1了解大数据产业发展和技术应用趋势，了解数据分析课程体系构建。
2掌握数据分析语言Python工具使用，能做到融会贯通，培养数据分析的工程思维。
3能够运用数据分析、数据可视化语言Python工具去完成一个大数据实战教学案例，让老师从企业实践掌握项目需要的数据清洗，数据分析建模，数据可视化等等，从而掌握数据分析与可视化整体的流程看，建立起以项目贯穿的教学实践方法。
4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。
三、培训主要内容
3实训实践：分两个部分，第一部分，以工程师授课加学员上机为主，此阶段学员会接触到数据分析方面的分析工具和专业知识。第二部分以实际的项目案例应用为主，工程师讲解，协助指导，学员动手完成项目环节，是企业真实项目的简化版，课程设置详见课程设置安排。
2021年7月18日至8月14日
五、培训对象及人数
2培训人数：30人
六、培训方式
授课采用28天线下课程(技能培训+跟岗学习+顶岗实习+企业考察)
七、教学内容与安排
数据分析应用前景
数据招聘信息分析
数据人才培养探索
余明辉
张良均
詹增荣
施兴
认识Python语言：Python包的安装加载及使用，Python数据结构
程序流程控制语句，条件分支语句，循环，嵌套循环，列表解析
函数，自定义函数，匿名函数，存储与导入函数模块
面向对象与编程，类的定义和专有方法，对象属性和方法，迭代器，继承。
NumPy数值计算基础
绘图基础语法与常用参数
使用分组聚合进行组内计算创建透视表与交叉表
合并数据，数据清洗，标准化数据，转换数据
综合训练1：iris数据分析处理、探索chipotle数据
Python数据可视化(1)
准备工作环境，掌握matplotlib绘制并定制化图表
Python数据可视化(2)
掌握matplotlib绘制更多图表和定制化
09:00-12:00
14:30-17:00
Python数据可视化(3)
掌握pyecharts创建3D可视化图表
Python数据可视化(4)
掌握pyecharts绘制图像和地图
Python机器学习(1)
机器学习基础；机器学习绪论
Python机器学习(2)
模型评估与选择；性能度量
Python机器学习(3)
深度学习基础；神经网络结构与参数
Python机器学习(4)
激活函数与逆传播；BP神经网络算法原理及自编
Python机器学习(5)
掌握人工神经网络算法和使用
人工智能(1)
了解和安装Tensorflow
掌握Tensorflow的数据类型
掌握使用Tensorflow实现构建多层神经网络
人工智能(2)
掌握利用Tensorflow实现mnist手写数字的识别
掌握Tensorflow的动态学习速率
掌握Tensorflow的模型保存与调用
人工智能(3)
掌握卷积神经网络CNN
人工智能(4)
掌握循环神经网络RNN
回归分析方法介绍：
数据分析与应用综合实战
市财政收入分析及预测
聚类分析：
航空公司客户价值分析：
Python数据分析、机器学习综合实战
电子商务网站用户行为分析及服务推荐
参与项目实战学习1
汽车销售数据可视化分析
参与项目实战学习2
"自动售货机"商务数据分析与可视化
企业调研、实地考察
实地考察大数据人工智能真实环境、大数据人工智能办公状况、项目处理机制，生产项目、产品情况。
八、考核方法及证书
1出勤考核：占总成绩的20%。学员应按培训要求按期参加培训，培训机构每期培训要严格出勤考核；如有特殊情况，请假需获参培学校及培训基地批准；培训累计缺勤2天以上或超十分之一学时者，视为考核不合格。
2培训学习日志：培训期间每天填写学习日志，占总成绩的30%。
3培训成果(总结)：学员结合自己的教学实际，撰写培训总结占考核成绩30%。
4实验考核：占总成绩的20%。
5培训结束时，由项目承担机构负责对学员进行考核。项目考核成绩合格者，由项目承担机构颁发培训结业证书；集中面授项目按6学时/人/天的要求进行登记。
九、培训费用及食宿安排
1培训费由省教育厅专项经费承担。
2食宿统一安排，费用由培训基地承担。(住宿为标准双人间，食宿费标准220元/人/天，如学员要求提高住宿标准，多出费用由自己承担)。
3集中培训参训学员往返交通费回所在单位报销。
十、报名方法
十一、报到及入住酒店
2学员报到时请提交一下资料：
所在单位盖章的《广东省2021年职业院校教师素质提高计划项目学员推荐表》原件；