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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training


联系我们:
13382173255(Karen郑老师)
学员背景| Course Background
课程背景| Course Background
课程收益| Program Benefits
通过参加本次电信行业大数据应用与技能提升培训课程,学员将获得以下显著的收益:
1、深入理解大数据与机器学习:
学员将深入了解大数据和机器学习在电信行业的应用价值和潜力,提升对这两大技术的整体认知。
2、掌握机器学习算法与模型开发:
学员将能够熟练掌握多种机器学习算法的原理和应用,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。学员将学会如何根据业务需求选择合适的算法,并通过模型评估指标和交叉验证进行模型调优。
3、精通数据处理与ETL流程:
学员将掌握数据预处理的关键技术,包括数据清洗、去重、转换等,提高电信数据的质量。
学员将熟悉数据抽取、传输与加载(ETL)的全流程,能够独立完成电信数据的ETL操作。
4、提升数据可视化技能:
学员将掌握基础到高级的数据可视化技术,能够使用Python、R等工具或Tableau、PowerBI等可视化工具进行数据可视化操作。学员将学会通过数据可视化来直观展示电信业务数据,为业务决策提供支持。
5、加强数据安全意识和技能:
学员将深刻认识到数据安全在电信行业中的重要性,了解数据安全政策、法规与标准。
学员将掌握数据泄露检测与防护、攻击检测与防御等关键技术,能够制定并实施有效的数据安全管理制度和流程。
课程大纲| Course Outline
(说明:可选章节根据课程时长以及学员已经掌握程度自定义选择培训)
第1讲 大数据模型开发基础
1.1 机器学习算法入门
1.1.1 介绍机器学习的发展历程与基本分类
1.1.2 阐述监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念
1.1.3 展示机器学习在电信行业大数据分析中的应用案例
1.2 算法选择与评估
1.2.1 讨论如何根据电信行业特定业务问题选择合适的机器学习算法
1.2.2 介绍常见的模型评估指标(如准确率、召回率、F1分数等)
1.2.3 讲解如何通过交叉验证进行模型调优
第2讲 大数据模型开发实践
2.1 分类算法实践
2.1.1 使用逻辑回归、决策树、随机森林等算法进行电信客户分类问题建模
2.1.2 演示如何对模型进行训练、测试和评估
2.1.3 讨论分类模型在电信业务中的实际应用场景
2.2 回归与聚类算法实践
2.2.1 使用线性回归、岭回归等算法解决电信用户消费预测问题
2.2.2 讲解K-means、层次聚类等聚类算法的原理与实现
2.2.3 演示如何通过聚类算法发现电信用户行为中的潜在结构
第3讲 数据处理及ETL全流程
3.1 数据预处理技术
3.1.1 详细介绍数据清洗、去重、转换等电信数据预处理步骤
3.1.2 演示使用Python或SQL进行电信数据预处理的实例
3.1.3 讨论数据预处理在提升电信数据质量方面的重要性
3.2 数据抽取、传输与加载
3.2.1 讲解从电信业务系统中抽取数据的方法与工具
3.2.2 介绍数据传输协议(如FTP、HTTP等)与传输工具
3.2.3 演示ETL过程中电信数据加载的技术与策略
第4讲 数据可视化
4.1 数据可视化基础
4.1.1 讲解数据可视化的基本概念、原理与意义
4.1.2 介绍常见的图表类型(如柱状图、折线图、饼图等)在电信数据分析中的应用
4.1.3 演示使用Python或R进行电信数据可视化的基础操作
4.2 数据可视化工作坊
4.2.1 提供电信行业实际数据集,让学员亲自动手进行数据可视化操作
4.2.2 导师现场指导,解答学员在可视化过程中遇到的问题
4.2.3 分享优秀的电信数据可视化作品,鼓励学员相互学习
第5讲 数据安全
5.1 数据安全概述
5.1.1 介绍电信行业数据安全的基本概念、重要性与挑战
5.1.2 讲解数据安全政策、法规与标准在电信行业的应用
5.1.3 演示如何制定电信数据安全管理制度与流程
5.2 数据泄露检测与防护
5.2.1 讲解电信行业数据泄露的常见原因与检测方法
5.2.2 介绍数据脱敏、加密等防护技术在电信行业的应用
5.2.3 演示如何设置访问控制、审计等安全措施以保障电信数据安全
5.3 攻击检测与防御
5.3.1 讲解SQL注入、跨站脚本等常见网络攻击的原理及在电信行业中的表现形式
5.3.2 演示如何使用防火墙、入侵检测系统等工具进行防御
