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

在大家的眼中，科學(xué)家的形象可能是一位表情嚴(yán)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(shí)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(dá)人！

那么現(xiàn)實(shí)中，你是否有見過真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家呢？

數(shù)據(jù)科學(xué)家，一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代的新興稱號，被《哈佛商業(yè)評論》中被譽(yù)為“21世紀(jì)最性感的職業(yè)”，2015年，美國白宮首次設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)家的崗位。

他們可能不發(fā)表學(xué)術(shù)論文，沒有科研項(xiàng)目，也沒有得過學(xué)術(shù)大獎(jiǎng)，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(dòng)，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(wù)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(xué)家活動(dòng)，匯聚了一批真正稱得上大佬的實(shí)戰(zhàn)派先鋒，無論是在商業(yè)領(lǐng)域摸爬滾打，還是在學(xué)術(shù)界科研探索，都碩果累累，名副其實(shí)。所謂前人栽樹后人乘涼，他們?yōu)閿?shù)據(jù)科學(xué)做出了模范般的躬先表率。CDA也授予其“榮譽(yù)數(shù)據(jù)科學(xué)家”稱號。

榮譽(yù)數(shù)據(jù)科學(xué)家

九屠

曾就職于阿里巴巴·餓了么，集團(tuán)首席數(shù)據(jù)架構(gòu)師、P10科學(xué)家。負(fù)責(zé)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(tuán)隊(duì)建設(shè)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(tái)、開放式ETL4件套、OLAP分析平臺(tái)、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(dòng)數(shù)十個(gè)輔助業(yè)務(wù)分析角色的分析挖掘平臺(tái)。為大數(shù)據(jù)研發(fā)打造離線、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)整套解決方案，目前構(gòu)建并推廣AI學(xué)習(xí)平臺(tái)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(xiàng)發(fā)明。

李御璽

國立臺(tái)灣大學(xué)資訊工程博士，銘傳大學(xué)資訊工程學(xué)系教授，銘傳大學(xué)大數(shù)據(jù)研究中心主任，中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會(huì)理事，中國人民大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘中心顧問，IBM SPSS-China顧問，SAS-Taiwan顧問，CDA命題組負(fù)責(zé)人。在其相關(guān)研究領(lǐng)域已發(fā)表超過260篇以上的研究論文,同時(shí)也是國科會(huì)與教育部多個(gè)相關(guān)研究計(jì)劃的主持人。

服務(wù)過的客戶包括：中國工商局、中信銀行、臺(tái)新銀行、聯(lián)邦銀行、新光銀行、 第一銀行、永豐銀行、遠(yuǎn)東銀行、美商大都會(huì)人壽、嘉義基督教醫(yī)院、臺(tái)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(xué)博士，復(fù)旦大學(xué)博士后，主要負(fù)責(zé)本科生和各類研究生大數(shù)據(jù)核心技術(shù)和商務(wù)數(shù)據(jù)分析等課程的教學(xué)。商務(wù)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(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)。目前主要研究方向包括商務(wù)數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析等。主持2項(xiàng)國家自然科學(xué)基金以及上海市浦江人才、企業(yè)合作課題等20多項(xiàng)項(xiàng)目。已在Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management，Information Systems Frontiers等國內(nèi)外刊物和學(xué)術(shù)會(huì)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?wù)智能（第四版）》、《機(jī)器學(xué)習(xí)》、譯作《商務(wù)智能 數(shù)據(jù)分析的管理視角（第四版）》、《人機(jī)共生——洞察和規(guī)避數(shù)據(jù)分析中的機(jī)遇與誤區(qū)》等10多部。獲得上海市2015年上海市科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)。

付波

博士，電子科技大學(xué)副教授，2009年獲電子科技大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位，2007-2008加拿大Univ. of Guelph的ARIS實(shí)驗(yàn)室訪問學(xué)者。

多年從事模式識別、信號處理和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作，曾先后主持/參與國家自然科學(xué)基金、國家863及省市各項(xiàng)課題20余項(xiàng)。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(huì)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(xiàng)，省市科技進(jìn)步獎(jiǎng)2項(xiàng)。曾擔(dān)任國家自然基金及多個(gè)期刊或會(huì)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(yùn)用，近幾年主持或合作醫(yī)療及人工智能相關(guān)科研項(xiàng)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(fù)責(zé)企業(yè)數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)平臺(tái)及客戶精準(zhǔn)營銷等實(shí)務(wù)。

