摘要：也授予其榮譽數(shù)據(jù)科學家稱號。教學案例以上的實戰(zhàn)派數(shù)據(jù)科學大佬們，也正式成為了數(shù)據(jù)分析研究院榮譽科學家成員，共同參與制定數(shù)據(jù)科學家人才標準大綱及數(shù)據(jù)科學家精英培訓，將自身在大數(shù)據(jù)發(fā)展這幾年的實戰(zhàn)成果，以教學案例的形式傾囊相授。

在大家的眼中，科學家的形象可能是一位表情嚴肅、著裝單一、不修邊幅、戴著一副厚重眼鏡且天庭飽滿，發(fā)際線無限上移的中老年理共男。但實際上，他們正式體面，幽默無比，可謂是集涵養(yǎng)和趣味于一身的真正撩妹達人！

那么現(xiàn)實中，你是否有見過真正的數(shù)據(jù)科學家呢？

數(shù)據(jù)科學家，一個大數(shù)據(jù)時代的新興稱號，被《哈佛商業(yè)評論》中被譽為“21世紀最性感的職業(yè)”，2015年，美國白宮首次設立數(shù)據(jù)科學家的崗位。

他們可能不發(fā)表學術(shù)論文，沒有科研項目，也沒有得過學術(shù)大獎，但在商業(yè)帝國里扮演著至關(guān)重要的角色。他們是技術(shù)驅(qū)動，沒日沒夜與數(shù)據(jù)打交道的匠人；他們是創(chuàng)意源泉，為業(yè)務出謀劃策的參謀者；他們是幕后之王，未雨綢繆糧草先行。

在國內(nèi)，CDA以尋找數(shù)據(jù)科學家活動，匯聚了一批真正稱得上大佬的實戰(zhàn)派先鋒，無論是在商業(yè)領域摸爬滾打，還是在學術(shù)界科研探索，都碩果累累，名副其實。所謂前人栽樹后人乘涼，他們?yōu)閿?shù)據(jù)科學做出了模范般的躬先表率。CDA也授予其“榮譽數(shù)據(jù)科學家”稱號。

榮譽數(shù)據(jù)科學家

九屠

曾就職于阿里巴巴·餓了么，集團首席數(shù)據(jù)架構(gòu)師、P10科學家。負責餓了么、百度外賣的大數(shù)據(jù)技術(shù)統(tǒng)籌。

2014年加入百度，先后帶團隊建設為百度地圖6大Place場景做數(shù)據(jù)分析，后專注于百度外賣大數(shù)據(jù)生態(tài)從0開始孵化并最終完善。自主研發(fā)涉及到數(shù)據(jù)采集3大平臺、開放式ETL4件套、OLAP分析平臺、Adhoc、大數(shù)據(jù)分布式調(diào)度、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫等，另外技術(shù)驅(qū)動數(shù)十個輔助業(yè)務分析角色的分析挖掘平臺。為大數(shù)據(jù)研發(fā)打造離線、實時數(shù)據(jù)整套解決方案，目前構(gòu)建并推廣AI學習平臺系統(tǒng)；在AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新層面，作為發(fā)明型專利第一發(fā)明人擁有44項發(fā)明。

李御璽

國立臺灣大學資訊工程博士，銘傳大學資訊工程學系教授，銘傳大學大數(shù)據(jù)研究中心主任，中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會理事，中國人民大學數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，IBM SPSS-China顧問，SAS-Taiwan顧問，CDA命題組負責人。在其相關(guān)研究領域已發(fā)表超過260篇以上的研究論文,同時也是國科會與教育部多個相關(guān)研究計劃的主持人。

服務過的客戶包括：中國工商局、中信銀行、臺新銀行、聯(lián)邦銀行、新光銀行、 第一銀行、永豐銀行、遠東銀行、美商大都會人壽、嘉義基督教醫(yī)院、臺灣微軟、航空公司如東方航空公司、中華航空公司、汽車行業(yè)如福特(Ford)汽車公司；政府行業(yè)如國稅局等。

