 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時間和地點 |
上課地點：【上海】：同濟大學(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
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費推薦工作
★實驗設(shè)備請點擊這兒查看★ |
| 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,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
課程大綱 |
互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、傳感數(shù)據(jù)、日志文件、具有豐富地理空間信息的移動數(shù)據(jù)和涉及網(wǎng)絡(luò)的各類評論，成為了海量信息的多種形式。當數(shù)據(jù)以成百上千TB不斷增長的時候，我們在內(nèi)部交易系統(tǒng)的歷史信息之外，需要一種基于大數(shù)據(jù)分析的決策模型和技術(shù)支持。
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目前對大數(shù)據(jù)的分析工具，有Hadoop/Yarn上基于Java語言的Mahout，有Spark上基于Scala的MLlib，但這些工具都由于比較年輕以及側(cè)重于計算背景的分布式，與傳統(tǒng)的行業(yè)應(yīng)用聯(lián)系還不是太緊密，在傳統(tǒng)行業(yè)中應(yīng)用，至少目前效果和影響還有待提高。
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R語言是一個數(shù)據(jù)分析和圖形顯示的程序設(shè)計環(huán)境，廣泛用于統(tǒng)計分析、繪圖的語言和操作。同時R也是一個用于統(tǒng)計計算和統(tǒng)計制圖的優(yōu)秀工具，也是GNU的一個自由、免費、源代碼開放的軟件。R包括一套完整的數(shù)據(jù)處理、計算和制圖軟件系統(tǒng)。其功能包括：數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)；數(shù)組運算工具（其向量、矩陣運算方面功能尤其強大）；完整連貫的統(tǒng)計分析工具；優(yōu)秀的統(tǒng)計制圖功能；簡便而強大的編程語言：可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸入，可實現(xiàn)分支、循環(huán)，用戶可自定義功能。
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事實上，R是目前廣大企業(yè)通用的數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計分析工具，為此Spark等大數(shù)據(jù)平臺從2014年就開始在SparkR等技術(shù)中，將R引入到大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析中，未來形成以R語言為代表的SparkR， 以類SQL為代表的SparkQL，以及Hive on Tez三足鼎立的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析工具和平臺。
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本課程從R語言數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析實戰(zhàn)的角度，結(jié)合理論和實踐，全方位地介紹R這一高性能數(shù)據(jù)分析工具的開發(fā)技巧。本課程涉及的主題包括：本培訓(xùn)將介紹基于R語言進行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)探索的基本方法，利用R語言實現(xiàn)模型選擇、Logistic回歸及決策樹算法，以及貝葉斯算法及支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法原理及實現(xiàn)進行講解。
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本課程教學(xué)過程中還從國內(nèi)外經(jīng)典R語言教材和應(yīng)用中，提取了大量的案例分析來幫助學(xué)員了解如何用R系列工具來解決數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的具體問題，并介紹了從數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息的關(guān)鍵。
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本課程不是一個泛泛的理論性、概念性的介紹課程，而是針對問題討論解決方案的深入課程。教師對于上述領(lǐng)域有深入的理論研究與實踐經(jīng)驗，在課程中將會針對這些問題與學(xué)員一起進行研究，在關(guān)鍵點上還會搭建實驗環(huán)境進行實踐研究，以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學(xué)習，希望推動R相關(guān)的項目開發(fā)上升到一個新水平。
培訓(xùn)目標
1，全面了解R語言數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)知識。
2，學(xué)習R的數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)方法以及應(yīng)用特征。
3，深入使用R在數(shù)據(jù)挖掘和分析中的使用。
4，了解R與Hadoop、Spark等技術(shù)的融合使用。
課程大綱
第一講、數(shù)據(jù)挖掘和R簡介
1.1 數(shù)據(jù)挖掘
1.2 R語言
1.3 Iris數(shù)據(jù)集
1.4Bodyfat數(shù)據(jù)集
第二講、數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出
2.1 R數(shù)據(jù)的保存與加載
2.2 CSV文件的導(dǎo)入與導(dǎo)出
2.3 通過ODBC從數(shù)據(jù)庫中讀取數(shù)據(jù)
2.4 從Excel中導(dǎo)入與導(dǎo)出數(shù)據(jù)
第三講、數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)
3.1 查看數(shù)據(jù)
3.2 單個變量展現(xiàn)
3.3 多個變量展現(xiàn)
3.4 更多探索
3.5 將圖表保存到文件中
第四講、決策樹與隨機森林
4.1 使用party包構(gòu)建決策樹
4.2 使用rpart包構(gòu)建決策樹
4.3 隨機森林
第五講、回歸分析
5.1 線性回歸
5.2 邏輯回歸
5.3 廣義線性回歸
5.4 非線性回歸
第六講、聚類分析
6.1 k-means聚類
6.2 k-medoids聚類
6.3 層次聚類
6.4 基于密度的聚類
第七講、離群點檢測
7.1 單變量的離群點檢測
7.2 局部離群點因子檢測
7.3 用聚類方法進行離群點檢測
7.4 時間序列數(shù)據(jù)的離群點檢測
第八講、時間序列分析
8.1 R中的時間序列數(shù)據(jù)
8.2 時間序列分解
8.3 時間序列預(yù)測
8.4 時間序列聚類
8.5 時間序列分類
第九講、關(guān)聯(lián)規(guī)則
9.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念
9.2 Titanic數(shù)據(jù)集
9.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
9.4 消除冗余
9.5 解釋規(guī)則
9.6 關(guān)聯(lián)規(guī)則的可視化
第十講、社交網(wǎng)絡(luò)分析
10.1 詞項網(wǎng)絡(luò)
10.2 推文網(wǎng)絡(luò)
10.3 雙模式網(wǎng)絡(luò)
第十一講、 R與Hadoop/Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合
1）R/Hadoop數(shù)據(jù)處理技術(shù)介紹
2）SparkR數(shù)據(jù)處理技術(shù)介紹
3）基于Hadoop/Yarn集群的應(yīng)用展望
課程主講
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由業(yè)界知名大數(shù)據(jù)專家親自授課：
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楊老師?? 主要研究網(wǎng)絡(luò)信息分析以及云計算相關(guān)技術(shù)，長期從事通信網(wǎng)管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)信息處理、商務(wù)智能(BI)以及電信決策支持系統(tǒng)的研究開發(fā)工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發(fā)經(jīng)驗。
課程對象
1，系統(tǒng)架構(gòu)師、系統(tǒng)分析師、高級程序員、資深開發(fā)人員。
2，牽涉到數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析的數(shù)據(jù)中心運行、規(guī)劃、設(shè)計負責人。
3，政府機關(guān)，金融保險、移動和互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)來源單位的負責人。
4，高校、科研院所牽涉到數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計分析處理的項目負責人。
學(xué)員基礎(chǔ)
1，對IT系統(tǒng)設(shè)計有一定的理論與實踐經(jīng)驗。
2，對數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)處理方法有一定的基礎(chǔ)知識。
3，對Hadoop/Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)有一定的了解。 |
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