第一天
上午 數據分析實戰 第一講 零基礎學Python
講解Python背景、國內發展狀況、基礎語法、數據結構及繪圖操作等內容。特別針對向量計算這塊，著重介紹Python在這方面的優勢及用法。
第二講 數據分析方法論
講解統計分析基礎，包括統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎，并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路，并結合案例進行講解。
第三講 數據處理技法
從數據接入、數據統計、數據轉換等幾個方面進行講解。數據接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數據庫操作；數據統計包含Pandas包的具體用法和講解；數據轉換包含對數據集的關聯、合并、重塑等操作。此外，針對海量數據的情況下，介紹在Spark平臺上的數據處理技術，并結合真實環境進行操作講解。
第一天
下午 數據挖掘理論及核心技術 第四講 認識數據挖掘
講解數據挖掘基本概念，細致講解業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署各環節的工作內容及相關技術；結合業界經典場景，講解數據挖掘的實施流程和方法體系。
第五講 數據挖掘核心技術
細致講解抽樣、分區、樣本平衡、特征選擇、訓練模型、評估模型等數據挖掘核心技術原理，并結合案例講解其具體實現和用法。尤其針對樣本平衡，重點講解人工合成、代價敏感等算法；針對特征選擇，重點講解特征選擇的核心思路，并結合Python進行案例演示。
第二天
上午 大數據算法原理及案例實現（1） 第六講 特征降維算法及Python實現
降維是大數據分析非常重要的算法，它可以在降低極少信息量的情況下，極大地縮小數據規模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理，并結合案例進行Python實現。特別地，針對海量數據情況下的應用場景，講解實現思路和Python案例。
第七講 決策樹算法及Python實現
決策樹是非常經典的算法，一般常見于小數據的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性，針對海量數據仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理，并結合案例進行Python實現。
第八講 好萊塢百萬級影評數據分析與電影推薦實現
實戰部分：基于好萊塢百萬級的影評數據，對數據進行建模、清洗、透視表操作。然后根據用戶畫像分析不同的用戶喜好通過機器學習算法對不同性別、年齡階段的用戶進行定制化的電影推薦，最后把推薦的電影進行可視化的展示操作

第二天

下午
大數據算法原理及案例實現（2） 第九講 因果推理算法及Python實現
大數據分析技術可以幫助我們去發現、解決一些業務問題，然而如何去判斷我們的改進是否生效，是否在業務指標上呈現過一定的因果邏輯，則是一個重要問題和分析方向。本節主要介紹因果推理算法，包括貝葉斯推理、狀態空間模型以及CausalImpact工具等內容，并結合案例進行Python實現。
第十講 深度學習算法及Python實現
對于大數據的建模任務，我們可以基于深度學習來實現，不僅能夠針對海量數據進行建模，其效果也非常不錯。本節主要講解深度學習的發展歷程，DBN、DNN等經典深度學習算法，深度學習優化算法以及一些技巧。同時，介紹Keras、OpenCV庫的使用方法，并結合案例進行Python實現。
第十一講 采用YOLO實現計算機視覺技術
實戰部分：基于YOLO面部模型，完成對圖片和視頻的人臉識別，實戰中會講解YOLO的重要類和函數。主要內容包括YOLO庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術，并且詳細介紹了如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對象。
第三天
上午 Python可視化應用實戰 第十二講 數據分析圖表及Python案例
數據可視化是大數據分析的重要手段，通過合理地使用圖表，不僅可以簡潔地表達數據的含義，高效地發現問題，還可以為報告的編寫以及數據分析web應用增色不少。本節主要講解常用的數據分析圖表及其使用場景，介紹數據可視化的方法論，避免生搬硬套的使用圖表，針對不同的業務場景和需求，合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。
第十四講 使用Notebook編寫數據分析報告
數據分析報告在大數據分析過程中具有重要價值，它體現了大數據分析的目的、過程和結果，以及對發現問題的解讀、改進方案等等，本節主要講解使用Notebook編寫數據分析報告的具體方法，以及編寫數據分析報告的方法論，并結合案例講解其用法。
第十五講 Seaborn可視化開發實戰
Seaborn是一款不錯的可視化框架，它和 Pandas一樣是建立在 Matplotlib 之上的。可以基于Seaborn快速開發一個輕量級的數據分析web應用。在網頁中嵌入圖表、數據以及分析的算法，非常適合打造企業內部的敏捷數據分析工具集。本節主要介紹Pie、Scatter、Radar等等各種可視化解決方案，同時講解一個用Seaborn實現數據分析功能（兼圖表）的實際案例，搭建服務器，在企業內部實現輕量級數據分析應用。

