敏捷算法建模训练营周末课程

  引领数智赋能，精通模型应用
  在数字经济时代，利用数字化知识可以使企业摆脱单一供给，本课程将会从企业的角度出发讲解不同阶段数据应用的建设思路。同时，从找出问题→确定问题→数据清洗→数据建模→数据验证到挖掘出有价值的数据分析思路，并确认适合企业的解决方案。让学员掌握可落地、易操作的数据科学思维和技术模板构建出优秀模型。
  涵盖常用工具，完善技术精进
  课程中涵盖了Sklearn、LightGBM、NLP、PyTorch、Transformer等常用工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑。在课程学习中以问题为导向，加强知识点的理解和应用，提高学员面对复杂问题的思考能力。聚焦策略分析技术及企业常用的分类、NLP、深度学习、特征工程等数据算法，只教实用干货，以专精技术能力提升业务效果与效率。
  玩转案例实战，直通企业*
  课程涉及大量企业项目案例：精准营销预测、营销策略优化、客户行为分析、风险管理、客户管理、智能推荐、情感分析、反欺诈等，加持实战经验，为学员进入名企提供项目背书。对数据科学岗位认知程度比较浅的学员，可在职业规划团队老师的帮助下选择适合学员的职业发展路线。进一步从职场综合能力要求出发，通过经验赋能快速提升岗位匹配度。

  案例一：金融行业——信用卡人群用户画像
  利用sql语言对数据进行加工处理，标签化，并依据标签情况，利用python进行用户画像绘制。
  案例二：电商行业——淘宝用户行为分析
  通过对淘宝用户行为相关数据进行分析，帮助商家监控目前数据趋势，分析并改善转化链路，助力业务侧方向提升。
  案例三：快消品行业——快时尚行业线上零售数据分析
  使用某电商真实用户交易数据，在用户生命周期中，运用分析方法论分析不同用户的行为特征、价值贡献等。
  案例四：社会经济发展研究——地区经济发展水平研究
  在这份研究需求中，我们希望了解哪些地区更相似，因为相似的地区适宜进行对标，同时我们也关注各个地区是否能按照发展水平划分不同的类型
  案例五：金融行业——挖掘产品订购的关联关系交叉销售
  对于银行统计的客户订购产品的订单，进行产品订购的关联挖掘，达到发现客户多种需求，维护客户关系管理的数据策略
  案例六：新媒体行业——新浪新闻分类案例
  使用新闻数据，利用文本分析技术对新闻文本进行特征加工等相关*，并训练分类模型，实现文本的自动分类。
  案例七：深度学习NLP——中文问答机器人
  给定一个足够大的语料库，以深度学习NLP算法训练一个机器人。当传入一个问题时，算法可以自动从该语料库中找到答案。