課程介紹
本課程主要針對數據建模與數據挖掘，提升數據工作人員的數據處理能力，以實戰出發，用理論引導實踐，使學員掌握數據挖掘的意義及了解數據價值、靈活的運用算法、在數據處理中掌握數據的分類，精準正確的匹配算法進行建模、模型優化。
培訓對象
大數據人員，開發人員、架構師、運維工程師、對大數據感興趣的人士。
課程收益
掌握數據挖掘流程及方案；
了解數據挖掘工具應用；
掌握算法應用與數據應用；
掌握算法優化。
知識概要
-- 數據挖掘與建模算法；
-- 算法與應用進階實操。
課程大綱
數據挖掘與建模算法
挖掘與建模理論
分類與預測（實現過程、算法、回歸分析、決策樹）
人工神經網絡
聚類分析（常用聚類算法、Kmeans、聚類評估）
關聯規則
Apriori算法
時間序列算法
非平穩時間算法
離群點檢測（離群點檢測方法、基于模型的離群點檢測）
算法與應用進階實操
算法介紹
算法分類
算法學習路徑
回歸算法、模型評估、K近鄰算法
決策樹與隨機森林算法、支持向量機
貝葉斯算法、神經網絡、Adaboost算法
EM算法、貝葉斯算法
機器學習庫應用
機器學習庫算法與數據應用
案例一（挖掘背景與目標、數據抽樣、數據探索分析、數據預處理、構建專家樣本、模型建模）
案例二（數據挖掘實現精準推薦實戰，講師指導、學員動手為主）
認證過程
無認證考試
開班信息
暫無開班信息