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[学科前沿] R语言初中级实战应用培训,八月上海开课!报名有礼!    关闭 [推广有奖]

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发表于 2013-6-25 10:12:12 |显示全部楼层

培训时间:2013年8月16日-18日(3天)

培训地点:上海,南京东路培训中心

培训费用:3000元。(包含发票,讲义,教材,工作餐)

                全日制学生优惠价格1800元,不含发票。差旅及食宿费用自理。

授课安排:                 

(1) 授课方式:中文多媒体互动式授课方式。

(2) 授课时间:上 午9:00-12:00,下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)

点击报名

讲师介绍

肖凯老师,资深R语言用户,“数据科学与R语言”博客博主,第五届R语言大会演讲嘉宾,上市公司(万达信息股份有限公司)数据分析部数据分析师。R语言领域的实战专家。

R 语言简介

1997 年,R 语言在新西兰的奥克兰大学诞生,专注于统计计算和统计图形两大数据分析领域。经过十多年的发展,各项功能日趋成熟,活跃于数据分析的各个领域。保守估计,全球范围约有超过两百万的分析师、统计学家、数据科学家在应用R 语言,并通过这个平台在企业中创造价值或节约成本。这些企业其中包括MicrosoftGoogle Facebook 等,甚至一些大型的制药企业,例如PfizerJohnson&Johnson 等。

R 是一个世界范围统计工作者共同协作的产物,至2013 年2 月共计近5000 个包可在互联网上自由下载,这些都是各行业数据分析同行的工作结晶。

来自于2012 KDnugget 的数据分析、数据挖掘领域的公开调研显示,R 言是最流行的数据分析环境(语言),灵活的数据分析方式、开放的接口、成熟的协作社区是其成为数据分析领域最佳选择的三个重要的原因。

现代数据分析同传统的数据分析理念有着巨大差异,很难想象:在数据如此丰富多样化的时代,一个不会编程的数据分析师能够轻松地胜任本职工作。R 语言以近乎完美的方式平衡了当前数据分析同程序开发的矛盾,兼顾了数据分析自身灵活性和运行效率,以及正式的和非正式的编程环境。

培训目的和特色

1. 通过三天对R 语言“系统” 学习,帮助学员了解并熟悉R 语言的应用技术,有效提高实际工作的效率;

2. 提供更加开阔的解决问题的数据手段;

3. 真实的案例:学员可以马上应用到实际工作当中。

2013 年被称为大数据元年,划时代的技术和应用层出不穷,数据分析从来没有如此的受到世人的关注。但令人惋惜的是,与之相适应的数据分析人才却远远没有形成足够的供给。更加让人遗憾的是数据分析并不是一蹴而就的速成技能,需要较长时间的积淀和领悟。因此在本次培训中,我将尝试以R 语言为主线,系统地讲授各类常用数据分析方法的原理、实现以及应用场景,帮助学员在最短的时间内了解甚至掌握相关技能。

课程大纲


基本入门 6小时
摘要:讲解R的基本操作知识,通过本单元学习,学员可以了解R的特点、资源获取方式,并掌握基本的程序编写
案例和练习:使用R语言完成若干欧拉项目(euler project)


* 如何学习R
* 如何得到帮助
* R语言的资源和书籍
* RStudio
* 扩展包
* 工作空间
* 自定义启动项
* 批处理模式
* 数据对象
* 自定义函数
* 控制语句
* 向量化操作
数据获取 2小时
摘要:讲解R语言如何从各种方式
读取数据,学员能通过基本的WEB
知识进行网页抓取,连接数据库,通过sql语句调用数据,从本地读取excel等各种文件数据。
案例和练习:抓取豆瓣网站上的数据,编写自定义函数


* web数据抓取
* API数据源
* 连接数据库
* 本地文档
* 其它数据源
* 数据导出
数据整理 3小时
摘要:讲解R语言如何操作数据,学员能使用R对数据进行自由的操作转换,特别是对于字符串的操作处理。
案例和练习:找出QQ群中的话唠;研究红楼梦的文本特点


* 数据排序
* 合并数据
* 汇总数据
* 重塑数据
* 取数据子集
* 字符串操作
* 日期操作
数据可视化 3小时
摘要:讲解R语言中两种高级绘图包的使用,lattice和ggplot2,理解可视化探索的各种方法
案例和练习:使用图形来对之前的电影、文本等数据进行描述


* 直方图
* 点图
* 柱形图
* 折线图
* 饼图
* 箱线图
* 散点图
* 矩阵相关
* 地图
初级统计方法 5小时
摘要:讲解用R进行初级的统计分析,学员可掌握回归分析等基本统计模型的意义和作用。
案例和练习:使用回归来预测商品价格;模拟赌场游戏的胜负。


* 描述统计
* 统计分布
* 频率和列联表
* 相关性
* T检验
* 非参统计
* 线性回归
* 回归诊断
* 稳健回归
* 非线性回归
* 主成份分析
* Logistic回归
* 统计模拟
数据挖掘初步 (选讲)
摘要:讲解R语言中进行数据挖掘的扩展包和函数使用,学员可以掌握有监督学习和无监督学习两类挖掘方法。
案例和练习:使用R来参加kaggle数据挖掘比赛
* 一般挖掘流程
* rattle包
* 层次聚类
* K均值聚类
* 决策树
* BP神经网络


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电话: (010)68456523李老师

手机:13811729406

Q  Q: 1719155708

邮箱: ivy@pinggu.org
MSN:  ivyliqian817@hotmail.com



 
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