進(jìn)入大數(shù)據(jù)的真實(shí)世界
林海老師（1天）
課程背景
時(shí)移而勢(shì)變，互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了“大數(shù)據(jù)（BigData）”的爆發(fā)，企業(yè)和個(gè)人被卷入了新的數(shù)字化洪流。你的客戶(hù)、你的員工已經(jīng)被悄無(wú)聲息的改變，工業(yè)時(shí)代的致勝秘籍和戰(zhàn)略空間已經(jīng)不再繼續(xù)有效，大數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)了新的價(jià)值創(chuàng)造方式。
目前，市面上流行的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一部分側(cè)重于實(shí)現(xiàn)算法和公式推導(dǎo)，適合編程人士學(xué)習(xí)，但過(guò)于晦澀，需要較高的學(xué)歷基礎(chǔ)，另外一部分側(cè)重于創(chuàng)新理念和案例介紹，適合普及概念，但缺乏實(shí)戰(zhàn)性，不利于深度的理解和把握，無(wú)法為我所用。
為了彌補(bǔ)這些不足，融業(yè)務(wù)和技術(shù)創(chuàng)新于一體，林海老師根據(jù)長(zhǎng)時(shí)間的理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，開(kāi)發(fā)了本門(mén)課程，將會(huì)帶給學(xué)員全新的知識(shí)體驗(yàn)，啟發(fā)自己的大數(shù)據(jù)思維，獲得大數(shù)據(jù)算法的框架和使用指引，可以在工作中靈活運(yùn)用，幫助企業(yè)洞察問(wèn)題、發(fā)現(xiàn)規(guī)律和改進(jìn)方向，并能夠運(yùn)用所學(xué)知識(shí)，結(jié)合公司實(shí)際情況，再造自己的數(shù)字化業(yè)務(wù)。
主要話(huà)題
數(shù)據(jù)分析思維的“破”與“立”
世界認(rèn)知的重構(gòu)：數(shù)據(jù)分析的模型和算法
數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)：從代碼中觀(guān)測(cè)世界的變化
創(chuàng)新：“始”于問(wèn)題，庖丁解牛、“終”于解決
課程大綱
第一單元 思維轉(zhuǎn)變：從報(bào)表統(tǒng)計(jì)思維進(jìn)入數(shù)據(jù)分析思維
一、 入門(mén)：數(shù)據(jù)是對(duì)“事實(shí)”的觀(guān)測(cè)
二、 轉(zhuǎn)變：數(shù)據(jù)思維意味著什么
1、主動(dòng)找數(shù)據(jù)變?yōu)楸粍?dòng)推薦
2、抽樣數(shù)據(jù)變?yōu)槿瘮?shù)據(jù)
3、要求精確變?yōu)闅g迎復(fù)雜
4、事后分析變?yōu)閷?shí)時(shí)監(jiān)控
5、專(zhuān)家分析變?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)
6、由流程為核心變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心
7、由客戶(hù)分類(lèi)變?yōu)閭€(gè)性化服務(wù)
8、由人與人連接變?yōu)槿伺c機(jī)器連接
第二單元 認(rèn)知重構(gòu)：進(jìn)入模型和算法統(tǒng)治的世界
一、數(shù)據(jù)分析三大核心模型
1、分類(lèi)：真與假；好與壞；高、中、低。不會(huì)分類(lèi)，就不會(huì)思考
2、預(yù)測(cè)：輸入變量，求得結(jié)果。代表了掌握規(guī)律的能力，生活是可預(yù)知的
3、相關(guān)性：模糊、近似、有關(guān)，是一種簡(jiǎn)便的、粗略的全盤(pán)操控能力
二、五大初級(jí)算法
1、相關(guān)性分析：最入門(mén)、最常用、最剛需的分析方法
2、散點(diǎn)圖分析：最被忽略的探索性分析方法
3、概覽性分析：教科書(shū)上都不重視的全局總覽的分析方法
4、回歸分析：最容易理解的由x推導(dǎo)出y的方程式分析法
5、聚類(lèi)分析：最粗暴的物以類(lèi)聚人以群分的分析方法
三、六大中級(jí)算法
1、降維分析：數(shù)據(jù)太多，抓住主要數(shù)據(jù)的方法
2、決策樹(shù)分析：最容易理解的決策分析
3、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析：貌似沒(méi)有規(guī)模，卻可以尋找一個(gè)規(guī)律
4、相似性分析：當(dāng)前最熱門(mén)的分析方法，如：人臉識(shí)別、指紋識(shí)別
5、可視化分析：河流圖、風(fēng)向圖、熱力圖等各種別具一格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式
6、文本分析：從大量的文字中快速提取關(guān)鍵信息
四、兩大大數(shù)據(jù)高級(jí)算法
1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法：最牛逼的模擬大腦的算法，如埃爾法狗圍棋
2、支持向量機(jī)算法：實(shí)用性和準(zhǔn)確性較強(qiáng)的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
第三單元 操作實(shí)戰(zhàn)：從代碼中觀(guān)測(cè)到的“真實(shí)”世界
一、學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新性的解決問(wèn)題
1、What：?jiǎn)栴}是什么
2、Judgement：能用數(shù)據(jù)分析解決嗎
3、Prerequisite：具備數(shù)據(jù)基礎(chǔ)嗎
4、ModelSelect：選擇哪個(gè)模型
5、Visualization：怎么呈現(xiàn)結(jié)果
6、Design：設(shè)計(jì)流程，形成文檔
二、學(xué)會(huì)用代碼去測(cè)試和逼近真相
1、數(shù)據(jù)獲取（導(dǎo)入數(shù)據(jù)、爬取數(shù)據(jù)）
2、數(shù)據(jù)探索分析、概覽分析
3、明確分析目的
4、選擇x和y
5、對(duì)格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換
6、選擇模型（模型選擇準(zhǔn)則）
7、使用交叉驗(yàn)證規(guī)則，切分?jǐn)?shù)據(jù)
8、用模型進(jìn)行訓(xùn)練
9、分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果
10、確定最優(yōu)模型
11、使用和預(yù)測(cè)
12、報(bào)告和呈現(xiàn)
