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基本信息
咨询电话:010-62885261 13051501222
【开课时间】2019年03月29日-2019年04月01日
【培训师资】游老师、谢老师等
【课程费用】¥5,800
【培训地区】广东 - 珠海
【人 气 度】150次
【课件下载】点击下载课程纲要Word版
课程内容
关于举办大数据分析与可视化技术应用实战培训班的通知
时间:2019年3月29-4月1日珠海 2019年05月24-27日上海
2019年07月26-29日烟台 2019年09月20-23日郑州
2019年11月15-18日贵阳
一、 培训收益
通过此次课程培训,可使学习者获得如下收益:
1.理解数据分析及R语言;
2.理解并掌握数据结构;
3.掌握数据导入导出的方法;
4.掌握基本数据管理方法;
5.理解并掌握数据探索;
6.掌握如何进行描述性统计分析;
7.掌握R语言绘图基础;
8.掌握聚类分析;
9.掌握关联规则;
10.掌握KNN近邻分类;
11.通过案例掌握用户行为挖掘算法;
12.掌握C5.0算法原理;
13.掌握CART算法原理;
14.理解并掌握Rattle工具使用及如何搭建数据分析平台。
二、 培训特色
1. 本课程尽量避开数学公式,按照“讲清思想方法原理—结合具体案例—R语言实现细节”思路,让即使是几乎没有什么基础的学员,掌握数据挖掘和可视化的基本思路和模式,打下未来深入的良好基础,能在工作和学习中结合具体问题立马上手操作解决;
2. 课程注重学练结合的方法,会采取课中练习的方法,充分调动大家思考的积极性,在做中掌握相关知识和技能;
3. 课程紧紧抓住基于R语言的数据挖掘和可视化的重点和难点,详细的分析和讲解,在理解难、容易出错的地方反复提醒,以便学员在课后容易的进行自己复习和相关拓展。
三、 日程安排
时间 | 知识模块 | 授课内容 |
第一天 上午 | 数据分析基础及实战 | 第一讲 R语言基础 Ø 讲解R语言背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块,着重介绍R语言在这方面的优势及用法。 |
第二讲 统计分析基础 Ø 讲解统计分析基础,包括统计学基本概念,假设检验,置信区间等基础,并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路,并结合R语言案例进行讲解。 | ||
第三讲 R语言数据处理基础 Ø 从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入mysql、oracle、hadoop等常见数据库操作;数据统计包含dplyr包、data.table等包的具体用法和讲解;数据转换包含R语言常用的apply族、reshape包、tidyr等包的具体用法和案例讲解。 | ||
第一天 下午 | 数据挖掘理论及核心技术 | 第四讲 数据挖掘基础 Ø 讲解数据挖掘基本概念,细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术;结合业界经典场景,讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。 |
第五讲 数据挖掘核心技术 Ø 细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理,并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡,重点讲解人工合成、代价敏感等算法;针对特征选择,重点讲解特征选择的核心思路,并结合常见的R语言包进行案例演示。 | ||
第六讲 R语言数据挖掘工具 Ø 讲解Rattle数据挖掘工具的用法,包括各项功能的具体使用;讲解Microsoft R Server工具的具体用法和操作。 | ||
第二天 上午 | 数据挖掘算法原理及实现 | 第七讲 特征降维算法及R语言实现 Ø 讲解主成分及因子分析原理,并结合案例进行R语言实现。 |
第八讲 关联规则算法及R语言实现 Ø 讲解Apriori关联规则算法原理,并结合案例进行R语言实现。 | ||
第九讲 决策树算法及R语言实现 Ø 讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理,并结合案例进行R语言实现。 | ||
第十讲 聚类算法及R语言实现 Ø 讲解kmeans、系统聚类算法原理,并结合R语言进行案例讲解。 | ||
第二天 下午 | 数据挖掘建模实战 | 第十一讲 基于乳腺癌数据进行降维分析并建立分类模型 Ø 实战部分:基于乳腺癌数据进行降维处理,并尝试建立分类评估模型。旨在通过该模型,并潜在的乳腺癌患者进行识别。 |
第十二讲 基于在线零售数据建立关联规则模型 Ø 实战部分:基于在线零售数据,经过一定的处理,对该数据进行关联规则建模,旨在从此数据中挖掘出潜在的规则,对业务运营进行指导决策。 | ||
第十三讲 Lending Club信贷违约分析案例 Ø 实战部分:基于Lending Club信贷违约数据,尝试从多个不同的维度进行数据分析,旨在发现一些有价值的信息,同时基于该数据,经过一定的处理,建立信贷违约识别模型,旨在对信贷业务办理提供模型支持,降低违约风险。 | ||
