| 主办单位： | 泰迪杯数据挖掘挑战赛组委会 |
| 支持单位： | 广东泰迪智能科技股份有限公司 |
各有关院校
国家十三五规划纲要明确提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，为我国在大数据领域的未来发展绘制了宏伟的蓝图，开启了我国大数据发展的新时代。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》及国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》，责成科技司、基教司、职成司、高教司、地方各级教育行政部门大力推动人工智能、大数据等新技术在教育教学中的深入应用，推进信息技术与高等教育教学深度融合。从发布对人工智能、大数据等新技术与教育结合的指导性文件到直接扶持建设相关教学项目，为高校进行教学改革和升级教学手段和方式指明了新的方向。
大数据及人工智能产业的发展对人才提出了新的需求，国内各高校在积极进行学术研究的同时，已经将大数据与人工智能教育纳入培养体系。为帮助高校适时调整课程体系、继续深化教学改革，指导数据智能学科建设和跨学科人才培养，进一步提升教学能力和科研能力，将继续推动大数据人才培养工程行动计划，“2020年第二期全国高校大数据与人工智能双师骨干师资研修班”因受疫情影响，将改为线上以云课堂形式举办， 现将有关通知如下：
一、培训目标及特点
1、为参训教师提供大数据教学领域全套工具、服务、平台、数据、案例及在线课程等资源，为在高校开展大数据教育工作、培养大数据人才的教师提供深入培训及交流机会。后续将为学校开展大数据相关课程设计与实践提供完整的解决方案和全方位授课支持。
2、本次培训采用云课堂线上精讲+专家技术在线答疑指导+学员群内实操答疑+助教指导结合的方式，全程强调动手实操；内容以代码落地为主，以理论讲解为根，以公式推导为辅，通过讲解企业级案例，真正的让学员把所学内容和工作实际有效结合，做到更好的进行教育教学工作。
3、本次培训将系统讲授大数据人工智能课程知识体系、授课方法、实验环境搭建、基础编程、实训实验室建设、高校课程公共服务平台资源使用指南等方面的内容，使学员能够深入了解当下大数据与人工智能技术在世界范围内的最新发展水平，理解大数据与人工智能技术在当代各种相关产品中的应用，并掌握该领域最关键技术的原理，以及技术应用过程，旨在帮助参加培训的教师快速建立对相关课程的整体性认识，为高职院校备课和顺利开课、科研和项目开发工作打下坚实基础。
4、本次培训课程内容以“鱼骨教学法”进行编排设计，所有课程将围绕真实企业项目展开，强调培训的实战性和真实性。让教师亲身接触企业一线工作场景，充分提升教师的实践教学能力。本次学习为每位参训学员提供系统的院校大数据专业建设方案，帮助各高职院校在专业课程体系建设提供全方位、强有力的教学资源支持。
5、本次课程通过讲授、研讨、动手实操、多种灵活有效的教学方式，加强大数据专业师资队伍的建设，提升教师教学创新思维。了解大数据及人工智能岗位目前的就业形势、前景及所需相关技能，了解企业实际需求，并参与一个实际项目的全过程，将培训转化成教学成果，运用到教师自己后续的教学当中去，全部提升教师实践教学能力。
6、了解高校大数据人工智能专业的教材、实验室、实训室建设内容、产品、科研和创新创业最新讯息。本次学习为每位参训学员提供大数据教学实训平台试用帐号、课程建设与程序设计的相关资源，丰富已开设大数据专业院校课程体系。
注：所有学员自备笔记本电脑(Windows7或以上操作系统（64位）、4G+内存)、紧跟老师上课过程操作练习，完全学会经典案例开发技术，完全学会使用以上工具软件开发应用。
二、研修对象
各高职院校数据、大数据、人工智能相关学科、计算机、网络通信、自动化、电子工程、数理统计等专业的科研、教学带头人、骨干教师、博士生、硕士生、本科生、大专生；
从事计算机、云计算、大数据、人工智能、互联网等相关领域项目的科研院所的项目负责人、科研人员、工程技术人员等。
三、时间地点
2020年6月2日-6月11日（培训以线上云课堂形式进行，支持六个月内免费会看）
四、培训内容
| 2020年第二期-师资研修班培训大纲 | ||
|---|---|---|
| 第一部分：（前置基础课程） | 学习地址：edu.tipdm.org | |
| 学习时间及方式：需在正式培训开始前自学完成 | ||
