1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

1 基礎數據分析知識，包括一些概率統計里的概念、術語，和基本統計量的計算方法等。
2 一些常用的數據分析和數據挖掘算法，以及有關的各種領域里的實際應用案例分析
3 世界最流行的開源數據分析軟件R及其編程方法
4 數據展現，介紹R及其強大的圖表功能

第1部份 R語言基礎：R簡介、數據類型介紹、R的數據可視化、常用R包介紹。R集成開發環境
第2部份 數據整理：數據的讀入輸出、控制流、各種圖表，常用統計量計算
第3部份 數據展現1：基本制圖函數綜述、理解關鍵制圖參數
第4部份 數據展現2：散點圖、線圖與時間序列譜圖，案例：股價走勢可視化展現
第5部份 數據展現3：柱形圖，點圖，餅圖，直方圖，案例：銷售數據可視化展現
第6部份 數據展現4：箱線圖，熱力圖，等高線，地圖，案例：Facebook好友聯系圖
第7部份 預知未來的回歸模型1：線性回歸模型，案例：網頁流量預測
第8部份 預知未來的回歸模型2：logistic回歸，廣義線性回歸，非線性回歸，案例：婚外情頻率預測
第9部份 預知未來的回歸模型3：回歸檢驗與方差分析，案例：上兩周周案例的進一步分析優化
第10部份 挖掘關聯和推薦技術：MINE方法，apriori購物籃分析，案例：超市購物籃分析
第11部份 萬事皆選擇1：分類算法（線性判別法，貝葉斯分類器，決策樹，最近鄰算法），案例：汽車銷量
走勢預測，上漲還是下跌？
第12部份 萬事皆選擇2：聚類算法（層次聚類法，譜系圖，k平均值法，k中心法），案例：推薦系統
第13部份 大道至簡：降維技術，主成分分析和因子分析，案例：業績綜合指標設計
第14部份 沿著時間軸前進：時間序列分析，案例：未來股價預測
第15部份 R數據挖掘實際場景綜合案例分析及前沿技術