课程简介
通过介绍大数据技术以及业务的发展背景，准确理解大数据的概念及显著特征，通过案例了解目前企业应用在大数据领域所面临的机遇与挑战，能够区分传统BI与大数据处理的区别，能够深入理解基于历史统计、关联分析以及因果分析在数据挖掘领域的发展趋势。通过学习东软在大数据领域的技术产品布局以及产品定位理念，能够全面了解围绕机器智能的数据科学技术的原理价值。基于对东软产品的深度了解，能够结合自身行业领域灵活利用东软已有技术产品积累帮助客户进行业务规划，解决客户预测性分析方面的需求痛点。
目标收益
1. 理解数据科学在大数据领域的作用价值
2, 理解数据科学与传统BI的区别
3. 理解数据科学、人工智能如何解决企业客户的需求
4．理解机器学习构建的基本流程方法
培训对象
课程大纲
| 介绍目前在美国硅谷非常热门的大数据科学概念以及最新的技术发展动态 | 包括目前市场顶尖的技术产品演示，深入了解大规模机器学习在大数据科学领域的发展趋势。基于东软SaCa RealRec数据科学平台，在大规模机器学习前沿技术动态方面，通过产品的实际使用介绍机器学习、人工智能算法的基本原理。通过结合实际数据集的全流程操作，能够了解数据挖掘模型的全流程构建，了解掌握关联分析、线性分类回归模型，能够区别分类、聚类、回归算法的区别。 |
| 结合数据科学平台的实际应用案例 | 包括金融欺诈识别、公安犯罪识别、新闻媒体个性化推荐、政府违规行为识别、物联网设备异常识别等具体案例讲解，了解数据科学技术在不同领域的应用场景，掌握数据科学平台与实际业务的结合方法，能够结合自身项目经历拓展数据科学技术的使用场景。 |
| 机器学习建模演示讲解 |
机器学习污水处理讲解 机器学习假币异常识别讲解 机器学习航班延误预测讲解 |
| 通过介绍大数据技术以及业务的发展背景，准确理解大数据的概念及显著特征，通过案例了解目前企业应用在大数据领域所面临的机遇与挑战，能够区分传统BI与大数据处理的区别，能够深入理解基于历史统计、关联分析以及因果分析在数据挖掘领域的发展趋势。通过学习东软在大数据领域的技术产品布局以及产品定位理念，能够全面了解围绕机器智能的数据科学技术的原理价值。基于对东软产品的深度了解，能够结合自身行业领域灵活利用东软已有技术产品积累帮助客户进行业务规划，解决客户预测性分析方面的需求痛点。 |
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介绍目前在美国硅谷非常热门的大数据科学概念以及最新的技术发展动态 包括目前市场顶尖的技术产品演示，深入了解大规模机器学习在大数据科学领域的发展趋势。基于东软SaCa RealRec数据科学平台，在大规模机器学习前沿技术动态方面，通过产品的实际使用介绍机器学习、人工智能算法的基本原理。通过结合实际数据集的全流程操作，能够了解数据挖掘模型的全流程构建，了解掌握关联分析、线性分类回归模型，能够区别分类、聚类、回归算法的区别。 |
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结合数据科学平台的实际应用案例 包括金融欺诈识别、公安犯罪识别、新闻媒体个性化推荐、政府违规行为识别、物联网设备异常识别等具体案例讲解，了解数据科学技术在不同领域的应用场景，掌握数据科学平台与实际业务的结合方法，能够结合自身项目经历拓展数据科学技术的使用场景。 |
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机器学习建模演示讲解 机器学习污水处理讲解 机器学习假币异常识别讲解 机器学习航班延误预测讲解 |
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通过介绍大数据技术以及业务的发展背景，准确理解大数据的概念及显著特征，通过案例了解目前企业应用在大数据领域所面临的机遇与挑战，能够区分传统BI与大数据处理的区别，能够深入理解基于历史统计、关联分析以及因果分析在数据挖掘领域的发展趋势。通过学习东软在大数据领域的技术产品布局以及产品定位理念，能够全面了解围绕机器智能的数据科学技术的原理价值。基于对东软产品的深度了解，能够结合自身行业领域灵活利用东软已有技术产品积累帮助客户进行业务规划，解决客户预测性分析方面的需求痛点。 |
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