一、培训对象

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。

2，牵涉到数据挖掘和统计分析的数据中心运行、规划、设计负责人。

3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。

4，高校、科研院所牵涉到数据挖掘与统计分析处理的项目负责人。

 

二、学员基础

1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。

2，对数据挖掘和数据处理方法有一定的基础知识。

3，对Hadoop/Spark等大数据技术有一定的了解。

培训内容

第1讲、数据挖掘与分析流程

  1) 数据挖掘、分析及其应用

  2) CRISP-DM过程

  3) 数据建模主要方法

  4) 数据挖掘中的关键技术

第2讲、R介绍及环境搭建

  1) R语言介绍

  2) R语言数据挖掘

  3) R分析环境搭建

  4) RStudio安装

第3讲、Python介绍及环境搭建

  1) Python语言介绍

  2) Python语言数据挖掘

  3) Python分析环境搭建

  4) Python数据挖掘应用

第4讲、Python数据计算与可视化

  1) Python中计算与可视化技术

  2) NumPy简单应用

  3) SciPy简单应用

  4) SciPy简单应用

  5) Matplotlib简单应用

第5讲、R数据可视化展现

  1) 查看R中的数据

  2) 单个变量展现

  3) 多个变量展现

  4) 更多数据探索方法

  5) 将图表保存到文件中

第6讲、分类技术及其子类

  1) 分类及有指导的分析方法

  2) 五大类主要分类方法介绍

  3) 分类的主要流程分析

  4) 分类涉及的评估指标

  5) 分类在在行业应用分析

第7讲、K近邻及其建模和应用

  1) K近邻(kNN) 方法介绍

  2) K近邻中的距离计算

  3) 使用K近邻构建分类应用

  4) Python中的K近邻实现案例

  5) K近邻在行业应用分析

第8讲、决策树及其建模和应用

  1) 决策树方法介绍

  2) 使用party包构建决策树

  3) 使用rpart包构建决策树

  4) Python中的决策树实现案例

  5) 决策树在行业应用分析

第9讲、贝叶斯分析及其建模和应用

  1) 贝叶斯方法介绍

  2) R中的朴素贝叶斯方法

  3) R贝叶斯方法应用

  4) Python中的贝叶斯实现案例

  5) 贝叶斯分析在行业应用分析

第10讲、回归分析及其建模和应用

  1) 主要回归分析方法介绍

  2) R中的线性回归方法介绍

  3) R中的逻辑回归方法介绍

  4) Python中的回归实现案例

  5) 回归分析在行业应用分析

第11讲、时间序列分析及其建模和应用

  1) 时间序列分析方法介绍

  2) R中的时间序列分解

  3) R时间序列预测与聚类

  4) Python中的时间序列实现案例

  5) 时间序列分析在行业应用分析

第12讲、聚类分析及其建模和应用

  1) 聚类与无指导分析方法介绍

  2) R中k-means和k-medoids聚类

  3) R层次聚类和基于密度聚类

  4) Python中的聚类实现案例

  5) 聚类分析在行业应用分析

汇款、微信转帐

汇款信息：

单位名称：北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校

开户行：工行海淀西区支行

账号：0200 0045 1920 0043 667

开户银行代码：1021 0000 0458

 

微信转账：

    步骤一：打开微信，扫描二微码付款时，点击打开微信右下角里的“发现”，在列表界面有一个“扫一扫”选项，点击打开“扫一扫”（如下图）：

    步骤二：点击打开“扫一扫”后，会出现一个扫描框，将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内，即可自动扫描，并显示支付信息，输入付款金额。

                                                                                                        

    （中科院计算所培训中心二维码）

 

    步骤三：点击 “添加付款备注”，填写付款人姓名和单位全称，所有信息核对无误后，点击“确认付款”，完成支付。

 

                

 

• 注意：步骤三是为了尽快确认您的培训费用是否到帐，方便为您查帐，所以一定要把付款人姓名和单位名称填写完整，如果姓名和单位名称超过20个汉字，单位名称可以填写简称。