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R語言培訓(xùn)班

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       堅持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   培訓(xùn)特點(diǎn)
       個性化、顧問式培訓(xùn),互動式授課,針對實(shí)際需求,項(xiàng)目案例教學(xué),實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目演示,超級精品小班。
   培訓(xùn)講師

       華為,中科院,上海貝爾,中興,Xilinx,Intel英特爾,TI德州儀器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾,等大型公司高級工程師,項(xiàng)目經(jīng)理,技術(shù)支持專家,曙海培訓(xùn),資深講師。

       大多名牌大學(xué),碩士以上學(xué)歷,相關(guān)技術(shù)專業(yè),有豐富的理論素養(yǎng),十多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷,開發(fā)過多個大型項(xiàng)目,熱情,樂于技術(shù)分享。針對客戶實(shí)際需求,案例教學(xué),邊講邊練,互動式溝通,學(xué)有所獲。

       更多師資力量信息請參見曙海師資團(tuán)隊(duì),請點(diǎn)擊這兒查看

   開課時間和上課地點(diǎn)
             上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
             近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):
R語言培訓(xùn)班開班時間:2025年8月18日..用心服務(wù)..........--即將開課--........................(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備和授課方式

     ☆資深工程師授課

        
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。

   課程大綱
R語言培訓(xùn)班
第一階段

第1部分快速入門
第2部分向量
第3部分矩陣和數(shù)組
第4部分列表
第5部分?jǐn)?shù)據(jù)框
第6部分因子和表
第7部分R語言編程結(jié)構(gòu)
第8部分?jǐn)?shù)學(xué)運(yùn)算與模擬
第9部分面向?qū)ο蟮木幊?br> 第10部分輸入與輸出
第11部分字符串操作
第12部分繪圖
第13部分調(diào)試
第14部分性能提升:速度和內(nèi)存
第15部分R與其他語言的接口
第16部分R語言并行計算

第二階段 高級(一

一 R軟件及應(yīng)用統(tǒng)計方法

R軟件介紹:語言入門、用R編程、用R繪圖

R及統(tǒng)計互動:基礎(chǔ)統(tǒng)計

經(jīng)典回歸分析(包括方差分析)

函數(shù)與對象

腳本編程

R繪圖

編寫函數(shù)

數(shù)據(jù)保存

二 現(xiàn)代回歸和分類(數(shù)據(jù)挖掘方法)

列聯(lián)表分析

聯(lián)規(guī)則分析(數(shù)據(jù)挖掘方法)

三 多層模型(隨機(jī)效應(yīng)混合模型、縱向數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù))

通過顧客滿意度模型引入路徑模型(圖模型)及其PLS偏小二乘)方法

時間序列簡介及狀態(tài)空間模型

多元分析


第三階段 高級(二)

第一講:R語言精要

本著循序漸進(jìn)而又覆蓋R語言重要而有用的基本內(nèi)容原則,本講從R語言入門開始,以前期的數(shù)據(jù)處理為核心,以實(shí)際案例為載體,內(nèi)容包括R語言的向量、數(shù)據(jù)框、矩陣運(yùn)算、缺失值和零值的處理、特別注重用R語言構(gòu)造函數(shù)編程解決實(shí)際問題。

主要案例:

案例1:如何用R語言plyr等包合并、排序、分析數(shù)據(jù)并編制香農(nóng)-威納指數(shù);

案例2:如何用R語言編程同時實(shí)現(xiàn)幾十個高難度數(shù)據(jù)分析可視化圖片的jpeg格式輸出;

第二講:Logistic回歸與商業(yè)大數(shù)據(jù)建模

Logistic回歸是商業(yè)建模的常用重要數(shù)據(jù)挖掘方法,本講要講清楚Logistic回歸的建模原理、與多元線性模型的區(qū)別、R語言實(shí)現(xiàn)過程及回歸診斷注意事項(xiàng)、預(yù)測方法和結(jié)果解釋,讓學(xué)員徹底地掌握Logistic回歸解決問題的R語言方法。

2:R數(shù)據(jù)挖掘(一)
2.1 數(shù)據(jù)挖掘工業(yè)流程
2.2 先修統(tǒng)計知識
2.3 挖掘預(yù)處理

主要案例:

