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课程培训
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AI数据分析培训课程
AI数据分析培训课程 模块一：数据分析基础与AI入门 1. 数据分析核心概念 l 数据分析的流程与目标 l 数据清洗、探索性分析（EDA）、特征工程 l 数据可视化基础（图表选择、交互式图表） 2. AI与数据分析的关系 l AI在数据分析中的应用场景（预测、分类、聚类等） l 机器学习与统计学的差异与联系 l 常见AI模型简介（线性回归、决策树、随机森林、神经网络） 3. Python基础与数据分析库 l Python语法快速入门（变量、循环、函数） l NumPy/Pandas数据处理（数据加载、清洗、聚合） l Matplotlib/Seaborn可视化实践 模块二：机器学习基础与模型构建 4. 监督学习入门 l 线性回归与逻辑回归（原理、损失函数、优化） l 模型评估指标（准确率、召回率、F1、AUC等） l 过拟合与正则化（L1/L2正则化） 5. 非监督学习与特征工程 l 聚类算法（K-Means、层次聚类） l 降维技术（PCA、t-SNE） l 特征选择与特征编码（独热编码、标签编码） 5. 模型调优与自动化 l 超参数优化（网格搜索、随机搜索） l 自动化机器学习（AutoML工具简介） 模块三：AI工具与业务场景实践 7. AI平台工具实操 l Google Colab/Jupyter Notebook使用 l 数据预处理自动化（OpenRefine、Trifacta） l AI模型部署基础（Flask/Django简单API） 8. 业务场景案例实战 l 销售预测模型（时间序列分析、ARIMA） l 用户分群与画像构建（聚类+RFM模型） l 异常检测（孤立森林、Z-score） 8. A/B测试与因果推断 l 实验设计核心原则（随机化、对照组） l 因果效应估计（双重差分法、倾向得分匹配） 模块四：AI数据分析进阶与效率提升 10. 深度学习基础（可选） l 神经网络入门（前馈网络、激活函数） l 深度学习框架简介（PyTorch/TensorFlow基础） 11. 自动化报告与决策支持 l 动态仪表盘搭建（Tableau/Power BI与Python集成） l AI辅助报告生成（NLP摘要、自动图表建议） 11. 数据伦理与合规 l 数据隐私保护（GDPR、匿名化技术） l AI模型偏见检测与缓解 模块五：综合项目与考核 13. 企业级数据分析项目 l 从需求分析到模型部署的全流程 l 数据质量监控与模型迭代 l 项目文档撰写与成果汇报 培训特点 1. 业务导向：每章包含企业真实案例。 2. 渐进式难度：从Excel/Python基础到AI模型部署。 3. 可扩展性：可根据企业需求增减模块（如增加SQL、大数据处理）
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