關于舉辦“大數據分析、可視化與AI交互式數據挖掘”培訓班的通知
各有關單位：
為增強企業競爭力，優化運營促進創新，深度挖掘數據為企業決策提供科學依據。同時助力廣大職場精英把握時代脈搏，掌握前沿技術，在數字化時代提升綜合能力。我們精心打造了“大數據分析、可視化與AI交互式數據挖掘”培訓課程。于2026年在全國部分城市舉辦公開課，誠邀您的參與，有關事宜如下：
一、培訓背景
數字化轉型浪潮下，數據已成為企業核心生產要素，多源數據的價值釋放成為業務增長與決策優化的關鍵。當前企業普遍面臨數據孤島、分析效率低、價值挖掘不深等痛點，傳統數據分析方式難以適配復雜業務場景，亟需系統的技術方法支撐數據從采集到應用的全流程落地。
隨著大數據、可視化與AI技術的深度融合，市場對兼具實操能力與跨界思維的復合型數據人才需求持續增長。無論是職場從業者尋求技能升級，還是企業推進數字化人才培養，都需要通過系統學習掌握新一代數據挖掘工具、分析邏輯與決策思維，以適配數字化轉型中的業務需求，提升核心競爭力。
二、培訓對象
大數據系統研發工程師、大數據分析師、數據安全研發人員、大數據應用開發工程師、數據可視化工程師、數據科學研究等相關人員。
三、培訓信息
培訓形式：線下面授 + 同步直播
培訓班次：2026年6月28-30日廣州、8月29-31日西安、10月24-26日重慶
四、培訓內容
培訓共計3天，每天6小時，具體日程安排如下：
第一天上午：數據分析實戰
第一講 零基礎學Python
1.Python背景
2.國內發展狀況
3.基礎語法
4.數據結構
5.繪圖操作
6.特別針對向量計算模塊
7.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
1.講解統計分析基礎（統計學基本概念，假設檢驗，置信區間等基礎）
2.結合數據案例說明其使用場景和運用方法
3.介紹數據分析流程和常見分析思路，同時結合案例進行講解
第三講 數據處理技法
1.從數據接入、數據統計、數據轉換等幾個方面進行講解
2.數據接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數據庫操作
3.數據統計包含Pandas包的具體用法和講解
4.數據轉換包含對數據集的關聯、合并、重塑等操作
5.針對海量數據的情況下，介紹在Spark平臺上的數據處理技術
6.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
1.數據挖掘基本概念
2.業務理解
3.數據理解
4.數據準備
5.建立模型
6.模型評估
7.模型部署各環節的工作內容及相關技術
8.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 Pandas進行數據預處理
1.數據合并
2.數據清洗（重復值、缺省值、異常值處理）
3.數據標準化（離差標準化、標準差標準化）
4.數據變換（啞變量轉換、連續型數據離散化）
5.抽樣、分區、樣本平衡、特征選擇
6.結合典型業務案例講解其具體實現與應用場景，幫助學員掌握數據在建模前的清洗與特征構造思路
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
1.特征降維算法講解
2.主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理
3.結合案例進行Python實現
4.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
1.決策樹算法講解
2.講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理
3.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）：
1. 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。
2. 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
3.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：航空公司客戶價值分析（K-Means實戰）：
1. 基于航空公司客戶的歷史飛行數據，對數據進行清洗、屬性規約、屬性構造（構建LRFMC指標）
2. 然后根據LRFMC模型對客戶進行特征分析
3. 通過K-Means聚類算法對不同價值的客戶進行細分
4. 最后把客戶群體的特征進行可視化展示，為不同價值的客戶制定個性化營銷策略
第十講：機器學習神器：XGBoost 構建金融反欺詐模型
1. 細致講解 XGBoost算法的核心思想與模型原理
2. 包括梯度提升框架、樹結構優化、目標函數與正則化機制
