| SPSS Modeler高級(jí)培訓(xùn)
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培訓(xùn)特點(diǎn) |
| 個(gè)性化、顧問(wèn)式培訓(xùn)，互動(dòng)式授課，針對(duì)實(shí)際需求，項(xiàng)目案例教學(xué)，實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目演示，超級(jí)精品小班。 |
| 培訓(xùn)講師 |
華為，中科院，上海貝爾，中興，Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器，NI公司，Cadence公司,Synopsys，IBM，Altera，Oracle，synopsys，微軟，飛思卡爾，等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專(zhuān)家，曙海教育集團(tuán)，資深講師。
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專(zhuān)業(yè)，有豐富的理論素養(yǎng)，十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)大型項(xiàng)目，熱情，樂(lè)于技術(shù)分享。針對(duì)客戶(hù)實(shí)際需求，案例教學(xué)，邊講邊練，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲。
更多師資力量信息請(qǐng)參見(jiàn)端海師資團(tuán)隊(duì)，請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看。 |
| 培訓(xùn)報(bào)名與課程定制 |
如果您想學(xué)習(xí)本課程，請(qǐng)點(diǎn)擊這兒聯(lián)系報(bào)名老師。
如果您沒(méi)找到合適的課程或有特殊培訓(xùn)需求，請(qǐng)點(diǎn)擊這兒訂制培訓(xùn)。 |
| 班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào)) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
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開(kāi)課時(shí)間和上課地點(diǎn) |
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(hào)線白銀路站) 【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號(hào)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(hào)（中和大道） 【沈陽(yáng)分部】：沈陽(yáng)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(kāi)課時(shí)間(周末班/連續(xù)班/晚班）：SPSS Modeler高級(jí)培訓(xùn)開(kāi)班時(shí)間：2020年6月15日 |
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實(shí)驗(yàn)設(shè)備和授課方式 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升您的職業(yè)資質(zhì)
專(zhuān)注高端培訓(xùn)15年，端海提供的證書(shū)得到本行業(yè)的廣泛認(rèn)可，學(xué)員的能力
得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)。
★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★ |
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最新優(yōu)惠 |
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☆請(qǐng)咨詢(xún)客服。 |
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質(zhì)量保障 |
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1、培訓(xùn)過(guò)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(tīng)；
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)。 |
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課程大綱 |
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培訓(xùn)目標(biāo)：
本課程結(jié)束后，受培訓(xùn)人員將能熟練使用Modeler軟件，能夠根據(jù)常見(jiàn)的不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)挖掘研究需要進(jìn)行方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、建模和報(bào)告的撰寫(xiě)。在培訓(xùn)中將安排一系列討論會(huì)和實(shí)際數(shù)據(jù)練習(xí)，以保證學(xué)員有足夠的實(shí)踐機(jī)會(huì)實(shí)際操作Modeler軟件。
Modeler培訓(xùn)課程內(nèi)容：
1 統(tǒng)計(jì)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理培訓(xùn)
?課程描述 |
?介紹數(shù)據(jù)挖掘方法論以及CRISP-DM的6個(gè)步驟 |
?培訓(xùn)對(duì)象 |
?戰(zhàn)略規(guī)劃部、市場(chǎng)研究部、數(shù)據(jù)分析部等相關(guān)研究人員 |
?必要技能 |
?統(tǒng)計(jì)方法基礎(chǔ)知識(shí)、數(shù)據(jù)挖掘基本原理 |
?培訓(xùn)內(nèi)容 |
?統(tǒng)計(jì)分析方法與數(shù)據(jù)挖掘基本原理 |
?第一講
?如何從掌握統(tǒng)計(jì)方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘 |
?與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法相比而言：
?什么是數(shù)據(jù)挖掘？
?數(shù)據(jù)挖掘能做什么？
?數(shù)據(jù)挖掘在協(xié)助企業(yè)業(yè)務(wù)的分類(lèi)、預(yù)測(cè)、聚類(lèi)和模型可視化方面的特點(diǎn)；
?數(shù)據(jù)挖掘在其他商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，如完善客戶(hù)關(guān)系管理、贏得市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)戰(zhàn)役；
?如何從掌握統(tǒng)計(jì)分析方法到掌握數(shù)據(jù)挖掘？ |
?第二講
?數(shù)據(jù)挖掘基本原理和實(shí)踐操作方法論 |
?數(shù)據(jù)挖掘的基本原理
?數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`中所要求的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、衍生變量和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
?數(shù)據(jù)挖掘的模型建構(gòu)方法、模型的評(píng)估、模型的檢驗(yàn)和修訂
?目前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具軟件比較
?如何在實(shí)踐操作中運(yùn)用CRISP-DM數(shù)據(jù)挖掘程序
?如何從商業(yè)角度和數(shù)據(jù)角度了解數(shù)據(jù)挖掘解決問(wèn)題的類(lèi)型和思路
?CRISP-DM的6個(gè)步驟以及每個(gè)步驟應(yīng)該完成的工作和產(chǎn)生的結(jié)果 |
2、 Modeler軟件操作基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理使用培訓(xùn)
?培訓(xùn)對(duì)象 |
?客戶(hù)企業(yè)所指派的Modeler實(shí)際使用人員 |
?涉及產(chǎn)品 |
?Modeler |
?培訓(xùn)內(nèi)容 |
?Modeler軟件操作基礎(chǔ)培訓(xùn)
?Modeler的數(shù)據(jù)處理技術(shù) |
?第一講
?操作概述 |
?基礎(chǔ)界面介紹：
?Modeler?14.2所包含的功能模塊
?與Modeler先前版本的比較
?基礎(chǔ)操作之?dāng)?shù)據(jù)準(zhǔn)備
?讀取數(shù)據(jù)文件
?數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估
?數(shù)據(jù)處理
?尋找數(shù)據(jù)中的關(guān)系 |
?第二講
?建模概述 |
?Modeler中所包含的數(shù)據(jù)建模概述
?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建模
?決策樹(shù)技術(shù)建模
?模型比較與模型合并
?Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
?關(guān)聯(lián)規(guī)則
?時(shí)序發(fā)現(xiàn)
?模型的發(fā)布 |
?第三講
?數(shù)據(jù)處理技術(shù)
? |
?合并多個(gè)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)
?抽取樣本，選擇和緩存數(shù)據(jù)
?處理缺失數(shù)據(jù)
?處理日期
?處理時(shí)序數(shù)據(jù)
?文件操作
?數(shù)據(jù)聚合
?附錄:?通過(guò)ODBC讀取數(shù)據(jù)
?附錄:?Modeler的數(shù)據(jù)庫(kù)連接 |
3 Modeler的高級(jí)建模
?課程描述 |
?介紹Modeler的建模技術(shù)以及Meta?Modeling技術(shù) |
?培訓(xùn)對(duì)象 |
?完成第二、三課學(xué)習(xí)的學(xué)員 |
?必要技能 |
?第二、三課學(xué)習(xí)的技能 |
?培訓(xùn)內(nèi)容 |
?利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分群（Neural?networks?for?classification）
?高級(jí)規(guī)則歸納（Advanced?rule?induction）
?聚類(lèi)技術(shù)（clustering）
?高級(jí)關(guān)聯(lián)規(guī)則（Advanced?association?rules）
?線性回歸（Linear?Regression）
?邏輯回歸（Logistic?Regression）
?濃縮數(shù)據(jù)：基本組件（Data?Reduction:?Principal?Components）
?從模型中獲取數(shù)據(jù)(meta?models,?error?modeling)? |
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