用R做数据分析及挖掘——提升职场竞争力

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什么是R语言：

R语言是一款开源的，受众面极广的数据分析工具。其功能与Python,SAS等软件并驾齐驱。

R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年发明。R语言最初是由S语言的一种实现，后者由John Chambers于1976年发明。R语言首个稳定的测试版本1.0.0于2000年发布。目前，由R开发核心团队维护，最新的稳定版本为3.5.1。与Python不同，R在过去没有需要语法转化的重大变化。

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R语言的优点：

• 端到端开发到执行（一些 brokers package 允许执行，IB）
• 开发速度快（比 Python 的代码少 60%）
• 开源包多
• 成熟的量化交易包（quantstrat、quantmod、performanceanalyitics、xts）
• 社区最大
• 使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C
  

R语言相关的岗位薪资水平：

近年来，R语言的优势显露，在世界范围内，R语言的使用和普及度成指数级上升。在数据越来越多的现代社会，企业也逐渐重视数据，遂掌握R语言技能的数据分析师身价也水涨船高。

以下是我于2018年11月20日搜索的关于R语言的岗位薪资水平。

从零基础掌握数据分析，使用R语言结合理论知识实际操作,

使学员理解数据分析的思维方法，掌握实操技能，提高职场竞争力。

用R做数据分析及挖掘——提升职场竞争力
培训时间：北京：2019年1月7日-21日（赠送统计学课程视频）               
培训费用：现场：7500元；
                 远程：6000元。
培训地点：北京市海淀区厂洼街丹龙大厦B座三层
学习方式：现场学习+同步现场直播学习+现场（在线）答疑 +录播学习
课程时间：上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-5:00
  （现场班）
  （直播班）
课程大纲

【第一部分】统计（4天24课时）
统计基础	第一节	描述性统计	集中趋势   离散测度
	第二节	统计量及其抽样分布	统计量   分布   样本均值的分布与中心极限定理   样本比例的抽样分布   两个样本均值之差的抽样分布   关于样本方差的分布
	第三节	参数估计	参数估计   一个总体参数的区间估计   两个总体参数的区间估计   估计量的求法   样本量的确定
	第四节	假设检验	假设检验、个样本t检验   配对样本的t检验、两独立样本t检验
	第五节	分类数据分析	分类数据与卡方统计量   拟合优度检验   列联分析、独立性检验   列联分析相关测量   线性回归
	第六节	矩阵运算	行列式   矩阵及其运算   矩阵的初等变换与线性方程组   向量组的线性相关性   相似矩阵   线性空间与线性变化
【第二部分】R基础编程+统计分析（6天36课时）
R编程基础	第一节	R基本知识	准备、数据对象   运算、读写
	第二节	R基本语句结构及循环	语句结构、创建   循环函数
	第三节	R数据清洗	时间、数据清洗   数据清洗
	第四节	文本对象处理	文本对象处理   正则表达式
	第五节	R画图	基本绘图，图像格式   ggplot2   目前好用的扩展
	第六节	R统计分析	参数估计   假设检验
【第三部分】R数据挖掘（12天72课时）
R数据挖掘	线性回归，逻辑回归，梯度下降，聚类，关联规则，主成分因子分析
	关联规则，决策树，神经网络，贝叶斯，支持向量机，随机森林
【第四部分】数据分析应用案例（5天30课时）
数据挖掘案例	如何在保险行业中使用决策树并展示其成果
	如何在零售行业中应用Logistic回归和线性回归估计客户生命价值
	如何利用客户分群实现保险行业中潜在客户的精准定位（K-means）
	基于关联规则和协同过滤算法的商品个性化推荐

课程目标：

l 掌握且运用数据分析常用的一些统计方法。如相关分析，列联分析，主成分分析，因子分析等。

l 熟练掌握R语言的基本语法，常用函数的用法，能运用R语言的可视化、R数据清洗。R文本处理等功能处理一些简单的数据，最后能使用R处理一些常用的统计模型（统计推断，线性回归，主成分分析）。

l 掌握R数据挖掘。逻辑回归，聚类，关联规则，文本分析，决策树和贝叶斯等模型，神经网络和SVM有所了解。

l 在行业中用R解决业务问题。掌握数据分析在行业中的应用流程，遇到问题能够及时找到问题所在，根据自己以后的工作内容和方向针对性的对案例进行更加深入的学习。

讲师团介绍CDA数据分析讲师朱江
CDA数据分析师讲师/挪威科技大学工学硕士
现为CDA数据分析研究院课程开发副总监，精通R语言数据挖掘。从事电商与互联网数据分析的教学工作，CDA数据挖掘竞赛的评委。研究方向为电商推荐系统开发，数据可视化，客户特征提取和客户行为模式发现


CDA数据分析讲师[size=14.6667px]傅毅
金融数学博士/CDA数据分析研究院金牌讲师
主要从事金融数学，金融数据分析等领域的研究，发表SCI，EI，CSSCI核心期刊论文多篇。在具体行业方面，傅教授先后担任过咨询公司、互联网金融机构、数据管理公司的高级数据分析顾问，先后参与过客户估值、反欺诈识别、舆情分析等数据分析项目，有着丰富的行业经验。
  

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5、参加此课程后，可以补差价参加就业班
6、赠送本课程视频；
7、专业老师在线答疑；
8、精致课程练习题供学员课后操作更易于学员理解与掌握所受知识，提高实战能力；
9、报名成功后发送老师课程讲义供学员提前预习；
10、免费参加CDA数据分析研究院俱乐部活动。
11、赠送经管之家（原人大经济论坛）论坛币1000
（前三项优惠不叠加）

报名流程

1：点击“立即报名”，网上填写信息提交；
2：给予反馈，确认报名信息；
3：网上订单缴费；
4：开课前一周发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南。

  （现场班）

  （直播班）
咨询方式
王新港
电话：010-53605625
手机：15600706208
Q  Q:  1281241407
邮 箱：gongjiayong@pinggu.org

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关键词：数据分析 竞争力 Box-Jenkins logistic回归 k-means聚类

内容很充实，基础不好也可以的吧

学完这个是不是考CDA 等级证书也可以啊，感谢分享

教学都是实际出发，就业率非常靠谱

我是零基础是不是也是可以正常学习的呢

有针对数据清洗的专门模块么？