3. 通過實際金融交易數據集案例，演示特征構建、模型訓練與參數調優全過程
4. 講解模型評估指標（AUC、KS 值、召回率、F1 等）在反欺詐系統中的應用意義
5. 結合Python與XGBoost庫，完成從數據加載、特征處理、模型構建、評估到可視化的完整實戰流程
第三天上午：AI對話式數據分析與挖掘實戰
第十一講：Pandas AI通過自然語言交互實現數據分析
1. 基于任意結構化數據集（如Excel、CSV），對數據進行清洗、數據轉換、特征生成
2. 然后根據自然語言指令對數據進行探索性分析
3. 通過大型語言模型（LLM）自動生成并執行Python代碼，對復雜數據關系進行深度洞察
4. 最后把分析結果和圖表進行自動化可視化展示
第十二講： ChatExcel（Excel AI處理方向）
1. 自然語言驅動的Excel表格智能處理（ChatExcel實戰）實戰部分：
2. 基于Excel/CSV表格數據，對數據進行清洗、格式轉換、多表合并
3. 然后根據一句話指令對數據進行智能運算與統計，通過AI模型對復雜函數邏輯進行自動化生成與執行
4. 最后把交叉對比結果和數據透視進行即時可視化展示
第十三講：Julius AI (對話式數據分析助手)
1. 核心功能：作為一個對話式數據分析助手，Julius AI允許用戶通過上傳數據文件（如 CSV、Excel）
2. 使用自然語言提問來執行復雜的數據操作、統計分析和可視化。它能夠理解上下文，自動生成并執行 Python/R 代碼，并以圖表和文字洞察的形式返回結果
3.適用場景：快速的探索性數據分析（EDA）、即時數據洞察、非技術人員的數據查詢
第三天下午：數據分析可視化與AI生成數據分析報告
第十四講：DeepSeek生成圖表可視化主題描述
1. DeepSeek大模型驅動的自然語言圖表生成與可視化方法論實戰部分：
2. 基于結構化數據或分析結果，對圖表需求進行自然語言描述。
3. 然后通過DeepSeek大模型的代碼生成能力，自動生成并執行Python可視化代碼（如基于Matplotlib、Plotly、Pyecharts等庫）
4. 實現復雜圖表的一鍵生成，對數據含義進行簡潔表達與高效洞察
5. 最后把生成圖表應用于數據分析報告或Web應用中進行可視化展示
第十五講：全能AI智能體數據分析與報告撰寫（Manus實戰）
1. 基于多源異構數據（如網頁內容、文件、API數據），對數據進行收集、整合、預處理
2. 然后根據用戶需求對數據進行多維度分析
3. 通過AI智能體的多工具協作能力對特定業務問題進行深入研究與建模
4. 最后把分析結論、數據圖表和研究報告進行專業化文檔撰寫與交付
備注：采用小班制教學，授課過程中，講師會通過互動提問、組織小組討論、即時答疑等形式，幫助學員迅速將所學轉化為可落地的能力。
五、培訓教師
·劉老師，大數據分析領域專家
擁有十幾年軟件研發經驗，十年企業培訓經驗，對Java、Python、區塊鏈等技術領域有獨特的研究，精通J2EE企業級開發技術。
Java方向：設計模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且對Java源碼有深入研究。
Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬蟲、基于Surprise庫數據推薦，Tensorflow人工智能框架、人臉識別技術。
區塊鏈方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
·郭老師，數據治理專家
國內數據治理專家、高級產品經理、優秀項目管理培訓師，計算機專業碩士，曾任中國電信高級工程師，現任某信息技術公司產品及技術總監。上海軟件協會高級講師、上海軟件協會考評員、共青團上海市委員會青年(大學生)職業訓練營上海市政府指定講師、浦東軟件園高級講師。18年+開發、設計經驗，10年+數據治理培訓/咨詢經驗，給多家上市公司企業研發團隊做過培訓或咨詢業務，對企業數字化轉型、數據治理、產品管理有著敏銳、獨特的認知體系。
六、培訓收益
1.掌握大數據分析全流程實操
2.熟練數據可視化工具與技巧
3.理解AI數據挖掘核心算法
4.具備交互式數據探索能力
5.建立數據驅動決策思維
6.學會多源數據整合方法
7.拓寬行業數據應用視野
8.提升職場數據技能競爭力
七、證書頒發
參加培訓并通過考試的學員，將獲得由工業和信息化部教育與考試中心統一頒發的《大數據挖掘技術（高級）》職業能力證書。證書長期有效，相關信息可隨時登錄中心官網查詢。
八、培訓費用
5800元/人（含培訓費、平臺費、資料費、視頻回放、證書、發票等費用）。
備注：參加面授的學員提供培訓期間的午餐。
【報名咨詢】
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