第三天
下午
ChatGPT職場賦能

第十六講 GPT4 Plus 快速入門
首先了解以ChatGPT為代表的大語言模型的原理，并且對比介紹GPT3與GPT4的區別。接下來介紹如何在國內的環境下方便穩定的使用ChatGPT4。最后演示在GPT使用過程中如何高效的使用提示詞，以及GPT4新特性：Custom Instructions 與角色設置
第十七講 GPT4 Plus 提高辦公效率

介紹Excel如何安裝GPT插件，自動編寫函數提升表格的處理效果。接下來介紹Python如何調用GPT API并介紹Token計算、字數限制、內容亂碼解決方案。最后講解ChatGPT4 Plus如何自動實現數據挖掘流程并生成分析報告。以及Plugin Store 第三方插件安裝與使用
第十八講 文案、短視頻、AI主播的定制化生成

首先介紹如果通過GPT生成高質量的文案，或者如果通過AI來優化已有的文案。接下通過百度旗下的AI工具通過文案自動生成高質量的短視頻。最后通過阿里的語言訓練模型，打造屬于自己或者公司的數字人
 

劉老師 10多年的IT領域相關技術研究和項目開發工作，在長期軟件領域工作過程中，對軟件企業運作模式有深入研究，熟悉軟件質量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI，在具體項目實施過程中總結經驗，有深刻認識。通曉多種軟件設計和開發工具。對軟件開發整個流程非常熟悉，能根據項目特點定制具體軟件過程，并進行項目管理和監控，有很強的軟件項目組織管理能力。對C/C++、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有比較深入的理解和應用，具有較強的移動互聯網應用需求分析和系統設計能力，熟悉Android框架、IOS框架等技術，了解各種設計模式，能在具體項目中靈活運用。 

• 大數據分析與數據挖掘綜合能力提升實戰

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  第一部分：大數據的核心思維問題：大數據的核心價值是什么？大數據是怎樣用于業務決策？1、大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維2、大數據的本質數據，是對客觀事物的描述和記錄大數據不在于大，而在于全3、大數據四大核心價值᠕..

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• 國家軟考高級-系統架構設計師 考前培訓班

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  第一天上午 考試概述 1. 系統架構的概念及其發展歷史2. 系統架構師的定義與職業素質3. 系統架構師知識結構操作系統 1. 操作系統基本知識2. 進程管理3. 存儲管理4. 文件管理5. 作業管理6. 設備管理第一天下午 數據庫系統 1. 數據庫設計..

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• 國家軟考高級-網絡規劃設計師 考前培訓班

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  第一天 計算機網絡基礎  計算機網絡組成、分類及模型，數據通信基礎 局域網訪問控制，高速局域網，無線廣域網與虛擬局域網 廣域網擁塞機制與接入技術，網絡互連技術與網絡協議 網絡設備的功能與應用 網絡管理..

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• 產品戰略規劃實戰 培訓班

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  開課地點： 北京-北京

  戰略規劃定義 1. 戰略定義2. 戰略規劃定義與執行障礙3. 戰略規劃與找工作類比 案例練習：1. 案例：戰略與登山尋寶藏的類比2. 案例：戰略規劃與找工作的類比企業戰略的3個層次 1. 總體戰略2. 業務戰略3. 職能戰略 華為BLM業務領先模型（業務級） BL..

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• 國際注冊信息系統審計師CISA認證 培訓班

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  第一天 信息系統的審計流程 規劃1信息系統審計標準、準則和道德規范2業務流程3 控制類型4基于風險的審計規劃5 審計類型和評估執行1 審計項目管理2 抽樣方法3 審計證據搜集技巧4 數據分析5 報告和溝通技巧6 質量保證和審計流程改進第二天 I..

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