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R数据挖掘与机器学习

R数据挖掘与机器学习

难度:


周期: 2019年1月

6000

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R数据挖掘与机器学习

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  • WHAT 课程简介

    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
  • WHY 学习目标

    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。
  • WHO 学习对象和基础

    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
    不需要任何基础

01R语言入门-目标:掌握R语言的基本用法

01-01R语言介绍
01-02编辑软件Rstudio使用
01-03R程序包的载入与使用
01-04数据对象及运算(向量、矩阵、数组、列表与数据框处理)

02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

02-01R数据读入与读出(读入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及数据库文件)
02-02R函数编写
02-03R的条件与循环函数
02-04高效编程技巧介绍

03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

03-01数据预处理
03-02缺失值处理
03-03随机数生成
03-04常用统计方法的蒙特卡洛模拟
03-05随机抽样
03-06单变量数据分析与作图
03-07双变量数据分析与作图
03-08多变量数据分析与作图
03-案例1统计作图在调查数据中的应用
03-案例2统计作图在临床医学中的应用

04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

04-01何为数据挖掘与机器学习
04-02何为数据挖掘与机器学习
04-03有监督学习与无监督学习区别
04-04一元线性回归
04-05多元线性回归
04-06逐步回归
04-案例1广告营销计划案例
04-案例2信用卡债务预测案例
04-案例3房价预测案例

05线性分类方法-目标:掌握经典线性分类方法及其应用

05-01Logistic模型
05-02LDA判别分类
05-03QDA判别分类
05-案例1信用卡违约预测案例
05-案例2股价涨跌方向预测案例

06重抽样方法-目标:掌握经典重抽样方法

06-01验证集方法
06-02交叉验证
06-03Bootstrap方法
06-案例1量化投资资产配置案例
06-案例2汽车每加仑汽油里程数预测案例

07决策树,组合预测-目标:掌握决策树和组合预测方法及其实际应用

07-01CART决策树
07-02Bagging
07-03随机森林
07-04Boosting算法
07-案例1棒球运动员薪水预测案例
07-案例2心脏病预测案例
07-案例3信用卡违约预测案例

08支持向量机-目标:掌握支持向量机分类方法

08-01间隔分类器
08-02支持向量分类器
08-03支持向量机
08-案例1基因表达数据案例
08-案例2股票涨跌方向预测

09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

09-01LASSO
09-02SCAD
09-03MCP
09-04Group LASSO
09-案例1基因筛选
09-案例2股票选股

10无监督学习,主成分分析,主成分回归-目标:掌握无监督学习方法及其应用

10-01主成分分析
10-02主成分回归
10-03Kmeans聚类分析
10-04系统聚类分析
10-案例1广告支出主成分分析
10-案例2犯罪率主成分分析
10-案例3学生考试成绩主成分分析
10-案例4客户细分聚类案例

来自业界的数据领袖团队

  • 方匡南

    厦门大学统计学教授,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。
权威 CDA数据分析师认证证书由经管之家颁发,现已获得大数据大学、CDMS、 猎聘网等企业的认可,您获得证书后可一键添加至简历中。
专业 CDA证书分等级和方向,不同的证书代表了不同的专业层级和领域, 获得证书是对自身能力的一个有力证明。全国统考、专家命题、公平 严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网 查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力 与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
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  • Q:课程总共是五天吗,区分初级和高级吗?

    A:区分的,7月29-31日三天是初级班,7月31-8月2日是高级班,中间重叠一天。
  • Q:是方匡南老师本人来上课吗?

    A:是的,五天,每天六小时都是方老师本人。

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