1 准备工作 2 列表操作 3 程序流程控制语句 4 字符串操作 4.1 字符串及其索引&切片 4.2 字符串娥常见方法 4.3 字典的创建及索引 4.4 字典常用操作 4.5 字典推导式 5 Python文件读取操作 5.1 Python读取文件 5.2 练习：统计小说中的单词频次 6 函数 6.1 Python函数自定义 6.2 练习：自定义求序列偶数个数的函数 7 面向对象与模块 7.1 Python方法与函数对比介绍 7.2 Python面向对象示例 7.3 Python模块使用 7.4 第三方库的安装与调用 8 注意事项 8.1 Python工作路径说明 8.2 模块命名及存放路径的注意事项 8.3 结语 | 1 Python数据分析概述 1.1 数据分析概述 1.2 熟悉Python数据分析的工具 1.3 安装Python的Anaconda发行版 1.4 掌握Jupyter NoteBook常用功能 2 NumPy数值计算基础 2.1 掌握NumPy数组对象 2.2 掌握NumPy矩阵与通用函数 2.3 利用NumPy进行统计分析 3 Matplotlib数据可视化基础 3.1 掌握绘图基础语法与常用参数 3.2 分析特征间关系 3.3 分析特征内部数据分布与分散情况 4 Pandas统计分析基础 4.1 读写不同数据源的数据 4.2 掌握DataFrame的常用操作 4.3 转换与处理时间序列数据 4.4 使用分组聚合进行组内计算 4.5 创建透视表与交叉表 5 使用Pandas进行数据预处理 5.1 合并数据 5.2 清洗数据 5.3 标准化数据 5.4 转换数据 | |
| 第二部分：（进阶课程） | 学习时间 | 6月2日 - 6月11日 |
| 时间 | 课程内容 | 学习平台 |
| 第一课 Python数据分析预处理实战 | ||
6月2日 19:00 - 21:30 | 1 探索Iris鸢尾花数据 1.1 将数据集存成变量iris创建数据框的列名称['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'] 1.2 数据框中有缺失值吗？ 1.3 将列petal_length的第10到19行设置为缺失值 1.4 将petal_length缺失值全部替换为1.0 1.5 删除列class 1.6 将数据框前三行设置为缺失值 1.7 删除有缺失值的行 1.8 重新设置索引 2 探索Chipotle快餐数据 2.1 将数据集存入一个名为chipo的数据框内 2.2 查看前10行内容 2.3 数据集中有多少个列(columns)? 2.4 打印出全部的列名称 2.5 数据集的索引是怎样的? 2.6 被下单数最多商品(item)是什么？ 2.7 在item_name这一列中，一共有多少种商品被下单? 2.8 一共有多少个商品被下单？ 2.9 将item_price转换为浮点数 2.10 在该数据集对应的时期内，收入(revenue)是多少？ 2.11 在该数据集对应的时期内，一共有多少订单？ 2.12 每一单(order)对应的平均总价是多少？ 3 探索Apple公司股价数据 3.1 读取"apple_1980_2014.csv"数据并存为一个名叫apple的数据框 3.2 查看每一列的数据类型 3.3 将Date这个列转换为datetime类型 3.4 将Date设置为索引 3.5 有重复的日期吗？ 3.6 将index设置为升序 3.7 找到每个月的最后一个交易日(businessday) 3.8 数据集中最早的日期和最晚的日期相差多少天？ 3.9 在数据中一共有多少个月？ 3.10 按照时间顺序可视化Adj Close值 | 泰迪云课堂 |
| 第一课作业 | 个人PC | |
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| 第二课 机器学习实战 | ||
6月3日 19:00 - 21:30 | 1 机器学习绪论 1.1 引言 1.2 基本术语 1.3 假设空间&归纳偏好 2 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 2.2 评估方法 2.3 性能度量 2.4 性能度量Python实现 3 回归分析(RegressionAnalysis) 3.1 线性回归基本形式 3.2 线性回归模型的Python实现 3.3 波士顿房价预测的Python实现 3.4 逻辑回归介绍 3.5 研究生入学录取预测的Python实现 4 聚类分析(ClusterAnalysis) 4.1 聚类分析概述 4.2 相似性度量 4.3 K-Means聚类分析算法介绍 4.4 利用K-Means算法对鸢尾花进行聚类 4.5 聚类结果的性能度量 4.6 调用sklearn实现聚类分析 | 泰迪云课堂 |
| 第二课作业 | 个人PC | |
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| 第三课 深度学习基础-人工神经网络 | ||
