学习方式：
直播/录播视频学习+在线答疑+每周作业+沙盘演练+试
共8周课程 56课时，每周至少一次直播
直播后提供录制回放视频，在线反复观看，有效期1年
内容介绍：
本课程面向于培训中心应届毕业生，和希望转型数据科学的攻城狮，程序猿们，学完本课程，您将对整个数据科学的概念和方法有个充分的掌握，也有了足够的技术积累能让您踏入数据科学这个充满魅力的行业。本课程也会指导您怎样准备和参加数据科学的面试，学完本课程，您可以轻轻松松的找到一份知名公司数据科学相关的工作。后续还将会有配套的中级和课程。
课程大纲：
第 1 章： 数据科学概念
第 1 节： 身边的数据科学
第 2 节： 数据科学的定义
第 3 节： 本课程的特点
第 4 节： 相关的专题
第 2 章： 关系数据库和关系代数
第 1 节： 数据处理原理
第 2 节： 关系代数
第 3 节： 数据科学中的SQL
第 4 节： 关系数据库的基本原理
第 3 章： MapReduce
第 1 节： 海量数据的思考
第 2 节： MapReduce编程模型
第 3 节： MapReduce中的算法
第 4 章： NoSQL
第 1 节： NoSQL解决的问题种类
第 2 节： Key-Value关键概念
第 3 节： NoSQL的存储结构
第 4 节： 扩展的NoSQL系统
第 5 节： Pig简介
第 6 节： 用Pig做分析
第 7 节： Spark
第 5 章： 图分析
第 1 节： 结构化任务
第 2 节： 遍历型任务
第 3 节： 模式匹配任务和图查询
第 4 节： 递归查询
第 5 节： 图上的表示和算法
第 6 章： 实用统计推断
第 1 节： 统计推断介绍
第 2 节： 采样方法
第 3 节： 实际遇到的问题
第 4 节： 多重假设检验
第 5 节： 贝叶斯方法介绍
第 7 章： 监督学习
第 1 节： 基于规则的学习
第 2 节： 基于树的学习
第 3 节： 模型评估
第 4 节： 增强学习
第 5 节： K-近邻方法
第 8 章： 优化方法
第 1 节： 梯度下降法
第 2 节： 构造损失函数
第 3 节： 算法的考虑
第 9 章： 非监督学习
第 1 节： 聚类
第 2 节： PCA
第 3 节： SVD
第 10 章： 文本挖掘
第 1 节： TF-IDF
第 2 节： 文本生成模型
第 3 节： 主题模型(PLSA，LDA)
第 11 章： 社交网络挖掘
第 1 节： 社交网络的表示
第 2 节： PageRank
第 3 节： 社交网络分群
第 12 章： 深度学习入门
主讲人：余戈 华为数据科学家 理学硕士
华为数据挖掘团队Leader，每天10TB+的数据挖掘分析工作。熟知当今用途广泛的数据挖掘、机器学习和数理统计方法，精通各种数据挖掘平台工具和数理统计包(R，python、Spark等)。
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