课程介绍
本课程主要针对数据建模与数据挖掘，提升数据工作人员的数据处理能力，以实战出发，用理论引导实践，使学员掌握数据挖掘的意义及了解数据价值、灵活的运用算法、在数据处理中掌握数据的分类，精准正确的匹配算法进行建模、模型优化。
培训对象
大数据人员，开发人员、架构师、运维工程师、对大数据感兴趣的人士。
课程收益
掌握数据挖掘流程及方案；
了解数据挖掘工具应用；
掌握算法应用与数据应用；
掌握算法优化。
知识概要
-- 数据挖掘与建模算法；
-- 算法与应用进阶实操。
课程大纲
数据挖掘与建模算法
挖掘与建模理论
分类与预测（实现过程、算法、回归分析、决策树）
人工神经网络
聚类分析（常用聚类算法、Kmeans、聚类评估）
关联规则
Apriori算法
时间序列算法
非平稳时间算法
离群点检测（离群点检测方法、基于模型的离群点检测）
算法与应用进阶实操
算法介绍
算法分类
算法学习路径
回归算法、模型评估、K近邻算法
决策树与随机森林算法、支持向量机
贝叶斯算法、神经网络、Adaboost算法
EM算法、贝叶斯算法
机器学习库应用
机器学习库算法与数据应用
案例一（挖掘背景与目标、数据抽样、数据探索分析、数据预处理、构建专家样本、模型建模）
案例二（数据挖掘实现精准推荐实战，讲师指导、学员动手为主）
认证过程
无认证考试
开班信息
暂无开班信息