大数据时代数据分析的必备技能
时间:
初级:2018年7月29-31日(三天)北京, 8月6-8日(三天)上海
高级:2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海
全程:2018年7月29-8月2日 (五天)北京, 8月6-10日(五天)上海
地点:北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦附近/上海市南京东路培训教室
费用:
初级:3300元 / 2800元 (仅限全日制本科生及硕士研究生优惠价)
高级: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
报名链接:https://www.cda.cn/kecheng/68.html,点击“立即报名”
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软件正成为一种趋势。
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、电子商务等领域的数据分析人员、数据挖掘工程师、数据科学家;
高校硕士生、博士生、青年教师等。
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。
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) |
第2讲(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 |
第3讲(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 |
第4讲(3小时) |
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 |
第5讲(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 |
专题名称 |
授课内容 |
第1讲 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2讲(3小时) 重抽样方法 |
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 |
第3讲(3小时) 组合预测 |
课程目标:掌握决策树和组合预测方法及其实际应用。 1.CART决策树 2.Bagging 3.随机森林 4.Boosting算法 案例1:棒球运动员薪水预测案例 案例2:心脏病预测案例 案例3:信用卡违约预测案例 |
第4讲(3小时) |
课程目标:掌握支持向量机分类方法 1.间隔分类器 2.支持向量分类器 3.支持向量机 案例1:基因表达数据案例 案例2:股票涨跌方向预测 |
第5讲(3小时) 变量选择与高维数据 |
目标:掌握数据挖掘中高维数据分析方法及其实际应用 1.LASSO 2.SCAD 3.MCP 4.Group LASSO 案例1:基因筛选 案例2: 股票选股 |
第6讲(3小时) 无监督学习 主成分分析 主成分回归 聚类分析 |
目标:掌握无监督学习方法及其应用。 1.主成分分析 2.主成分回归 3.Kmeans聚类分析 4.系统聚类分析 案例1:广告支出主成分分析 案例2:犯罪率主成分分析 案例3:学生考试成绩主成分分析 案例4:客户细分聚类案例 |
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。
报名流程:
1:点击报名链接,网上填写信息提交;
2:给予反馈,确认报名信息;
3:网上订单缴费(需要刷卡或对公转账的请报名后与我们联系);
4:开课前一周发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南。
联系方式:
魏老师
QQ:2881989714
Mail:vip@pinggu.org
Tel: 010-68478566
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14