电力大数据分析与应用实战课程
培训对象：
电力能源产业专业技术人员（电力工程师、运营维护人员、能源分析师）；资通訊领域专业技术人员（数据分析师、数据工程师）；以及从事智慧电网、综合能源服务的数据分析人员 。
培训目标：
使学员全面了解电力能源产业的数据样态，建立数据分析基础专业能力，能够有效处理电力数据资料。培养资通讯与电能跨领域能力，掌握Python编程、数据处理、机器学习、深度学习在电力领域的应用方法。能够独立完成用户用电行为预测、电力负荷预测、设备异常预警等典型数据分析项目，具备进行相关电力数据专案时的一致性沟通语言与有效专案推动能力 。
培训内容介绍：
本课程是国内少数结合电能、资通讯之跨领域电力数据分析主题课程，采用"数位自学+实体授课"的混合教学模式。
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智慧电网与电力通讯基础：讲解智慧电网发展背景与技术架构、ICT在智慧电网上的应用。深入剖析AMI智慧电表架构与MDMS电表数据管理系统、变电自动化与配电自动化系统、SCADA数据采集与监控系统的整合应用 。
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Python数据处理基础：学员通过数位自学课程掌握Python开发环境建置、基础语法、变量与运算、数据类型、流程控制、自订函数，以及Numpy、Pandas、Matplotlib等数据处理与可视化套件的基础应用 。
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数据预处理与探索性分析：实操使用Pandas进行电力数据清洗，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式。使用Matplotlib和Seaborn进行探索性数据分析（EDA），绘制条形图、散点图、盒型图、热力图等，挖掘数据内在规律 。
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机器学习与深度学习应用：讲解分类（决策树、随机森林）、回归（线性回归、支持向量机）和聚类（K-means）算法原理。使用Sklearn库实作分类和回归模型，针对电力数据进行用户用电行为预测和需求预测。深入学习时间序列分析工具与方法（ARIMA、LSTM），使用TensorFlow/Keras搭建神经网络模型，进行未来电力负荷和价格预测 。
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电力数据应用实务：分享电力数据在智慧家庭、智慧建筑（社区）、配电网、输电网等场景的实际应用案例，强化学员的业务理解与专案落地能力
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专家力量：
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大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
多年实际项目实践，大型复杂项目实战案例分享，热情，乐于技术分享
针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
