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最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2020年3月16日
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        1、培訓過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

 
課程大綱
   
 

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一、本課程是怎么樣的一門課程(全面介紹)

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1.1、課程的背景
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?“大數(shù)據(jù)”作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯,隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。 “大數(shù)據(jù)” 其實離我們的生活并不遙遠,大到微博的海量用戶信息,小到一個小區(qū)超市的月銷售清單,都蘊含著大量潛在的商業(yè)價值。
正是由于數(shù)據(jù)量的快速增長,并且已經(jīng)遠遠超過了人們的數(shù)據(jù)分析能力。因此,科學、商用等領(lǐng)域都迫切需要智能化、自動化的數(shù)據(jù)分析工具。在這樣的背景下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用而生,使得海量數(shù)據(jù)的分析變得易如反掌。
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?1.2、課程內(nèi)容簡介
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本課程名為深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”,指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法,知道什么場景應(yīng)當應(yīng)用什么樣的方法;其二是學習算法的經(jīng)典思想,可以將它應(yīng)用到其他的實際項目之中;其三是理解算法,讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應(yīng)用到您的項目開發(fā)之中去。所謂“淺出”,指得是將數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用落實到實際的應(yīng)用中。課程會通過三個不同的方面來講解算法的應(yīng)用:一是微軟公司的SQL Server與Excel等工具實現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘;二是著名開源算法的數(shù)據(jù)挖掘,如Weka、KNIMA、Tanagra等開源工具;三是利用C#語言做演示來完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實現(xiàn)。
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根據(jù)實際的引用場景,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通常分為分類器、關(guān)聯(lián)分析、聚類算法等三大類別。本課程主要介紹這三大算法的經(jīng)典思想以及部分著名的實現(xiàn)形式,并結(jié)合一些商業(yè)分析工具、開源工具或編程等方式來講解具體的應(yīng)用方法。
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1.3、課程大綱
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1) ? ??數(shù)據(jù)挖掘概述與數(shù)據(jù)
本章講解了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的起源、應(yīng)用場景以及基本的處理方法,并對于數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)等基本的概念做了闡釋。
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2) 可視化與多維數(shù)據(jù)分析(實踐課)
本章講解了數(shù)據(jù)可視化的基本方法,并分別演示了Excel數(shù)據(jù)透視表與SQL Server Analysis Service對于多維數(shù)據(jù)的可視化處理。(OLAP)
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3) 分類器與決策樹
本章講解了分類器的基本概念與應(yīng)用方法,并具體分析了分類器經(jīng)典算法之一決策樹的實現(xiàn)方法。
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4) 其他分類器(上)
本章講解了另外兩種經(jīng)典的分類器算法:基于規(guī)則的分類器與基于距離的分類器。
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5) 其他分類器(下)
本章講解了其他一些常見的分類器算法,如基于距離的分類器的改良算法、貝葉斯分類器、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機與組合方法等。
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6) 決策樹的應(yīng)用(實踐課)
本章演示了利用Weka Explorer、KNIME、Tanagra等開源工具進行的數(shù)據(jù)挖掘處理。演示中對比了幾類數(shù)據(jù)挖掘算法,如Cart決策樹、C4.5決策樹、KNIME決策樹、簡單貝葉斯分類、組合方法(裝袋)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于規(guī)則的分類等。
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7) 關(guān)聯(lián)分析
本章講解了關(guān)聯(lián)分析的常見算法,即Apriori算法與FP增長算法。
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8) 購物車數(shù)據(jù)分析(實踐課)
本章主要演示了利用微軟的解決方案來進行購物車數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析,包括SQL Service Analysis Service的關(guān)聯(lián)分析與Excel結(jié)合SSAS外接程序等方法。最后還利用Weka KnowledgeFlow工具來進行關(guān)聯(lián)分析,以便對比第六章的實踐。
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9) 聚類算法
本章講解了聚類算法的基本原理與常見算法,包含K均值算法、層次聚類、基于密度的聚類算法。
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10) ?聚類算法C#源代碼實現(xiàn)(實踐課)
本章演示如何通過C#源代碼實現(xiàn)聚類算法。

 

 

??????? Troubleshooting Java Applications
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