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数据分析与数据挖掘导论(R语言)课程方案

2021-06-04

课程时间:根据客户需求制定

费用:

地点:

  • 课程详情
  • 适用人群
  • 课程大纲
  • 课程介绍

    本课程既是一门独立完整的课程,也是深入学习人工智能知识的必由之路。深入浅出,理论联系实际,无论是计算机相关专业的在校学生,还是刚刚踏入IT工作岗位的职场新人,甚至是数据时代浪潮下零基础的转行者,都可以选择学习本课程,通过短短十几课时“纯干货”的学习,就能够快速成为一个具备扎实理论基础的“实力派”数据工程师,从此迈入数据科学的知识殿堂,获得更好的就业机会!

    本课程既是一门独立完整的课程,也是深入学习人工智能知识的必由之路。

    首先,本课程是数据工程师的一门必修课程,随着数据分析工作为企业带来的效益越来越显著,数据工程师的角色越来越受到各类企业认可和重视。其次,本课程的数据整理、分析、挖掘,并依据数据分析与挖掘结果做出研究、评估和决策,是人工智能的导论课程,为学习机器学习、深度学习等知识打好必要的技术基础。

    本课程特别注重知识点展现的层次化和继承性,由浅入深,由易到难,从数据库的基础操作讲起,接着介绍数据仓库与数据可视化的概念和应用,其后阐明R语言的语法要点,随后讲解数据分析的常见模型,最后详述数据挖掘的经典算法。深入浅出,理论联系实际,无论是计算机相关专业的在校学生,还是刚刚踏入IT工作岗位的职场新人,甚至是数据时代浪潮下零基础的转行者,都可以选择学习本课程,通过短短十几课时“纯干货”的学习,就能够快速成为一个具备扎实理论基础的“实力派”数据工程师,从此迈入数据科学的知识殿堂,获得更好的就业机会!



    学员基础

    具备初步的IT基础知识

    讲师介绍

    • 叶梓

      上海交大博士、高级工程师

       

      上海交通大学计算机专业博士毕业,在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入某大型软件上市也,从事大数据、人工智能等技术相关工作,曾先后作为技术经理或总工程师,负责大型信息平台、市级信息平台的建设工作,并参与省级信息平台的建设;主持制定了包括多份信息化工程标准。在大数据应用、人工智能等方面都有着丰富的经验。


      有十多年一线技术、行业经验,5年以上的培训经验。 理论功底非常扎实,制作的课件条理清晰,结构严谨、深入浅出,环环相扣。 擅于将复杂的理论知识和数学推导以通俗易懂的形式表达出来。 擅于将理论知识与实际案例相结合,敏锐捕捉到知识体系中的“难点”、“重点”和“遗忘点”,并通过合适的案例加以强化。 声音洪亮、口齿清晰,普通话非常标准。 为不同行业和不同需求定制课程和案例,贴近企业的需求。


    • 适用人群

      1、对大数据相关组件有了解的学员;

      2、有mysql等数据库基础的学员;

      3、对数据仓库感兴趣想转行的学员;

      4、想提升或者积累数据仓库经验的学员;
  • 第一章:数据库与数据仓库
    1、数据库概述
    2、安装MySQL
    3、SQL(基本的增、删、改、查)
    4、SQL(较复杂的子句)
    5、数据仓库基本概念
    6、数据仓库:星型模型、雪花模型
    7、上机操作(构建一个cube)
    8、可视化工具
    第二章:R语言与统计分析
    1、统计基础
    2、R语言简介
    3、描述性统计
    4、用R语言实现描述性统计的案例
    5、回归分析:一元线性回归
    6、回归分析:多元线性回归
    7、用R语言实现线性回归分析的案例
    第三章:统计分析与数据挖掘
    1、回归分析:logistics回归
    2、用R语言实现logistics回归分析的案例
    3、数据挖掘基础概念
    4、数据挖掘过程与应用
    5、决策树模型
    6、用R语言实现的决策树两个案例
    第四章:数据挖掘
    1、聚类分析
    2、用R语言实现的聚类分析案例
    3、关联规则
    4、用R语言实现的关联规则案例
    5、神经网络
    6、用R语言实神经网络案例