第十四讲 航空公司客户分群案例 Ø 实战部分:基于航空公司的业务诉求,结合历史乘客数据,建立客户分群模型,旨在对客户进行差异化营销活动,提高客户粘性和价值转化。 | ||
第三天 上午 | R语言应用实战(一) | 第十五讲 R语言与自然语言处理原理及案例 Ø 讲解自然语言处理基本概念和技法,包含分词、关键字提取、文摘提取、文本分类、主题模型、word2vec等内容。并使用R语言进行案例讲解。 |
第十六讲 R语言网络爬虫及案例 Ø 讲解爬虫实现的基本原理,并介绍XML包、rvest包、jsonlite、RSelenium的使用,同时结合真实案例进行演示。 | ||
第十七讲 社交关系图分析及R语言案例 Ø 讲解社交关系图分析的基本原理和使用场景,介绍R语言igraph、d3Network、visNetwork包的用法,此外,介绍neo4j数据库,并结合RNeo4j包进行讲解,通过具体的案例,讲解社交关系图的构建和具体实现过程。 | ||
第三天 下午 | R语言应用实战(二) | 第十八讲 数据分析图表及R语言案例 Ø 讲解常用的数据分析图表及其使用场景,同时结合R语言lattice包、ggplot2、recharts等包进行案例讲解。 |
第十九讲 使用R Markdown编写数据分析报告 Ø 讲解使用R Markdown编写数据分析报告的具体方法,并结合案例讲解其用法。 | ||
第二十讲 R语言shiny可视化开发实战 Ø 介绍R语言shiny的UI、Server、Reactivity、控件等内容,同时讲解一个用shiny实现数据分析功能(兼图表)的实际案例,搭建服务器,在企业内部实现轻量级数据分析应用。 | ||
第四天 | 学习考核与业内经验交流 |
四、 授课专家
游老师 计算机硕士,大数据分析、挖掘、可视化专家,高级培训讲师,曾服务于华为技术有限公司等多家企业,专注于机器学习、数据挖掘、大数据、知识图谱等领域的研究、设计与实现,在互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验,对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、推荐系统、客户画像、客户营销建模、知识抽取、智能问答、可视化分析、预测分析、系统架构、大数据端到端解决方案等方面具有深刻理解,多次作为R语言会议重要嘉宾出席会议并发表主题演讲,著有《R语言预测实战》等多本书籍。
谢老师 某集团上市公司数据分析部负责人,主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。从事数据挖掘建模工作已有10年,曾经从事过咨询、电商、金融、电购、电力、游戏等行业,了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验,部分研究成果曾获得国家专利。
赵老师 计算机博士,目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、中国博士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项目。已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇,其中被SCI、EI收录40多篇。出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能(第四版)》、《商务智能 数据分析的管理视角(第三版)》、《数据挖掘实用案例集》等多部。
张老师 天津大学软件工程硕士,10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作,在长期软件领域工作过程中,对软件企业运作模式有深入研究,熟悉软件质量保障标准ISO9003和软件过程改进模型CMM/CMMI,在具体项目实施过程中总结经验,有深刻认识。通晓多种软件设计和开发工具。对软件开发整个流程非常熟悉,能根据项目特点定制具体软件过程,并进行项目管理和监控,有很强的软件项目组织管理能力。对C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用,具有较强的移动互联网应用需求分析和系统设计能力,熟悉Android框架、IOS框架等技术,了解各种设计模式,能在具体项目中灵活运用。
五、 培训费用
面授班培训费5800 元/人(含场地费、考试证书费、教材费、学习期间的午餐费)食宿统一安排,费用自理。请学员带身份证复印件一张。
本课程颁发《大数据分析与可视化技术应用高级工程师》证书; 证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明,以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
联系方式:中企联企业培训网 咨询电话:010-62885261 传真:010-62885218 联 系 人:潘洪利 13051501222 电子邮箱:phL568@163.com 网 址:www.zqLpx.com |
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