6月4日 19:00 - 21:30 | 深度学习基础-人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork) 1 单个神经元介绍 2 经典网络结构介绍 3 神经网络工作流程演示 4 如何修正网络参数—梯度下降 5 网络工作原理推导 6 网络搭建准备 7 样本从输入层到隐层传输的Python实现 8 网络输出的Python实现 9 单样本网络训练的Python实现 10 全样本网络训练的Python实现 11 网络性能评价 12 调用sklearn实现神经网络算法 | 泰迪云课堂 |
| 第三课作业 | 个人PC | |
| 在线答疑 | 微信群 | |
| 第四课 机器学习案例实战 | ||
6月5日 19:00 - 21:30 | 基于水色图像的水质识别 1 案例背景与目标 2 读取一张图片数据 3 获取图片数据的像素值矩阵 4 截取图像的有效区域 5 水质图像特征-颜色矩 6 三个颜色矩的Python实现 7 如何进行批量化数据转换 8 自定义函数获取指定路径中的所有图片名称 9 处理所有图片数据 10 数据处理代码整理 11 模型构建与性能评估 | 泰迪云课堂 |
| 第四课作业 | 个人PC | |
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| 第五课 TensorFlow2实战 | ||
6月6日 19:00 - 21:30 | 1 TensorFlow2.0使用入门 1.1 TensorFlow2.0简介 1.2 TensorFlow2.0环境搭建 1.3 TensorFlow2.0的Eager模式 1.4 TensorFlow2.0AutoGraph 1.5 TensorFlow2.0低阶API：tf.constant, tf.Variable...... 1.6 TensorFlow2.0高阶API：keras 2 TensorFlow2.0牛刀小试 2.1 TensorFlow2.0实现线性回归模型 2.2 操作：TensorFlow实现鸢尾花分类 3 TensorFlow2.0实现多层神经网络 3.1 BP神经网络模型(Back Propagation) 3.2 操作：利用TensorFlow构建BP网络模型实现鸢尾花分类 4 手写数字识别 4.1 图片预处理 4.2 占位符：placeholder 4.3 操作：利用TensorFlow2.0实现SoftMax网络对手写数字分类 5 模型保存与调用 5.1 TensorFlow2.0模型保存操作 5.2 调用模型对新样本进行预测 | 泰迪云课堂 |
| 第五课作业 | 个人PC | |
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| 第六课 人工智能核心课-深度神经网络 | ||
6月7日 (星期天) 14:00 - 18:00 | 1 卷积神经网络CNN 1.1 卷积神经网络(CNN)简介 1.2 CNN关键结构：卷积层与池化层 1.3 经典卷积网络模型：LeNet-5 1.4 图像数据处理 1.5 操作：CNN的TensorFlow2.0实现 2 循环神经网络RNN 2.1 循环神经网络(RNN)简介 2.2 RNN网络关键结构：隐层互联 2.3 经典RNN模型：LSTM 2.4 时序数据处理 2.5 操作：RNN的TensorFlow2.0实现 | 泰迪云课堂 |
| 第六课作业 | 个人PC | |
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| 第七课 综合实战 | ||
6月8日 19:00 - 21:30 | 实战：搭建一个人脸识别系统 1.1 案例背景及目标 1.2 数据准备(opencv-python) 1.3 人脸检测及数据转化 1.4 CNN网络模型训练与保存 1.5 模型加载与调用 1.6 人脸实时识别 | 泰迪云课堂 |
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| 自行安排 | 拓展自学 Python爬虫助力疫情数据追踪 1 明确项目需求与目标 2 环境准备 3 获取疫情数据(全球、中国各省及各地区数据) 4 疫情数据分析 5 疫情数据可视化 6 完成分析报告 | 泰迪云课堂 |
| 第八课 人工智能-自然语言处理 | ||
