有一定专业基础,有志于从事大数据研究并致力于解决实际问题的人士。
每年7月举办一次,周期5-7天
★ 统计学习典型算法
线性回归和分析、神经网络与深度学习、支持向量机、聚类分析
★ 大数据分析流程与实践
Spark,Python,Map-Reduce
★ 数据建模与决策
高维统计、模型评价、决策理论
★ 非结构化数据
文本挖掘、流数据、图像处理、语音
★ 数据挖掘建模案例
推荐系统、社交网络、客户细分、绩效评价、信用分析、行为分析(点击)、计算广告