高校/单位名称”。

联系方式:王老师 18601990086

                  jingweiw@boyabigdata.cn


汇款信息:

收款人名称:北京博雅大数据科技有限公司

开户银行:工商银行北京海淀西区支行

银行账号:0200004509201223262

发票提示:培训费发票由北京大数据研究院指定单位北京博雅大数据科技有限公司代为开具。

 

其他注意事项:

请各位参加培训的学员自带笔记本电脑。 

加入大数据联盟的流程:申请者提出书面申请,经联盟的理事会办公会议审核通过,并发出入会批准通知,即可成为联盟正式成员,并颁发会员证书。

联盟联系方式:王老师 18601990086