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首頁CDA發(fā)布站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)—R幫你實(shí)現(xiàn)
站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)—R幫你實(shí)現(xiàn)
2018-01-03
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R語言由新西蘭奧克蘭大學(xué)Ross和Robert開發(fā)。

R語言是自由軟件，可以放心大膽地使用，且具有非常強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析和作圖功能，而且更重要的是R軟件具有非常豐富的網(wǎng)上資源，目前R軟件有3000多種貢獻(xiàn)包，幾乎可以實(shí)現(xiàn)所有的統(tǒng)計(jì)方法，目前大部分的頂級統(tǒng)計(jì)學(xué)家和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家都使用R語言，而且越來越多的數(shù)據(jù)分析實(shí)務(wù)人員也開始使用R語言。

R語言具有簡單易學(xué)，功能強(qiáng)大，體積?。▋H40m左右），完全免費(fèi)，可自由開發(fā)等特點(diǎn)，且R語言和S語言語法基本相同，絕大部分程序是互相兼容的。學(xué)習(xí)R軟件正成為一種趨勢。

R軟件最優(yōu)美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情，實(shí)際你是站在巨人的肩膀上。——Google首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家Hal Varian


大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析的必備技能——R數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)

時(shí)間：2018年1月21-23日 (三天)初級；1月23-25日 (三天)高級

地點(diǎn)：北京市海淀區(qū)首都體育學(xué)院

費(fèi)用：

初級：3300元 / 2800元 (僅限全日制本科生及碩士研究生優(yōu)惠價(jià))

高級：3600元 / 3100元 (僅限全日制本科生和碩士研究生優(yōu)惠價(jià))

全程：6000元 / 5400元 (僅限全日制本科生和碩士研究生優(yōu)惠價(jià))

(食宿自理)

安排：上午9:00-12:00；下午2:00-5:00；答疑

初級班報(bào)名

高級班報(bào)名

全程班報(bào)名


講師介紹： 

      方匡南老師，統(tǒng)計(jì)學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，耶魯大學(xué)博士后。主要研究：數(shù)據(jù)挖掘、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)。       2007年出版了國內(nèi)第一本R語言中文教程《R語言統(tǒng)計(jì)分析軟件簡明教程》，并于2015年2月出版了《R數(shù)據(jù)分析：方法與案例詳解》，該書在同類書籍中銷售名列前茅，并被引入到臺灣地區(qū)出版。有10多年的R語言使用經(jīng)驗(yàn)和豐富的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。曾先后在在 Journal of Multivariate Analysis、Scientific Reports（Nature子刊）、Computational Statistics and Data Analysis等國內(nèi)外權(quán)威期刊發(fā)表論文70多篇。先后主持了國家自然科學(xué)基金、國家社科基金等多個(gè)項(xiàng)目。
       承擔(dān)了建行、華為等30個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。有10年以上的數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，長期講授《數(shù)據(jù)挖掘》、《機(jī)器學(xué)習(xí)》等課程，講課生動(dòng)活潑、深入淺出、以實(shí)際案例引出統(tǒng)計(jì)方法，再通過編程講解實(shí)際操作和結(jié)果分析，先后為50多家企業(yè)的技術(shù)人員做技術(shù)內(nèi)心，為100多家企業(yè)的高管做大數(shù)據(jù)有關(guān)的理念培訓(xùn)。

課程配套資料：
（1）提供一份精心準(zhǔn)備的非常全面的R軟件入門和數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)講義。
（2）提供課程源代碼1份和相應(yīng)數(shù)據(jù)若干份。
特別贈(zèng)送：方老師主講的R初級和高級視頻，價(jià)值1000元！



學(xué)員對象：

金融、醫(yī)療、通訊、咨詢、電子商務(wù)等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析人員、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家；

高校碩士生、博士生、青年教師等。


培訓(xùn)目的和特色：

1. 讓學(xué)員快速入門并熟練掌握R語言，掌握如何利用R豐富的網(wǎng)上資料和幫助系統(tǒng)，學(xué)會(huì)基本的編程方法。

2. 以實(shí)際案例引入，深入淺出地講解如何使用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，讓學(xué)員不僅掌握R語言的使用，更重要的是學(xué)會(huì)數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的思想、原理和方法。
3. 學(xué)完本課程后，使學(xué)員基本上可以使用R語言進(jìn)行實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘工作。尤其學(xué)會(huì)使用R語言對批量處理的實(shí)務(wù)數(shù)據(jù)分析，大大提高工作效率。


培訓(xùn)內(nèi)容目錄:
【初級班】

專題名稱

授課內(nèi)容

第1講（3小時(shí)）

R語言入門


目標(biāo)：掌握R語言的基本用法

1.R語言介紹

2.編輯軟件Rstudio使用

3.R程序包的載入與使用

4.數(shù)據(jù)對象及運(yùn)算（向量、矩陣、數(shù)組、列表與數(shù)據(jù)框處理）


第2講（3小時(shí)）

數(shù)據(jù)讀寫

R基本編程


目標(biāo)：掌握用R編寫函數(shù)和數(shù)據(jù)的讀寫

1. R數(shù)據(jù)讀入與讀出

    （讀入txt、xls、SPSS、SAS、stata以及數(shù)據(jù)庫文件）

2.R 函數(shù)編寫

3.R的條件與循環(huán)函數(shù)