?案例1:利用Logistic回歸幫助商業(yè)銀行完成對客戶提前還貸款情況的預(yù)測;

?案例2:利用Logistic回歸幫助醫(yī)生對病人選擇佳治療方案;

 

第三講:關(guān)聯(lián)規(guī)則和R語言實(shí)現(xiàn)

關(guān)聯(lián)規(guī)則(著名的“啤酒和尿布”)是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)和核心技術(shù)之一,本講將著重圍繞經(jīng)典的Apriori算法和eclat算法,闡明關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持、置信和提升程度與控制,使用R語言快速完成關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。

主要案例:

案例:使用R語言關(guān)聯(lián)規(guī)則方法幫助各個超市實(shí)現(xiàn)商品的佳捆綁銷售方案(即“購物籃”分析);

 

第四講:決策樹(回歸樹)分析和R語言實(shí)現(xiàn)

決策樹是數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典方法,其原理容易被理解。本講主要講授兩種為普遍的決策樹算法:CART和C4.5算法,使用rpart和J48函數(shù)進(jìn)行R語言分析。

主要案例:

案例1:對汽車耗油量進(jìn)行決策樹分析并完成相關(guān)目標(biāo)變量的預(yù)測;

案例2:使用決策樹幫助電信局判斷和預(yù)測客戶辦理寬帶業(yè)務(wù)。

第五講:機(jī)器集成學(xué)習(xí)的Bagging和AdaBoost算法

這兩種方法將許多分類器的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行匯總分析,從而達(dá)到顯著提升分類效果。本講介紹這2種算法的思想,在R語言中構(gòu)造訓(xùn)練集和測試集進(jìn)一步進(jìn)行分析。

主要案例:

案例1:用R語言的Bagging和AdaBoost進(jìn)行商業(yè)銀行定期存款的分析和預(yù)測;

案例2:用R語言的Bagging和AdaBoost識別有毒蘑菇。

第六講:R語言隨機(jī)森林(RandomForest)算法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,隨機(jī)森林是一個包含多個決策樹的分類器,本講講清隨機(jī)森林方法的原理,以致在實(shí)際中幫助學(xué)員判斷適合進(jìn)行隨機(jī)森林分析的情況,終熟練掌握R語言隨機(jī)森林分析的方法。

主要案例:

案例1:對皮膚病進(jìn)行隨機(jī)森林的分類和預(yù)測;

案例2:對酒的品質(zhì)和種類進(jìn)行分類和評價。

第七講:支持向量機(jī)和R語言的實(shí)現(xiàn)

本講將分析支持向量機(jī)的結(jié)構(gòu)風(fēng)險小原理、間隔和核函數(shù),從而幫助學(xué)員深刻理解支持向量機(jī)的思想和算法,以及使用中注意的問題,從而幫助學(xué)員靈活地應(yīng)用于各個領(lǐng)域。

主要案例:

案例:對著名的鳶尾花數(shù)據(jù)進(jìn)行支持向量機(jī)的分析;

第八講:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和R語言的實(shí)現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的節(jié)點(diǎn)和輸出函數(shù)構(gòu)成邏輯策略,本講介紹其原理,主要通過案例的方式講解R語言實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的過程和注意的事項(xiàng)。

主要案例:

案例1:酒的品質(zhì)和種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析和預(yù)測;

案例2:公司財務(wù)預(yù)警建模。

第九講:交叉驗(yàn)證比較各個模型

對于同一個數(shù)據(jù),可能有很多模型來擬合,如何衡量和比較模型的精度呢?本講將介紹交叉驗(yàn)證訓(xùn)練集和測試集的方法來幫助大家在實(shí)際中選取佳模型進(jìn)行擬合和預(yù)測

第十講:使用R語言結(jié)合KNN算法進(jìn)行文本挖掘

文本挖掘,特別是對中文的文本挖掘日趨重要。本講介紹文本挖掘的原理和方法,幫助大家使用R語言在大量的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的信息,抽取潛在有用的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)適合模式,實(shí)現(xiàn)可視化結(jié)果展示。

主要案例:

案例:使用R語言結(jié)合KNN算法對網(wǎng)頁(Web)進(jìn)行文本挖掘(含分詞、分類、可視化等)

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.(2014年7月11).....直播、現(xiàn)場培訓(xùn)........................................................

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