班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
每期人數(shù)限3到5人。 |
上課時間和地點 |
開課地址:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號【沈陽分部】:沈陽理工大學【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班):2020年3月16日 |
實驗設備 |
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質(zhì)量保障 |
1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
課程大綱 |
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通過學習本課程,使學者可以很清晰的知道什么是數(shù)據(jù)科學\數(shù)據(jù)科學的運用場景\知道數(shù)據(jù)挖掘基本的理論\了解數(shù)據(jù)挖掘思想\掌握R語言的基本知識\掌握R語言的基本包使用\掌握用R進行數(shù)據(jù)處理的能力\了解用R進行描述性統(tǒng)計分析
適用人群
人工智能 機器學習 R語言
第1章數(shù)據(jù)科學簡述
1-1數(shù)據(jù)科學產(chǎn)生的背景和定義
1-2什么是數(shù)據(jù)科學家
1-3八步成為數(shù)據(jù)科學家
第2章數(shù)據(jù)挖掘方法和流程
2-1數(shù)據(jù)挖掘的過程模型
2-2數(shù)據(jù)分析的步驟
2-3數(shù)據(jù)集概念
2-4常用數(shù)據(jù)分析工具
第3章R語言概述與基本操作
3-1R語言概述
3-2R語言數(shù)據(jù)分析案例
3-3R語言數(shù)據(jù)分析案例
3-4R語言的基本操作
3-5R語言的基本操作
3-6R語言基本操作
第4章R語言基礎(chǔ)統(tǒng)計
4-1基因函數(shù)介紹
4-2高級數(shù)學函數(shù)
4-3粘貼數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
4-4轉(zhuǎn)換和排序
4-5訪問MySQL數(shù)據(jù)
4-6缺失值處理
4-7平均值mean函數(shù)
4-8中位數(shù)median函數(shù)
4-9百分位和方差等
第5章統(tǒng)計繪圖技術(shù)
5-1繪圖基礎(chǔ)知識
5-2低級繪圖函數(shù)
5-3高級繪圖函數(shù)
第6章時間序列和多元線性回歸算法原理和案例
6-1時間序列概述和原理
6-2時間序列繪圖
6-3時間序列案例
6-4多元線性回歸概述和原理
6-5多元線性回歸案例
第7章邏輯回歸和主成分分析算法原理和案例
7-1邏輯回歸概述和原理
7-2邏輯回歸算法案例
7-3主成分分析概述和原理
7-4主成分分析案例
第8章聚類分析算法原理
8-1機器學習基本概念
8-2聚類分析算法原理
8-3聚類分析算法k-means例子
第9章關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法原理和案例
9-1關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法原理
9-2關(guān)聯(lián)規(guī)則分析算法例子
第10章貝葉斯分類算法原理和案例
10-1分類概述
10-2貝葉斯分類概述和案例
第11章決策樹分類算法原理和案例
11-1決策樹分類概述
11-2決策樹分類原理
11-3決策樹數(shù)據(jù)預處理
11-4決策樹分類案例
11-5決策樹可視化
11-6決策樹組合算法
第12章神經(jīng)網(wǎng)絡和向量機原理和案例
12-1神經(jīng)網(wǎng)絡和向量機概述
12-2神經(jīng)網(wǎng)絡和向量機案例
第13章購物籃分析原理和案例
13-1購物籃分析概述
13-2購物籃分析原理
13-3購物籃分析數(shù)據(jù)準備
第14章協(xié)同過濾原理和案例
14-1協(xié)同過濾概述
14-2協(xié)同過濾原理
14-3協(xié)同過濾案例
14-4購物籃分析案例
第15章R語言文本挖掘和分析
15-1文本挖掘概述
15-2R語言文本挖掘和分析
15-3主題模型案例
15-4主題模型案例
15-5定量分析原理和概述
15-6定量分析案例1
15-7定量分析案例2
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