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,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。

任務1 走進R語言與Rstudio
1.1-R的安裝（Rplus增強版）
1.2-R包的管理
任務2 R的數(shù)據(jù)結構探析
2.1-數(shù)據(jù)的讀寫
2.2-向量和矩陣
2.3-列表和數(shù)據(jù)框
2.4-因子
任務3 熟悉R的基本語句
3.2-循環(huán)與條件
3.1-自定義函數(shù)
任務4 數(shù)據(jù)可視化——R的基本作圖
4.1-散點圖
4.2-直方圖
4.3-餅圖
任務5 數(shù)據(jù)可視化——R的可視化進階
5.1-baidumap
5-2-REMAP
任務6 多元線性回歸——上市企業(yè)盈率的影響因素分析
6.2-多元線性回歸（操作）
6.1-多元線性回歸（理論）
任務7 主成分分析——上市公司財務數(shù)據(jù)的主成分分析
7.1-主成分分析（理論）
7.2-主成分分析（操作）
任務8 聚類分析——基于能力指標的基金經(jīng)理人分類
8.1-聚類（理論）
8.2-均值聚類
8.3-密度聚類
任務9 邏輯回歸——網(wǎng)貸平臺信用風險影響因素與識別
9.1-邏輯回歸（理論）
9.2-邏輯回歸（操作）
任務10 決策樹 —— 銀行貸款風險識別
10.1-決策樹（理論）
10.2-決策樹（操作）
任務11 支持向量機（SVM）——智能投顧方案設計
11.1-支持向量機（理論）
11.2-支持向量機（操作）
任務12 關聯(lián)分析——互聯(lián)網(wǎng)投資標的的智能推薦
12.1關聯(lián)分析（理論）
12.2-關聯(lián)分析（操作）
任務13 神經(jīng)網(wǎng)絡—— P2P網(wǎng)貸的逾期風險識別
13.1-神經(jīng)網(wǎng)絡（理論）
13.2-神經(jīng)網(wǎng)絡（操作）
任務14 樸素貝葉斯與文本分析—— 散戶投資者情緒識別
14.1-樸素貝葉斯（理論）
14.2-樸素貝葉斯（操作）