6月9日 19:00 - 21:30 | 1 自然语言处理基础 1.1 自然语言处理简介 1.2 中文分词 1.3 NLP概率图 1.4 文本分类 2 此表征(Word Representation) 2.1 此表征的背景与应用 2.2 one-hot编码 2.3 tf-idf权值向量 2.4 word2vec原理及实现 3 深度学习挖掘语义特征 3.1 词向量组合相似度 3.2 基于循环神经网络(RNN)编码的相似度计算 | 泰迪云课堂 |
| 第八课作业 | 个人PC | |
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| 第九课 自然语言处理综合实战 | ||
6月10日 19:00 - 21:30 | 基于深度学习的疫情期间网民情绪识别 1 明确项目需求与目标 2 环境准备 3 数据预处理 4 加载模型、构建读取接口 5 确定训练策略 6 配置参数 7 确定任务，开始训练 8 性能评估及总结 | 泰迪云课堂 |
| 在线答疑 | 微信群 | |
| 第十课 在线考试 | ||
6月11日 19:30 - 21:30 | 大数据技术应用职业技术在线考试 | |
五、主讲嘉宾及师资介绍
 | 张敏广东泰迪智能科技股份有限公司高级数据分析师、培训总监，从事用户数据分析和数据挖掘工作六年，具有丰富的大数据挖掘理论及实践培训经验，对数据具有较高的敏感度，根据数据对其进行全面的统计分析。精通Python、R语言、Matlab等多种数据挖掘工具。擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。有为南方电网、珠江数码等大型企业长期提供实施服务的经验，主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师，2018年广东省Python与深度学习技术师资培训班主讲讲师，先后负责过西安理工大学、广东工业大学、广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。组织并参与编写《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》、《R语言编程基础》等。 |
 | 杨惠广东泰迪智能科技股份有限公司高级数据分析师，具备丰富的培训经验，曾为多家企业、院校服务过专业培训工作。如PPV商业培训、泰迪大数据师资培训、珠海城职院数据分析培训等。从事数据挖掘工作五年，擅长文本挖掘及深度神经网络RNN，熟悉常用机器学习算法原理及应用，如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等算法；精通R、Python、Matlab等常用数据挖掘处理工具。具有丰富的实践项目经验。如“京东电商产品评论情感分析”项目；“珠江数码大数据营销推荐应用”项目；“电子商务网站智能推荐服务”项目。 |
六、证书颁发
学员经在线培训并考试合格后，可以获得本期培训对应专题职业技术证书。
七、报名材料及费用说明
1. 报名材料：报名申请表、身份证复印件、两寸近期正面免冠彩色证件照 电子版（要求背景：白色，格式：JPG，大小：14-20K）。
2. 费用：1900 元/人,包含（报名费、学习费、资料费、证书费）。
3. 全程课程视频内容共计55课时，六个月内面向学员免费开放，可以反复学习。
4. 参加线上课程学习的学员，如后续参加线下课程继续深造，持线上缴费凭证可享受一次免费学习机会(线下课程为全国滚动举办，可以任选一次)。
5. 本次会议委托北京中九教育科技有限公司收取费用并开具发票。
八、联系方式
联 系 人：曾老师 13246821827
微 信：antonia602501
QQ：804954701
邮 箱：train-1@tipdm.com
机构网址：www.tipdm.com
附件一：
2020年全国高校大数据与人工智能骨干师资研修班
报名申请表
| 单位名称 | ||||||
| 部门/院系 | ||||||
| 通讯地址 | 邮 编： | |||||
| 发票抬头 | 发票内容： | |||||
| 纳税号 | 电子发票 接收邮箱： | |||||
| 联系人 | 电话： | 邮箱： | ||||
| 姓名 | 性别 | 职务 | 身份证号 | 手机号 | 电子邮箱 | |
| 费用支付时间及方式 | 1、电汇到指定账号。 3、付款时请注明"大数据研修班+单位或姓名"字样，方便查账备案。 | |||||
| 帐户信息 | 户 名：北京中九教育科技有限公司 开户行：中国建设银行燕莎东支行 汇款帐号：1105 0138 5800 0000 1216 | |||||
| 是否需要安排住宿 | 是（单间或标间） | 否 | ||||
| 备注 | 请将报名表发送至招生办公室，报名邮箱：train-1@tipdm.com 联系人： 曾老师 13246821827 | |||||
