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R语言培训班

   班.级.规.模
       我们坚持小班授课,每期报名人数限3到5人,为了保证培训效果,增加互动环节。
   培训特点
       个性化、顾问式培训,互动式授课,针对实际需求,项目案例教学,实战项目演示,超级精品小班。
   培训讲师

       华为,中科院,上海贝尔,中兴,Xilinx,Intel英特尔,TI德州仪器,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微软,飞思卡尔,等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家,曙海教育集团,资深讲师。

       大多名牌大学,硕士以上学历,相关技术专业,有丰富的理论素养,十多年实际项目经历,开发过多个大型项目,热情,乐于技术分享。针对客户实际需求,案例教学,边讲边练,互动式沟通,学有所获。

       更多师资力量信息请参见曙海师资团队,请点击这儿查看

   开课时间和上课地点
             上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
             最近开课时间(周末班/连续班/晚班):
R语言培训班开班时间:2021年10月11日
   学时和学费

   
        ◆外地学员:代理安排食宿(需提前预定)
        ☆注重质量
        ☆边讲边练

        ☆推荐工作

        

        专注高端培训12年,曙海提供的证书得到本行业的广泛认可,学员的能力
        得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。

        ★实验设备请点击这儿查看★

   最新优惠
       ☆团体报名优惠措施:两人95折优惠,三人或三人以上9折优惠 。注意:在读学生凭学生证,即使一个人也优惠500元。
   质量保障

        1.免费重修;
        2、课程结束后授课老师留给学员微信,免费半年支持,保证培训后效果;
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 。专注高端培训13年,曙海提供的证书得到本行业的广泛认可,学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉。

   课程大纲
R语言培训班
第一阶段

第1部分快速入门
第2部分向量
第3部分矩阵和数组
第4部分列表
第5部分数据框
第6部分因子和表
第7部分R语言编程结构
第8部分数学运算与模拟

第二阶段 高级(一

一 R软件及应用统计方法

R软件介绍:语言入门、用R编程、用R绘图

R及统计互动:基础统计

经典回归分析(包括方差分析)

函数与对象

脚本编程

R绘图

编写函数

数据保存

二 现代回归和分类(数据挖掘方法)

列联表分析

 

第三阶段 高级(二)

第一讲:R语言精要

本着循序渐进而又覆盖R语言重要而有用的基本内容原则,本讲从R语言入门开始,以前期的数据处理为核心,以实际案例为载体,内容包括R语言的向量、数据框、矩阵运算、缺失值和零值的处理、特别注重用R语言构造函数编程解决实际问题,详细介绍强大的数据清洗整理plyr、zoo、car等常用包和强大的作图ggplot2包,为使用R语言进行数据挖掘打下扎实的工具基础。

主要案例:

案例1:如何用R语言合并、排序、分析数据;

案例2:如何用R语言编程实现数据分析可视化图片的jpeg格式输出;

 

第二讲:Logistic回归与商业大数据建模

Logistic回归是商业建模的常用重要数据挖掘方法,本讲要讲清楚Logistic回归的建模原理、与多元线性模型的区别、R语言实现过程及回归诊断注意事项、预测方法和结果解释,让学员彻底地掌握Logistic回归解决问题的R语言方法。

2:R数据挖掘(一)
2.1 数据挖掘工业流程
2.2 先修统计知识
2.3 挖掘预处理
2.4 线性回归

主要案例:

?案例1:利用Logistic回归帮助汽车情况预测;

?案例2:利用Logistic回归帮助州数据挖掘方案;

第三讲:关联规则和R语言实现

关联规则(著名的“啤酒和尿布”)是数据挖掘的基础和核心技术之一,本讲将着重围绕经典的Apriori算法和eclat算法,阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制,使用R语言快速完成关联规则分析。

主要案例:

案例:使用R语言关联规则方法帮助数据挖掘分析方案;

第四讲:回归决策分析和R语言实现

回归是数据挖掘的经典方法,其原理容易被理解。

主要案例:

案例:进行回归分析并完成相关目标变量的预测;

 

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.(2014年7月11)..................................................................................

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