4.高效編程技巧介紹


第3講（3小時(shí)）

數(shù)據(jù)預(yù)處理

探索性分析


目標(biāo)：掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理與探索性分析

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.缺失值處理

3.隨機(jī)數(shù)生成

4.常用統(tǒng)計(jì)方法的蒙特卡洛模擬

5.隨機(jī)抽樣

6.單變量數(shù)據(jù)分析與作圖

7.雙變量數(shù)據(jù)分析與作圖

8.多變量數(shù)據(jù)分析與作圖

案例1：統(tǒng)計(jì)作圖在調(diào)查數(shù)據(jù)中的應(yīng)用

案例2：統(tǒng)計(jì)作圖在臨床醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用


第4講（3小時(shí)）

數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)入門

線性回歸


目標(biāo)：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)入門

1.何為數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)

2.數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的主要研究內(nèi)容

3.有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)區(qū)別

4.一元線性回歸

5.多元線性回歸

6.逐步回歸

案例1：廣告營銷計(jì)劃案例

案例2：信用卡債務(wù)預(yù)測案例

案例3：房價(jià)預(yù)測案例


第5講（3小時(shí)）

線性分類方法


目標(biāo)：掌握經(jīng)典線性分類方法及其應(yīng)用

1.Logistic模型

2.LDA判別分類

3.QDA判別分類

案例1：信用卡違約預(yù)測案例

案例2：股價(jià)漲跌方向預(yù)測案例

第6講（3小時(shí)）

重抽樣方法

互動(dòng)交流討論


目標(biāo)：掌握經(jīng)典重抽樣方法

1.驗(yàn)證集方法

2.交叉驗(yàn)證

3.Bootstrap方法

案例1：量化投資資產(chǎn)配置案例

案例2：汽車每加侖汽油里程數(shù)預(yù)測案例

互動(dòng)交流討論


【高級班】

專題名稱

授課內(nèi)容


第1講

線性分類方法


目標(biāo)：掌握經(jīng)典線性分類方法及其應(yīng)用

1.Logistic模型

2.LDA判別分類

3.QDA判別分類

案例1：信用卡違約預(yù)測案例

案例2：股價(jià)漲跌方向預(yù)測案例


第2講（3小時(shí)）

重抽樣方法


目標(biāo)：掌握經(jīng)典重抽樣方法

1.驗(yàn)證集方法

2.交叉驗(yàn)證

3.Bootstrap方法

案例1：量化投資資產(chǎn)配置案例

案例2：汽車每加侖汽油里程數(shù)預(yù)測案例


第3講（3小時(shí)）

決策樹

組合預(yù)測


課程目標(biāo)：掌握決策樹和組合預(yù)測方法及其實(shí)際應(yīng)用。

1.CART決策樹

2.Bagging

3.隨機(jī)森林   

4.Boosting算法

案例1：棒球運(yùn)動(dòng)員薪水預(yù)測案例

案例2：心臟病預(yù)測案例

案例3：信用卡違約預(yù)測案例


第4講（3小時(shí)）

支持向量機(jī)


課程目標(biāo)：掌握支持向量機(jī)分類方法

1.最大間隔分類器

2.支持向量分類器

3.支持向量機(jī)

案例1：基因表達(dá)數(shù)據(jù)案例

案例2：股票漲跌方向預(yù)測


第5講（3小時(shí)）

變量選擇與高維數(shù)據(jù)


目標(biāo)：掌握數(shù)據(jù)挖掘中高維數(shù)據(jù)分析方法及其實(shí)際應(yīng)用

1.LASSO

2.SCAD

3.MCP

4.Group  LASSO

案例1：基因篩選

案例2： 股票選股

第6講（3小時(shí)）

無監(jiān)督學(xué)習(xí)

主成分分析

主成分回歸

聚類分析

目標(biāo)：掌握無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用。

1.主成分分析

2.主成分回歸

3.Kmeans聚類分析

4.系統(tǒng)聚類分析

案例1：廣告支出主成分分析

案例2：犯罪率主成分分析

案例3：學(xué)生考試成績主成分分析

案例4：客戶細(xì)分聚類案例


優(yōu)惠：

現(xiàn)場班老學(xué)員9折優(yōu)惠；

同一單位三人以上同時(shí)報(bào)名9折優(yōu)惠；

以上優(yōu)惠不疊加。


報(bào)名流程：
1：點(diǎn)擊“初級班/高級班/全程班報(bào)名”，網(wǎng)上填寫信息提交；
2：給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息；
3：網(wǎng)上訂單繳費(fèi)（需要刷卡或?qū)D(zhuǎn)賬的請報(bào)名后與我們聯(lián)系）；
4：開課前一周發(fā)送課程電子版講義，軟件準(zhǔn)備及交通住宿指南。

聯(lián)系方式：
魏老師
QQ：28819897142881989714  
Mail：vip@pinggu.org
Tel： 010-68478566

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