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[學習分享] R培訓_R數據挖掘與機器學習_19年7月北京     [推廣有獎]

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資料狂人 在职认证  发表于 2015-7-27 14:39:59 |顯示全部樓層

大數據時代數據分析的必備技能

——R數據挖掘與機器學習

時間

初級:2019年7月22-24日(三天)

高級:2019年7月24-26日(三天)

全程:2019年7月22-26日 (五天)

地點北京市海澱區廠窪街3號丹龍大廈

費用

初級:3300元 / 2800元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)

高級:3600元 / 3100元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

全程:6000元 / 5400元 (仅限全日制本科生和硕士研究生优惠价)

(食宿自理)

安排上午9:00-12:00;下午2:00-5:00;答疑

初級班报名

高級班报名

全程班報名


講師介紹:
      
方匡南老師,統計學教授,博士生導師,耶魯大學博士後。主要研究:數據挖掘、應用統計。       2007年出版了国内本R語言中文教程《R語言统计分析软件简明教程》,并于2015年2月出版了《R數據分析:方法与案例详解》,该书在同类书籍中销售名列前茅,并被引入到台湾地区出版。有10多年的R語言使用經驗和丰富的數據挖掘和机器学习实战經驗。曾先后在在 Journal of Multivariate Analysis、Scientific Reports(Nature子刊)、Computational Statistics and Data Analysis等国内外权威期刊发表论文70多篇。先后主持了国家自然科学基金、国家社科基金等多个项目。
       承担了建行、华为等30个企业數據挖掘项目,有丰富的实战經驗。有10年以上的數據挖掘培训經驗,长期講授《數據挖掘》、《机器学习》等课程,講课生动活泼、深入浅出、以实际案例引出统计方法,再通过编程講解实际操作和结果分析,先后为50多家企业的技术人员做技术内心,为100多家企业的高管做大数据有关的理念培训。

課程配套資料:
(1)提供一份精心准備的非常全面的R軟件入門和數據挖掘與機器學習講義。
(2)提供課程源代碼1份和相應數據若幹份。
特別贈送:方老师主講的R初級和高級视频,价值1000元!

R簡介:
      R語言由新西兰奥克兰大学ross ihaka和robert gentleman 开发。R語言是自由软件,可以放心大胆地使用,且具有非常强大的统计分析和作图功能,而且更重要的是R软件具有非常丰富的网上资源,目前R软件有3000多种贡献包,几乎可以实现所有的统计方法,目前大部分的统计学家和计量经济学家都使用R語言,而且越来越多的數據分析实务人员也开始使用R語言。R語言具有简单易学,功能强大,体积小(仅40m左右),完全免费,可自由开发等特点,且R語言和S语言语法基本相同,绝大部分程序是互相兼容的。学习R软件正成为一种趋势。
       R軟件最優美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情,實際你是站在巨人的肩膀上。——Google首席經濟學家Hal Varian


學員對象:

金融、醫療、通訊、咨詢、電子商務等領域的數據分析人員、數據挖掘工程師、數據科學家;

高校碩士生、博士生、青年教師等。


培訓目的和特色:

1. 让学员快速入门并熟练掌握R語言,掌握如何利用R豐富的網上資料和幫助系統,學會基本的編程方法。
2. 以實際案例引入,深入浅出地講解如何使用R語言进行數據挖掘和机器学习,让学员不仅掌握R語言的使用,更重要的是学会數據挖掘和机器学习的思想、原理和方法。
3. 学完本课程后,使学员基本上可以使用R語言进行实际的數據挖掘工作。尤其学会使用R語言对批量处理的实务數據分析,大大提高工作效率。


培訓內容目錄:
【初級班】

專題名稱

授課內容

第1講(3小時)

R語言入门


目標:掌握R語言的基本用法

1.R語言介绍

2.編輯軟件Rstudio使用

3.R程序包的載入與使用

4.數據對象及運算(向量、矩陣、數組、列表與數據框處理)


2(3小時)

數據讀寫

R基本編程


目標:掌握用R編寫函數和數據的讀寫

1. R数据读入与读出

    (读入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及數據庫文件)

2.R 函数编写

3.R的條件與循環函數

4.高效編程技巧介紹


3(3小時)