5.3.3 讨论电信数据安全应急响应与处理的策略与方法
第6讲 课程总结和回顾
6.1 课程内容回顾
6.1.1 回顾整个课程的学习内容,包括大数据模型开发、数据处理
6.1.2 强调课程中的关键知识点和难点
6.2 未来发展方向探讨
6.2.1 预测大数据技术在电信行业的未来发展趋势和市场需求
6.2.2 讨论如何不断提升自身技能以适应电信行业的变化
讲师背景| Introduction to lecturers
人工智能与数字化转型实战专家—甄文智老师
【背景介绍】
Ø 西安电子科技大学人工智能硕士研究生
Ø 前腾讯早期创始员工-工号299
Ø 曾任:点子科技(深圳)有限公司联合创始人
Ø 曾任:深圳市有伴科技有限公司联合创始人
Ø 现任:深圳大学校外研究生导师
Ø 现任:深圳市拓步大数据有限公司CTO
【实战经验】
甄老师拥有二十年技术研发、产品运营、数据挖掘从业经验,作为资深互联网产品技术架构师、大数据分析师和企业数字化转型专家,先后为上市公司、顶级学府和大型国企提供了优质服务。甄老师常年活跃在互联网产品研发、智能穿戴设备大数据第一线。甄老师人工智能科班出身,《Pattern Recognition Letters》发表的《Suppressed fuzzy C-means clustering algorithm》被长期引用,帮助企业由浅入深的完成个性化的高效益低成本实施数字化转型。
在腾讯任职六年,作为创始员工参与了多个腾讯的产品:腾讯Q币账户系统,QQ贺卡,QQShow,QQ论坛和QQ.com的建立。在腾讯经历了高并发,高性能服务器的开发,同时为了应对用户量的增长,参与了腾讯大数据数据库的开发,在大量普通服务器集群的方式提供数据服务。
曾就职深圳有伴科技有限公司,任首席技术官,十年时间做了一家用户量1.4亿,最高日活500W,为0-8岁的儿童提供了一个营养,有价值的儿童APP-小伴龙。集合了卡通,互联网和人工智能一体。19年获得了好未来的C轮投资,估值10亿。
现任深圳拓步大数据有限公司CTO,最近两年随着国内芯片的崛起,更多的场景化的IOT的接入,在硬件和软件的结合上,实现了传感器,数据采集和数据处理,以及算法逻辑上都有了更多的深化。实现了更好的为客户服务。产品销售欧美,印度,拉美等国家。
产品GMV2亿,保持每年100%的增长。
【风格特点】
l 学科深入浅出 课程的独到之处是用多年的实战经验和科班出身的AI理论相结合,可以更有效的,更好的应用到自己的实际工作问题处理中。
l 与时俱进 课程保持前瞻性,案例和内容保持迭代更新,更好的把AI的理论和实际相结合,AI作为一个行业工具,可以更好的融入到我们的行业中,去有效的提升,改进我们工作。
l 创新性和创造性 甄老师做过心理学工作坊,个人成长训练营,,融合了心理学、结合大数据分析,让算法,算力,和数据更好的融合,体现在课程的新颖性和创新性,可以更好的适应到我们每个学员中,学以致用,另外鼓励和启发大家在自己行业上大胆的运用和创新,把学习的东西落地。
一、AI和大模型
《人工智能入门到精通》
《ChatGPT基础和实战》
二、数字化转型
《数字化思维、转型困局和0点突破》
《用AI驱动企业数字化转型》
三、互联网产品技术管理
《互联网产品研发探索:从敏捷开发、精益数据到微服务》
项目报价| PROJECT QUOTATION
| 模块 | 内容 | 单价 | 天数 |
| 主题 | / | 默认 | |
| 运营费 | / | 默认 | |
| 推荐讲师 | 老师 | ||
| 合计 | 元(含:调研费、课程设计费、讲师费、教材、教具、税费) | ||
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验,并对企业进行深度研究和剖析,总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念,既具备理论知识,又重视项目的实操性。经过多年的经验,我们积累了丰富的案例库,涉及18个领域,近千个案例,并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域,拥有多年的业内从业经验,具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前,我们会为客户匹配多位业内咨询师,供客户进行比对选择,根据客户需求及问题,定制化地设计咨询方案,确保项目的顺利进行。
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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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