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《数据科学家养成:从零入门机器学习》

2018-3-20 16:54| 发布者: 岸岸| 查看: 3272| 评论: 0|原作者: 岸岸

算法 数据分析 机器学习 数据挖掘 SPSS

课程简介:
从零入门机器学习,数据科学家的养成之路,这可能是你见过的较好玩最通俗易懂的机器学习课程!
过往当中,我们总是担心学习大数据既要掌握复杂的数学知识,也是熟悉编程技术。但本次课程将颠覆你以往的概念,本次课程不但包含了数学统计知识的传授,也囊括了机器学习的实践案例,最重要的是所有课时都将利用轻松的场景,把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容用通俗易懂的方式传授给大家。
在本次课程中,所有实践案例将结合IBM SPSS Modeler工具进行实现并提供样例学习,各位学员不需要花费大量时间去掌握一门新的编程语言,只需要通过图形化界面就能实现机器学习的常用算法,使大家能够把时间更加专注于商业问题的解决中。

课程特色:
专业负责:讲师曾任IBM SPSS技术工程师,并著有多本机器学习算法以及SPSS相关书籍,最一手的学习资源。
内容丰富:理论知识上涵盖了主流的统计分析技术(t检验,相关分析,卡方检验等),机器学习算法(分类算法,聚类算法,关联规则,集成学习);
规划合理:实践案例中涵盖数据处理,数据探索,特征工程,数据可视化,算法建模,模型评估等内容,难得一见的涵盖整个数据挖掘的全流程打通;
通俗易懂:课程采用生活化的案例作为突破,深入浅出全面解析机器学习的算法理论知识,再使用实践案例进行巩固,大大降低初学者的入门门槛。

课程大纲:
第一课:数据科学应用概述与SPSS的基本认识
1.    数据科学的应用概述
2.    SPSS Modeler的基本介绍
3.    安装SPSS Modeler
4.    SPSS Modeler的基本操作
5.    动手实践案例:某疾病的治疗药物选择

第二课: 数据的理解,常用的数据处理操作,描述性统计分析
1.    数据的基本类型及设置
2.    数据的读取,集成与处理
3.    描述性统计分析:集中趋势,离散趋势,数据分布形态

第三课:数据探索及数据可视化展示
1.    散点图:散点图,线图,多重散点图,时间散点图
2.    条形图:简单条形图,堆积条形图
3.    直方图
4.    网络图
5.    更多的可视化操作:气泡图,散点图矩阵,箱图,聚类箱图,热图
6.    自定义对你的可视化展示

第四课:统计分析及应用实践
1.    基本统计原理
2.    两个连续变量的关系分析-相关分析
3.    两个分类西能够变量的关系分析-卡方检验
4.    连续型变量与分类型变量的关系分析-方差分析

第五课:回归分析及应用实践
1.    一元回归分析
2.    多元回归分析
3.    逐步回归分析

第六课:曲线回归,Logistic回归,过拟合与欠拟合的问题
1.    曲线回归技术
2.    Logistic回归分析
3.    过拟合,欠拟合与模型分区

第七课:RFM模型的数据处理及模型应用
1.    RFM模型原理
2.    RFM的数据处理
3.    RFM模型实践

第八课:决策树算法的应用实践
1.    决策树的基本原理
2.    ID3,C4.5决策树
3.    C&RT决策树

第九课:神经网络算法及应用实践
1.    感知机算法原理
2.    神经网络算法
3.    实践案例

第十课:集成学习算法:Bagging,Boosting及随机森林
1.    集成学习算法概述及有效性原理
2.    Bagging算法
3.    Boosting算法
4.    随机森林算法

第十一课:knn分类算法,聚类算法及应用实践
1.    knn分类算法原理
2.    距离的度量,聚类模型有效性的评估
3.    K-means聚类算法

第十二课:不平衡数据处理及Modeler自动化建模技术介绍
1.    不平衡数据的处理
2.    模型的异质集成
3.    Modeler的自动化建模技术

第十三课:关联规则算法及应用实践
1.    Apriori关联规则算法
2.    超市购物篮案例实践

第十四课:大型实践案例
1.    课程回顾
2.    基于CRISP-DM电信客户流失分析案例实践

授课时间:
课程将于2018年5月5日开课,课程持续时间大约为16周。

授课对象:
在校学生,数据分析爱好者,市场营销人员,产品运营人员,数据分析师,以及其他希望从事或转型数据分析的在职人员。

预期收获:
通过本次课程的学习,各位学员能够深入了解CRISP—DM数据挖掘方法论,能够根据科学的数据挖掘流程开展工作。熟悉并掌握常用的机器学习算法(回归,分类,聚类,关联规则),能够熟练使用IBM SPSS Modeler工具进行日常数据分析以及数据挖掘,能够利用相关数据分析技术进行商业知识的提取,相信这将为大家的职场生涯如虎添翼。

授课讲师:
张浩彬,资深数据分析师,目前在某环保大数据公司负责数据分析团队,曾任IBM认知计算事业部技术工程师,SPSS工程师等职位。人称浩彬老撕,大数据科普公众号wetalkdata博主,参与出版物:《数据实践之美》(合著),《小白学数据挖掘与机器学习》(18年6月),《IBM SPSS Modeler应用实践》(18年待出版)

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回,优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

课程授课方式:
1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
4、 结业测验:通过测验,完成学业。

您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
全国统一咨询热线 4008-010-006

课程现开始接受报名,报名方式
网上报名 请点击:
漫话机器学习,SPSS数据挖掘实践指南
咨询Email :edu01@dataguru.cnedu02@dataguru.cn
课程入门讨论咨询群:706821899(群内有培训公开课视频供大家免费观看)
咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线)

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