DeepSeek职场公开课

各有关单位：
在数字经济的大潮中，大数据不再是遥不可及的概念，而是触手可及的生产力。为增强企业竞争力，优化运营促进创新，深度挖掘数据为企业决策提供科学依据。助力广大职场精英把握时代脉搏，掌握前沿技术，在数字化时代提升综合能力。特邀国内多位领域专家，精心打造了“大数据挖掘、可视化与DeepSeek职场赋能”培训课程。于2025年在全国部分城市举办公开课，诚邀您的参与，有关事宜如下：

认证简介
在当今这个数据驱动的时代，大数据已成为企业决策、产品创新及市场洞察的核心驱动力。同时，随着人工智能技术的飞速发展，以DeepSeek为代表的先进语言模型正深刻改变着我们的工作方式与交流模式。本课程旨在融合大数据挖掘的深度、数据可视化的直观性以及DeepSeek等AI工具的前沿性，为职场人士打造一套全面的技能提升方案，助力其在数字化转型的浪潮中脱颖而出。
参加培训并通过考试学员，将获得由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发《大数据挖掘技术（高级）》工业和信息化职业能力证书。证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

适合对象
大数据系统研发工程师
大数据分析师
数据安全研发人员
大数据应用开发工程师
数据可视化工程师
数据科学研究人员等

认证收益
深度讲解Python的高级用法；
掌握数据挖掘核心技术；
通过Python构造数据挖掘算法；
Python数据挖掘实战案例；
Seaborn可视化开发；
通过DeepSeek提升办公效率。

课程大纲
第一章 数据分析实战
第一讲 零基础学Python
讲解Python背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算模块，着重介绍Python在这方面的优势及用法。
第二讲 数据分析方法论
讲解统计分析基础，包括统计学基本概念，假设检验，置信区间等基础，并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路，同时结合案例进行讲解。
第三讲 数据处理技法
从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作；数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解；数据转换包含对数据集的关联、合并、重塑等操作。此外，针对海量数据的情况下，介绍在Spark平台上的数据处理技术，并结合真实环境进行操作讲解。

第二章 数据挖掘理论及核心技术
第四讲 认识数据挖掘
讲解数据挖掘基本概念，细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术；结合业界经典场景，讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。
第五讲 数据挖掘核心技术
细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理，并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡，重点讲解人工合成、代价敏感等算法；针对特征选择，重点讲解特征选择的核心思路，并结合Python进行案例演示。

第三章 大数据算法原理及案例实现（1）
第六讲 特征降维算法及Python实现
降维是大数据分析非常重要的算法，它可以在降低极少信息量的情况下，极大地缩小数据规模。主要讲解主成分、LDA以及t-SNE原理，并结合案例进行Python实现。特别地，针对海量数据情况下的应用场景，讲解实现思路和Python案例。
第七讲 决策树算法及Python实现
决策树是非常经典的算法，一般常见于小数据的挖掘。由于决策树具有极强的可解释性，针对海量数据仍然是非常重要的实用价值。主要讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理，并结合案例进行Python实现。
第八讲 好莱坞百万级影评数据分析与电影推荐实现
实战部分：基于好莱坞百万级的影评数据，对数据进行建模、清洗、透视表操作。然后根据用户画像分析不同的用户喜好通过机器学习算法对不同性别、年龄阶段的用户进行定制化的电影推荐，最后把推荐的电影进行可视化的展示操作。

第四章 大数据算法原理及案例实现（2）
第十讲 深度学习算法及Python实现
对于大数据的建模任务，我们可以基于深度学习来实现，不仅能够针对海量数据进行建模，其效果也非常不错。本节主要讲解深度学习的发展历程，DBN、DNN等经典深度学习算法，深度学习优化算法以及一些技巧。同时，介绍Keras、OpenCV库的使用方法，并结合案例进行Python实现。
第十一讲 采用YOLO实现计算机视觉技术
实战部分：基于YOLO面部模型，完成对图片和视频的人脸识别，实战中会讲解YOLO的重要类和函数。主要内容包括YOLO库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。

第五章 Python可视化应用实战
第十二讲 数据分析图表及Python案例
数据可视化是大数据分析的重要手段，通过合理地使用图表，不仅可以简洁地表达数据的含义，高效地发现问题，还可以为报告的编写以及数据分析web应用增色不少。本节主要讲解常用的数据分析图表及其使用场景，介绍数据可视化的方法论，避免生搬硬套的使用图表，针对不同的业务场景和需求，合理选择可视化方法。介绍的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可视化库。
第十四讲 使用Notebook编写数据分析报告
数据分析报告在大数据分析过程中具有重要价值，它体现了大数据分析的目的、过程和结果，以及对发现问题的解读、改进方案等。本节主要讲解使用Notebook编写数据分析报告的具体方法，以及编写数据分析报告的方法论，并结合案例讲解其用法。

第六章 DeepSeek AI职场赋能
第十五讲 DeepSeek AI办公赋能
DeepSeek作为一款全能型AI助手，致力于提升职场工作效率。通过其核心功能，DeepSeek能帮助职场人士自动化处理会议纪要、合同提取、PPT制作等日常任务，从而节省时间并提高工作效率。它还能够通过精准的数据分析为决策提供洞察，并激发创意生成内容，如短视频脚本和文案，彻底打破传统内容生成的思维模式。
第十六讲Dify与DeepSeek R1的整合应用
Dify是一款低代码应用开发平台，通过与DeepSeek R1的无缝集成，能够快速构建定制化的智能应用。利用Dify，用户可以轻松实现工作流自动化和智能增强，进一步提升业务效率。DeepSeek R1在客服自动应答、智能文档处理、数据分析等多个场景中得到广泛应用，通过优化工作流，简化多步骤任务，提高整体业务流程的自动化水平，从而实现职场赋能和创新驱动。

讲师团队
刘老师
拥有十几年软件研发经验，十年企业培训经验，对Java、Python、区块链等技术领域有独特的研究，精通J2EE企业级开发技术。
Java方向：设计模式、Spring MVC、MyBatis、Spring、StringBoot、WebService、CXF并且对Java源码有深入研究。
Python方向：Python OOP、Mongodb、Django、Scrapy爬虫、基于Surprise库数据推荐，Tensorflow人工智能框架、人脸识别技术。
区块链方向：BitCoin、Solidity、Truffle、Web3、IPFS、Hyperledger Fabirc、Go、EOS。
郭老师
国内数据治理专家、高级产品经理、优秀项目管理培训师，计算机专业硕士，曾任中国电信高级工程师，现任某信息技术公司产品及技术总监。上海软件协会高级讲师、上海软件协会考评员、共青团上海市委员会青年(大学生)职业训练营上海市政府指定讲师、浦东软件园高级讲师。18年+开发、设计经验，10年+数据治理培训/咨询经验，给多家上市公司企业研发团队做过培训或咨询业务，对企业数字化转型、数据治理、产品管理有着敏锐、独特的认知体系。

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