趙衛(wèi)東

東南大學博士，復旦大學博士后，主要負責本科生和各類研究生大數(shù)據(jù)核心技術(shù)和商務數(shù)據(jù)分析等課程的教學。商務智能被評為上海市精品課程，獲得2013年高等教育上海市教學成果獎二等獎。目前主要研究方向包括商務數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析等。主持2項國家自然科學基金以及上海市浦江人才、企業(yè)合作課題等20多項項目。已在Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內(nèi)外刊物和學術(shù)會議發(fā)表論文90多篇。

出版著作《智能化的流程管理》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱冒咐治觥芬约敖滩摹渡虅罩悄埽ǖ谒陌妫?、《機器學習》、譯作《商務智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角（第四版）》、《人機共生——洞察和規(guī)避數(shù)據(jù)分析中的機遇與誤區(qū)》等10多部。獲得上海市2015年上海市科技進步二等獎。

付波

博士，電子科技大學副教授，2009年獲電子科技大學工學博士學位，2007-2008加拿大Univ. of Guelph的ARIS實驗室訪問學者。

多年從事模式識別、信號處理和機器學習相關(guān)工作，曾先后主持/參與國家自然科學基金、國家863及省市各項課題20余項。在包括IEEE Trans. IFS, SPL, Int. Jour. of PR, PRAI等國內(nèi)外權(quán)威期刊、重要國際會議上發(fā)表論文30余篇，其中SCI檢索20余篇。合作參與編寫專著3部。獲國家授權(quán)發(fā)明專利7項，省市科技進步獎2項。曾擔任國家自然基金及多個期刊或會議的評審人和特約審稿人。目前，主要關(guān)注醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)業(yè)化運用，近幾年主持或合作醫(yī)療及人工智能相關(guān)科研項目400余萬，并參與創(chuàng)辦了2家科技公司。

閻志濤

Talkingdata，研發(fā)副總裁，負責企業(yè)數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)平臺及客戶精準營銷等實務。

王學武

首席數(shù)據(jù)官。畢業(yè)于華中科技大學計算機專業(yè)。PRINCE2，PMP，CMMI評審員，IBM電子商務架構(gòu)師，工信部項目管理工程師，工信部軟件設計師。

具有12年的項目管理與技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗，曾參與實施某航企多個核心的商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫項目；曾作為該企業(yè)工程過程管理組的Lead，負責推進CMMI L3評審工作。目前專注于大數(shù)據(jù)、機器學習、自然語言處理、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)的研究和在行業(yè)的應用。

薛松

美國佛羅里達大學管理學與經(jīng)濟學碩士，曾于美國微策略公司等多家企業(yè)擔任數(shù)據(jù)科學家，現(xiàn)任某初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)科學總監(jiān)。

設計并主持多項大數(shù)據(jù)與人工智能項目，項目內(nèi)容涵蓋多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自動化采集、社交媒體輿情分析、多語言自然語言處理、圖數(shù)據(jù)庫集成與圖算法應用等領域。長期為全球500強客戶提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品咨詢，搭建企業(yè)級大數(shù)據(jù)平臺與應用，在安全、交通、金融、媒體等行業(yè)的大數(shù)據(jù)項目管理方面有豐富經(jīng)驗。

教學案例

以上的實戰(zhàn)派數(shù)據(jù)科學大佬們，也正式成為了CDA數(shù)據(jù)分析研究院榮譽科學家成員，共同參與制定CDA LEVEL 3數(shù)據(jù)科學家人才標準大綱及數(shù)據(jù)科學家精英培訓，將自身在大數(shù)據(jù)發(fā)展這幾年的實戰(zhàn)成果，以教學案例的形式傾囊相授。案例包括：