王學(xué)武

首席數(shù)據(jù)官。畢業(yè)于華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)專業(yè)。PRINCE2，PMP，CMMI評審員，IBM電子商務(wù)架構(gòu)師，工信部項(xiàng)目管理工程師，工信部軟件設(shè)計(jì)師。

具有12年的項(xiàng)目管理與技術(shù)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾參與實(shí)施某航企多個(gè)核心的商業(yè)智能、數(shù)據(jù)倉庫項(xiàng)目；曾作為該企業(yè)工程過程管理組的Lead，負(fù)責(zé)推進(jìn)CMMI L3評審工作。目前專注于大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、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(yīng)用。

薛松

美國佛羅里達(dá)大學(xué)管理學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，曾于美國微策略公司等多家企業(yè)擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家，現(xiàn)任某初創(chuàng)公司數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān)。

設(shè)計(jì)并主持多項(xiàng)大數(shù)據(jù)與人工智能項(xiàng)目，項(xiàng)目內(nèi)容涵蓋多源異構(gòu)數(shù)據(jù)自動(dòng)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(yīng)用等領(lǐng)域。長期為全球500強(qiáng)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(tái)與應(yīng)用，在安全、交通、金融、媒體等行業(yè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理方面有豐富經(jīng)驗(yàn)。

教學(xué)案例

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

案例一
大數(shù)據(jù)指標(biāo)模型治理與實(shí)踐

案例介紹：

大數(shù)據(jù)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)ETL處理后，面臨在數(shù)據(jù)倉庫層面對業(yè)務(wù)詞庫定義、指標(biāo)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(biāo)定義相同，但是語義理解存在較大偏差，如何進(jìn)行指標(biāo)模型的多口徑計(jì)算邏輯統(tǒng)一，避免繁瑣的人工維護(hù)和迭代，是本議題主張的部分；通過一處定義數(shù)據(jù)指標(biāo)，多處交付統(tǒng)一的模型抽象、定義、訓(xùn)練和交付整體實(shí)踐。

技能涉及：

元數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)計(jì)算、ETL、數(shù)據(jù)建模、計(jì)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(shí)踐

案例介紹：

在外賣的物流場景下的調(diào)度是一個(gè)時(shí)空最優(yōu)解的模型評估，模型的演進(jìn)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(jìn)對于畫像部分，是開始在配送服務(wù)精細(xì)化運(yùn)營的落地步驟；畫像是為了滿足個(gè)體的真實(shí)差異而對個(gè)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(jìn)，畫像貫穿在整個(gè)生態(tài)當(dāng)中，在大刀闊斧的業(yè)務(wù)版本演進(jìn)同時(shí)，能夠細(xì)致入微的解決落地場景的實(shí)踐。

技能涉及：

用戶畫像、特征挖掘、模型評估、個(gè)性化推薦、時(shí)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(gè)基本問題。它將文本中抽取出的特征詞進(jìn)行量化，進(jìn)而表示其文本信息。由于文本是由特定的人進(jìn)行編撰的，文本的語義結(jié)構(gòu)不可避免地會(huì)反映人的特定立場、觀點(diǎn)、價(jià)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(jìn)行各種不同場景應(yīng)用。

技能涉及：

分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體標(biāo)訂、情緒標(biāo)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(bǔ)貨

案例介紹：

生鮮補(bǔ)貨在特定行業(yè)模式下的特點(diǎn)與面臨的問題，商業(yè)模式與智能補(bǔ)貨相結(jié)合中用到的智能算法，相關(guān)架構(gòu)與業(yè)務(wù)效果，以及在系統(tǒng)的整個(gè)構(gòu)建過程，生鮮智能補(bǔ)貨是一個(gè)跟、供應(yīng)鏈、倉儲(chǔ)、物流、人員配送、促銷、商品展現(xiàn)、推薦、廣告、渠道運(yùn)營等多系統(tǒng)協(xié)同的復(fù)雜系統(tǒng)，尤其生鮮類商品，保質(zhì)期短，口味、消費(fèi)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(yùn)營成本難以下降，傳統(tǒng)電商運(yùn)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(bǔ)貨系統(tǒng)對商品進(jìn)行預(yù)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(huì)融入到CDA LEVEL 3數(shù)據(jù)科學(xué)家精英培訓(xùn)中！

Lesson周期：

三個(gè)月，線上約20課時(shí)，線下50+課時(shí)（周末面授）

Lesson目標(biāo)：

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

2019年2月23日開學(xué)，限額30人喲，機(jī)不可失——https://www.cda.cn/kecheng/53...