CPDA中高级分析和机器学习

机器学习是支撑预测分析和人工智能以及许多其他分析任务的核心技术。

该模块将基于统计模块中开发的技能，包括编程和更高级的统计技术，即机器学习算法的应用。

CPDA机器人学习中主要包括以下几点

•数据分析过程

•CPDA数据分析师所要用的分析工具。

•分析数据时功能的选择。

•什么叫有监督的学习。

•对于无监督的学习理念。

•CPDA数据分析师课程中评估模型性能。

•教你怎样编程机器学习模型

•评估使用算法的伦理影响，例如增强偏见，安全和隐私的潜力。

在课程中讲讲到数据驱动决策的重要性

数据分析仅在有助于改进业务决策时才有用。本模块探讨企业如何使用数据制定业务决策。这包括从有效的数据管理和分析，数据可视化和讲故事以及规范性分析技术中获取业务见解。学生将有机会使用高级可视化和优化软件（如tableau，excel和R）工作。该模块还将考虑分析的人员方面，将分析技术用于业务环境中的决策制定，同时考虑管理和组织因素参与成为数据驱动的组织。

在CPDA数据分析师机器人学习课程中对模块的讲解内容

1、分析在运营和战略层面在决策中的作用。

2、数据可视化：可视化各种类型的数据，例如数字，文本和地理空间数据。

3、CPDA规范性分析和优化。

4、数据驱动型决策在组织中的作用数据驱动型决策的好处，障碍和局限性决策。

5、教你在使用数据的道德考量认识到数据使用中的文化差异以及数据的潜力将用于更广泛的和国际决策（例如，可持续发展，灾难计划，企业社会责任）。