案例一
大數(shù)據(jù)指標模型治理與實踐

案例介紹：

大數(shù)據(jù)對業(yè)務數(shù)據(jù)ETL處理后，面臨在數(shù)據(jù)倉庫層面對業(yè)務詞庫定義、指標建模、元數(shù)據(jù)統(tǒng)一等問題；后期對外數(shù)據(jù)通過產(chǎn)品化和AdHoc方式交付數(shù)據(jù)，存在指標定義相同，但是語義理解存在較大偏差，如何進行指標模型的多口徑計算邏輯統(tǒng)一，避免繁瑣的人工維護和迭代，是本議題主張的部分；通過一處定義數(shù)據(jù)指標，多處交付統(tǒng)一的模型抽象、定義、訓練和交付整體實踐。

技能涉及：

元數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)計算、ETL、數(shù)據(jù)建模、計算口徑、血緣關(guān)系、語義理解、統(tǒng)一模型。

案例二：
用戶畫像在O2O互聯(lián)網(wǎng)場景的實踐

案例介紹：

在外賣的物流場景下的調(diào)度是一個時空最優(yōu)解的模型評估，模型的演進的過程中，都有重要的特征支持著變革，邊界非常清晰。模型演進對于畫像部分，是開始在配送服務精細化運營的落地步驟；畫像是為了滿足個體的真實差異而對個性化的支撐方式。分享圍繞互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在智能調(diào)度系統(tǒng)方向上從的逐步演進，畫像貫穿在整個生態(tài)當中，在大刀闊斧的業(yè)務版本演進同時，能夠細致入微的解決落地場景的實踐。

技能涉及：

用戶畫像、特征挖掘、模型評估、個性化推薦、時空最優(yōu)

案例三
文本挖掘?qū)崙?zhàn)

案例介紹：

文本分析(Text analysis)是文本挖掘、信息檢索的一個基本問題。它將文本中抽取出的特征詞進行量化，進而表示其文本信息。由于文本是由特定的人進行編撰的，文本的語義結(jié)構(gòu)不可避免地會反映人的特定立場、觀點、價值和利益。通過大量數(shù)據(jù)的支撐，并結(jié)合文本內(nèi)容的分析，可以推斷出文本編撰者的意圖和目的，以進行各種不同場景應用。

技能涉及：

分詞、詞性標注、命名實體標訂、情緒標訂、詞關(guān)聯(lián)分析、文件分類、文件摘要、文件聚類、文字云

案例四
生鮮智能補貨

案例介紹：

生鮮補貨在特定行業(yè)模式下的特點與面臨的問題，商業(yè)模式與智能補貨相結(jié)合中用到的智能算法，相關(guān)架構(gòu)與業(yè)務效果，以及在系統(tǒng)的整個構(gòu)建過程，生鮮智能補貨是一個跟、供應鏈、倉儲、物流、人員配送、促銷、商品展現(xiàn)、推薦、廣告、渠道運營等多系統(tǒng)協(xié)同的復雜系統(tǒng)，尤其生鮮類商品，保質(zhì)期短，口味、消費者人群、地域分布等都與傳統(tǒng)電商商品具有很大的差異。目前生鮮電商面臨的最大問題就是運營成本難以下降，傳統(tǒng)電商運營生鮮面臨著保質(zhì)期太短，對新鮮度的極高要求，冷鏈問題解，配送耗材損耗居高不下等問題。面對這樣的問題，可以從供給側(cè)通過智能補貨系統(tǒng)對商品進行預測控制，降低損耗，降低周轉(zhuǎn)期，提高庫容利用率。

更多業(yè)界成熟案例都會融入到CDA LEVEL 3數(shù)據(jù)科學家精英培訓中！

Lesson周期：

三個月，線上約20課時，線下50+課時（周末面授）

Lesson目標：

將數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)工程師打造為數(shù)據(jù)科學家

2019年2月23日開學，限額30人喲，機不可失——https://www.cda.cn/kecheng/53...