數據預處理

探索性分析


目標:掌握數據預處理与探索性分析

1.數據預處理

2.缺失值處理

3.隨機數生成

4.常用統計方法的蒙特卡洛模擬

5.隨機抽樣

6.單變量數據分析與作圖

7.雙變量數據分析與作圖

8.多變量數據分析與作圖

案例1:統計作圖在調查數據中的應用

案例2:統計作圖在臨床醫學中的應用


43小時)

數據挖掘與機器學習入門

線性回歸


目標:數據挖掘與機器學習入門

1.何爲數據挖掘與機器學習

2.數據挖掘與機器學習的主要研究內容

3.有監督學習與無監督學習區別

4.一元線性回歸

5.多元線性回歸

6.逐步回歸

案例1:廣告營銷計劃案例

案例2:信用卡債務預測案例

案例3:房價預測案例


5(3小時)

線性分類方法


目標:掌握经典線性分類方法及其应用

1.Logistic模型

2.LDA判別分類

3.QDA判別分類

案例1:信用卡違約預測案例

案例2:股價漲跌方向預測案例

第6講(3小時)

重抽樣方法

互動交流討論


目標:掌握经典重抽樣方法

1.驗證集方法

2.交叉驗證

3.Bootstrap方法

案例1:量化投資資産配置案例

案例2:汽車每加侖汽油裏程數預測案例

互動交流討論


【高級班】

專題名稱

授課內容


1

線性分類方法


目標:掌握经典線性分類方法及其应用

1.Logistic模型

2.LDA判別分類

3.QDA判別分類

案例1:信用卡違約預測案例

案例2:股價漲跌方向預測案例


2(3小時)

重抽樣方法


目標:掌握经典重抽樣方法

1.驗證集方法

2.交叉驗證

3.Bootstrap方法

案例1:量化投資資産配置案例

案例2:汽車每加侖汽油裏程數預測案例


3(3小時)

決策樹

組合預測


课程目標:掌握決策樹和組合預測方法及其实际应用。

1.CART決策樹

2.Bagging

3.随机森林   

4.Boosting算法

案例1:棒球運動員薪水預測案例

案例2:心髒病預測案例

案例3:信用卡違約預測案例


4(3小時)

支持向量機


课程目標:掌握支持向量機分类方法

1.間隔分類器

2.支持向量分類器

3.支持向量機

案例1:基因表達數據案例

案例2:股票漲跌方向預測


5(3小時)

變量選擇與高維數據


目標:掌握數據挖掘中高維數據分析方法及其實際應用

1.LASSO

2.SCAD

3.MCP

4.Group  LASSO

案例1:基因篩選

案例2: 股票選股

6(3小時)

無監督學習

主成分分析

主成分回歸

聚類分析

目標:掌握無監督學習方法及其应用。

1.主成分分析

2.主成分回歸

3.Kmeans聚類分析

4.系统聚類分析

案例1:廣告支出主成分分析

案例2:犯罪率主成分分析

案例3:學生考試成績主成分分析

案例4:客戶細分聚類案例


優惠:

現場班老學員9折優惠;
同一單位三人以上同時報名9折優惠;

以上優惠不疊加。


報名流程:
1:点击“初級班/高級班/全程班報名”,网上填写信息提交;
2:給予反饋,確認報名信息;
3:網上訂單繳費(需要刷卡或對公轉賬的請報名後與我們聯系);
4:开课前一周发送课程电子版講义,软件准备及交通住宿指南。

聯系方式:

魏老師
QQ:28819897142881989714
Mail:vip@pinggu.org
Tel: 010-68478566





stata SPSS
silver365 在职认证  发表于 2015-7-27 15:22:10 |顯示全部樓層
正在學習R,很好的培訓
lwl9901 发表于 2015-9-18 15:01:10 |顯示全部樓層
頂一下
lwl9901 发表于 2015-9-18 23:32:29 |顯示全部樓層
頂一下
lwl9901 发表于 2015-9-18 23:33:01 |顯示全部樓層
頂一下
anjing7701 发表于 2015-9-21 10:29:21 |顯示全部樓層
很好很好。。。
selfswim 在职认证  发表于 2015-9-21 20:03:50 |顯示全部樓層
其實很不錯,推薦需要的小夥伴一定要參加
純潔理想奮鬥 在职认证  发表于 2015-9-23 12:26:53 |顯示全部樓層
zhaola91 发表于 2015-9-23 12:47:26 |顯示全部樓層
01.gif

casboryy 发表于 2015-10-9 11:54:10 |顯示全部樓層
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