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         每期人數(shù)限3到5人。
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  上課地點(diǎn)：【上海】：同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】：北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】：金港大廈(和燕路) 【武漢分部】：佳源大廈（高新二路） 【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號（中和大道） 【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】：鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】：河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日
     實(shí)驗(yàn)設(shè)備
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     質(zhì)量保障
 

        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
 
課程大綱
   
 

  • 課程詳細(xì)介紹

    R語言基礎(chǔ)

    1.1?基礎(chǔ)語法入門

    *?什么是?R

    *?如何學(xué)習(xí)?R

    *?如何得到幫助，相關(guān)資源和書籍

    *?RStudio，擴(kuò)展包，工作空間

    *?數(shù)據(jù)對象

    *?向量化操作

    *?函數(shù)和控制語句

    摘要：講解Ｒ的基本操作知識，了解Ｒ的特點(diǎn)、資源獲取方式，并掌握基本的程序編寫

    案例和練習(xí)：使用Ｒ語言完成若干歐拉項(xiàng)目(euler?project)

    ?

    1.2?數(shù)據(jù)獲取

    *?本地文檔的讀寫

    *?連接數(shù)據(jù)庫

    *?Web數(shù)據(jù)抓取

    *?API數(shù)據(jù)源

    *?其它數(shù)據(jù)資源

    摘要：Ｒ語言如何從各種方式讀取數(shù)據(jù)，通過基本的WEB知識進(jìn)行網(wǎng)頁抓取，連接數(shù)據(jù)庫，通過sql語句調(diào)用數(shù)據(jù)，從本地讀取excel等各種文件數(shù)據(jù)。

    案例和練習(xí)：使用網(wǎng)頁抓取和API獲得豆瓣網(wǎng)站上的數(shù)據(jù)。

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    1.3?數(shù)據(jù)整理?

    *?數(shù)據(jù)變換

    *?數(shù)據(jù)重塑

    *?拆分合并

    *?匯總數(shù)據(jù)

    *?字符串操作

    *?日期操作

    摘要：講解Ｒ語言如何操作數(shù)據(jù)，能對數(shù)據(jù)進(jìn)行自由的操作轉(zhuǎn)換，特別是對于字符串和日期的操作處理。

    案例和練習(xí)：分析NBA數(shù)據(jù)，判斷金融市場中的一月效應(yīng)，找出ＱＱ群中的話嘮

    ?

    1.4?數(shù)據(jù)可視化?

    *?R?語言中的可視化函數(shù)

    *?單變量的特征

    *?比例的構(gòu)成

    *?多變量的關(guān)系

    *?展現(xiàn)時(shí)間的變化

    *?地理信息

    摘要：講解Ｒ語言中基礎(chǔ)繪圖函數(shù)和高級繪圖包的使用，理解可視化探索的各種方法

    案例和練習(xí)：使用圖形來對之前的NBA數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

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    R數(shù)據(jù)挖掘(一)

    2.1?數(shù)據(jù)挖掘工業(yè)流程

    ?

    摘要：講解數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)，各挖掘方法的簡要介紹和應(yīng)用場景，典型的工作流步驟，以及R和數(shù)據(jù)挖掘之間的關(guān)系。

    ?

    2.2?先修統(tǒng)計(jì)知識?

    *?描述統(tǒng)計(jì)

    *?推斷統(tǒng)計(jì)

    *?統(tǒng)計(jì)模擬計(jì)算

    摘要：講解必要的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，了解各種概率分布、統(tǒng)計(jì)描述函數(shù)，以及學(xué)習(xí)假設(shè)檢驗(yàn)的原理和應(yīng)用

    案例和練習(xí)：報(bào)攤進(jìn)貨決策

    ?

    2.3?挖掘預(yù)處理?

    *?數(shù)據(jù)的類型

    *?數(shù)據(jù)的可能問題

    *?數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法

    摘要：講解分析前的數(shù)據(jù)處理工作，包括如何識別數(shù)據(jù)中可能的問題，如數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)噪聲，如何解決這些問題。

    ?

    2.4?線性回歸

    *?簡單線性回歸

    *?回歸診斷

    *?多元回歸

    *?非參數(shù)回歸

    摘要：講解最經(jīng)典的回歸分析方法，即對連續(xù)數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，學(xué)習(xí)其基本原理和前提假設(shè)，以及如何在R中實(shí)施回歸

    案例和練習(xí)：葡萄酒的定價(jià)分析

    ?

    2.5?logistic回歸

    *?logstic回歸原理

    *?實(shí)現(xiàn)原理

    *?輸出解釋

    摘要：講解logistic回歸，即對離散的類別數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，了解系數(shù)解釋和模型的意義

    案例和練習(xí)：是否能升入大學(xué)的數(shù)據(jù)預(yù)測

    ?

    2.6?模型評價(jià)?

    *?回歸模型評價(jià)

    *?分類模型評價(jià)

    *?underfit和overfit

    摘要：講解如何對分類模型和回歸模型進(jìn)行評價(jià)，學(xué)習(xí)過度擬合與擬合不足的區(qū)別，并如何規(guī)避這些陷阱

    第三天：R數(shù)據(jù)挖掘(二)

    3.1?K近鄰方法?9:00-10:00

    *?最近鄰分類器原理

    *?各種距離的定義

    *?使用KNN對乳腺癌數(shù)據(jù)分析

    摘要：學(xué)習(xí)KNN分類方法的原理和實(shí)現(xiàn)過程，它的優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)，以及如何在R中的函數(shù)應(yīng)用

    ?

    3.2?決策樹方法和集成學(xué)習(xí)?10:00-12:00

    *?理解決策樹算法

    *?決策樹和回歸的結(jié)合

    *?隨機(jī)森林

    *?提升算法

    摘要：學(xué)習(xí)決策樹分類器，以及在其基礎(chǔ)上的裝袋算法、提升算法、隨機(jī)森林

    ?

    3.3?K均值聚類?13:00-14:00

    *?K-means聚類

    *?改進(jìn)算法

    *?K的選擇

    摘要：學(xué)習(xí)用kmeans來進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，了解其原理和改進(jìn)方法，并了掌握如何選擇關(guān)鍵參數(shù)

    案例和練習(xí)：對青少年群體進(jìn)行分群

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    3.4?推薦算法?14:00-15:00

    *?協(xié)同過濾算法簡介

    *?奇異值分解

    摘要：介紹基本的協(xié)同過濾方法，并使用奇異值分解來避免高維問題

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    3.5?文本挖掘入門?15:00-17:30

    *?文本挖掘的基礎(chǔ)術(shù)語

    *?樸素貝葉斯方法

    *?文本挖掘案例：垃圾郵件過濾、紅樓夢文本分析、航空公司滿意度分析
android開發(fā)板
linux_android開發(fā)板
fpga圖像處理
端海培訓(xùn)實(shí)驗(yàn)設(shè)備
fpga培訓(xùn)班
 
本課程部分實(shí)驗(yàn)室實(shí)景
端海實(shí)驗(yàn)室
實(shí)驗(yàn)室
端海培訓(xùn)優(yōu)勢
 

??????? Troubleshooting Java Applications
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??????? Troubleshooting JDBC
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