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《项目数据分析师认证培训》@北京
当前选择: 【北京_1月_R培训】R数据挖掘与机器学习基础班 
主讲教师: 方匡南老师 
学费: 3300元 /2800元(仅限全日制在读本科硕士优惠价) 
上课时间: 2018年1月21-23日 (三天) 
上课地点: 北京市海淀区首都体育学院 
报名开始时间: 2017-11-21 
报名结束时间: 2018-1-20 
详细说明:

大数据时代数据分析的必备技能

——R数据挖掘与机器学习(初级班)


 

讲师介绍 
   方匡南老师,统计学教授,博士生导师,耶鲁大学博士后。主要研究:数据挖掘、应用统计。       2007年出版了国内第一本R语言中文教程《R语言统计分析软件简明教程》,并于2015年2月出版了《R数据分析: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语言使用经验和丰富的数据挖掘和机器学习实战经验。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个企业数据挖掘项目,有丰富的实战经验。有10年以上的数据挖掘培训经验,长期讲授《数据挖掘》、《机器学习》等课程,讲课生动活泼、深入浅出、以实际案例引出统计方法,再通过编程讲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。

 

R简介 

R语言由新西兰奥克兰大学ross ihaka和robert gentleman 开发。R语言是自由软件,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,目前大部分的顶级统计学家和计量经济学家都使用R语言,而且越来越多的数据分析实务人员也开始使用R语言。R语言具有简单易学,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语言和S语言语法基本相同,绝大部分程序是互相兼容的。学习R软件已经成为一种趋势。
      R软件最优美的地方是它能够修改很多前人编写的包的代码做各种你所需的事情,实际你是站在巨人的肩膀上。——Google首席经济学家Hal Varian


 

学员对象 

金融、医疗、通讯、咨询、电子商务的数据分析人员;高校硕士生、博士生、青年教师、高年级本科生。


 

培训目的和特色: 

1. 让学员快速入门并熟练掌握R语言,掌握如何利用R丰富的网上资料和帮助系统,学会基本的编程方法。
2. 以实际案例引入,深入浅出地讲解如何使用R语言进行数据挖掘和机器学习,让学员不仅掌握R语言的使用,更重要的是学会数据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语言进行实际的数据挖掘工作。尤其学会使用R语言对批量处理的实务数据分析,大大提高工作效率。


培训内容目录:

专题名称

授课内容

第1讲(3小时)

R语言入门


目标:掌握R语言的基本用法

1.R语言介绍

2.编辑软件Rstudio使用

3.R程序包的载入与使用

4.数据对象及运算(向量、矩阵、数组、列表与数据框处理)


2(3小时)

数据读写

R基本编程


目标:掌握用R编写函数和数据的读写

1. R数据读入与读出

    (读入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及数据库文件)

2.R 函数编写

3.R的条件与循环函数

4.高效编程技巧介绍


3(3小时)

数据预处理

探索性分析


目标:掌握数据预处理与探索性分析

1.数据预处理

2.缺失值处理

3.随机数生成

4.常用统计方法的蒙特卡洛模拟

5.随机抽样

6.单变量数据分析与作图

7.双变量数据分析与作图

8.多变量数据分析与作图

案例1:统计作图在调查数据中的应用

案例2:统计作图在临床医学中的应用


43小时)

数据挖掘与机器学习入门

线性回归


目标:数据挖掘与机器学习入门

1.何为数据挖掘与机器学习

2.数据挖掘与机器学习的主要研究内容

3.有监督学习与无监督学习区别

4.一元线性回归

5.多元线性回归

6.逐步回归

案例1:广告营销计划案例

案例2:信用卡债务预测案例

案例3:房价预测案例


5(3小时)

线性分类方法


目标:掌握经典线性分类方法及其应用

1.Logistic模型

2.LDA判别分类

3.QDA判别分类

案例1:信用卡违约预测案例

案例2:股价涨跌方向预测案例

第6讲(3小时)

重抽样方法

互动交流讨论


目标:掌握经典重抽样方法

1.验证集方法

2.交叉验证

3.Bootstrap方法

案例1:量化投资资产配置案例

案例2:汽车每加仑汽油里程数预测案例

互动交流讨论


R语言数据挖掘(高级):http://www.peixun.net/view/403_detail.html

 


配套资料:

1)提供一份精心准备的非常全面的R软件入门讲义。

2)提供课程源代码1份和相应数据若干份。

3)另外提供一份精心整理的R语言常用函数表,内包括统计计量函数表、作图函数表、数学运算函数表、数据导入导出函数表等,可以节省很多查找函数的时间。


寒假大礼包:赠送方老师主讲的R视频!!~~!!


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。

 

联系方式:

魏老师

QQ:2881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

 
我要报名

咨询电话:(010)68472925 京icp备05006052号 主办单位:人大经济论坛

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