课程

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

1、数据挖掘与建模算法
2、算法与应用进阶实操

课程大纲

模块

学习内容

第一天

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)

第二天

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