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         坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
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  上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):2024年3月25日......(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
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     质量保障
 

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

 
课程大纲
   
 

 

一、R语法详解:

R的核心数据结构之向量、因子的区别和使用技巧

R的核心数据结构之矩阵、数据框、数组、列表的区别和使用技巧

R的控制结构(包括分支结构和循环结构)、函数和包、以及向量化计算

 

二、数据组织和整理:

数据导入,从多种数据源导入数据

数据预处理之缺失值的处理

数据预处理之数据转换,数据筛选

 

三、建立数据分析的统计思维和可视化探索:

单变量数据特点的描述方法

多变量数据特点的描述方法

借助分组发现数据中的模式

数据可视化建立对数据的感性认识

 

四、用回归预测未来:

线性回归的思想,代码、结果的详细解读;

多项式回归、多元线性回归

 

五、聚类方法:

层次聚类和k-means聚类方法

 

六、数据降维——主成分分析和因子分析:

维度过多会导致哪些问题

用逐步回归法筛除无用变量

用主成分分析法解决多重共线性问题

用因子分析法获得有业务意义的变量

 

七、关联规则:

用关联规则做购物车分析

 

八、决策树:

决策树算法ID.3、C4.5、CART算法区别和演示

分类效果的评价方式

 

 

        Troubleshooting Java Applications
                Classpath Errors
                Class Loaders
                Common Java Errors
        Troubleshooting Servers
                Native Libraries
                Threading Architecture
                Work Managers
                Deadlocks
                Overload Protection
                Deployment Problems
        Troubleshooting JDBC
                Data Source Management
                Diagnostics
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                Connection Leaks
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        Troubleshooting JMS
                Management
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                Message Logging
                Diagnostics
                Debug Flags
                Overload Protection
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        Troubleshooting Security
                SSL Internals
                Keystore Management
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                Common LDAP Problems
        Troubleshooting Node Manager
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        Troubleshooting Clusters
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