AI | 机器学习 | 统计模型 | 大数据分析（使用通讯、零售、金融风控数据）

课程时长:

32小时

课程简介:

本课程专为希望在数据分析领域深入发展的学员设计，使用通讯、零售、金融风控等领域的大数据，帮助学员掌握AI、机器学习和统计模型的高级应用。课程涵盖了从传统数据分析方法到最新AI与机器学习技术，帮助学员在复杂数据环境中胜任高级数据分析师或数据科学家工作。

课程特点:

1. 全面覆盖数据分析方法：从传统统计模型到前沿AI和机器学习技术，学员将学习如何在不同场景下应用合适的分析方法。
2. 实战项目教学：使用通讯、银行、保险、零售等行业的真实数据，进行如营销数据分析、金融风险控制等项目的实战演练。
3. 大数据分析工具与技术：讲解大数据分析工具和技术，如数据清洗、数据处理、数据建模，帮助学员从海量数据中提取出关键业务洞察。
4. AI与机器学习应用：学习如何构建和优化机器学习模型，并在实际业务场景中应用，如客户细分和信用评分等。
5. 行业多样性：课程涵盖电信、银行、保险和零售等多个行业的数据分析，扩展学员视野并提供广泛的职业选择。

适合人群:

• 数据分析师：希望提升AI、机器学习和大数据分析技能的专业人士。
• 零基础学员：对AI和机器学习感兴趣，想进入数据科学领域的初学者。
• 转行人士：有志于转行至数据科学或大数据分析领域的学习者。
• 在职提升者：希望掌握AI和机器学习新技术，以增强职业竞争力的在职人员。

课程目标:

经过32小时的深入学习，学员将全面掌握AI、机器学习和大数据分析的核心技能，能够独立完成复杂的数据分析项目。本课程不仅帮助学员在数据科学领域建立扎实技术基础，还能灵活应用于实际工作，为企业提供高价值业务洞察。

课程内容概述:

1. AI与机器学习基础：学习AI和机器学习的基本概念与方法，包括分类、回归、聚类等算法，掌握模型构建与参数调优技巧。
2. 大数据分析技术：详细讲解SAS, Python, R 等大数据技术，涵盖数据清洗、数据处理、数据建模等，帮助学员掌握大数据处理能力。
3. 行业应用与实战项目：基于电信、银行、保险和零售等行业的项目进行实战演练，项目包括客户细分、信用评分、营销优化和风险管理。
4. 数据分析与建模：掌握数据分析与建模在实际业务中的应用，学员将了解如何提取并应用关键洞察于业务优化。
5. 高级机器学习应用：深入探讨深度学习、自然语言处理等技术在大数据分析中的应用，通过案例掌握复杂业务问题的解决方案。

总结:

“AI | 机器学习 | 统计模型 | 大数据分析”课程通过32小时的实战教学，帮助学员全面掌握AI、机器学习和大数据分析的核心技能，尤其是电信、银行、保险和零售等行业中的应用。无论是转行、提升技能，还是进入高级数据科学岗位，本课程都将提供全面支持和保障。