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R语言数据分析、展现与实例

2012-11-2 15:31| 发布者: cruiser| 查看: 491411| 评论: 0|原作者: cruiser

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此课程所属【数据分析师专业
该专业内有15门
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【注意】
这是炼数成金R语言课程的第三版,是《数据分析、展现与R语言》课程的升级,就原先较为散乱的体系作了重新整理,并大幅度补充实际案例,使本课程更加亲切,更加接近技术前沿。

近年来,由于存储设备的单位成本以惊人的速度下降(1G硬盘空间的成本现在只需要几美分,这在过去难以想象),我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信 运营商,可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令,省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站,可以记录用户的每一 次交易,甚至每一次点击,可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系,在各个重要路口,高速公路上的摄像头,每秒钟都在产生海量的视频数 据。在生命科学领域,对人体的DNA分析,一个个体就能产生几个G数据,可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据,信息量将会是怎样一个 规模,如此等等,不胜枚举。我们毫无疑问,正处于一个信息爆炸的时代。

很不幸的是,我们得到了大量的数据,而这些数据中的绝大部分,在它的生命周期里基本上都被闲置着,从来没有考虑过产生任何的价值,的用途就是“保存备 查”。尽管“啤酒与尿布”的故事,已经写入教科书有10多年了,几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值,但是直到今天,我们对数据的 处理依然停留在按预定指标进行统计这种很低的水平上。造成这种情况的原因有很多。一方面,由于业务人员和IT人员的工作鸿沟,使到即使能提出数据分析的需 求都成了一个很大的困难。在各公司里保管数据的大多是IT人员,他们对业务的了解可能并非很深入,而业务人员也鲜有对数据有深入认识者,他们通常都缺乏必 要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作。另一方面,数据分析专家具有深厚的数学处理能力,善于建模和构筑算法,但是由于无法得到合适的需求, 他们的能力也无从施展。另外数学家、统计学家们很多并不熟悉现代的IT软硬件设备的特性,对于集群、分布式系统、大规模存储、云计算、数据库等认识几乎为 零,对于算法的实现可能还停留在对着PC写C语言程序的水平上,对于海量数据,无法利用现代化设备的能力,使到算法是否能真正实现变成生产力存有很大的疑 问。

现在这门《数据分析系列网络课程》正是要打破这种鸿沟。用新兴的互联网教育模式,把各应用领域的业务专家、数据分析专家、IT专家推荐给学习者,向有志于 学习数据分析知识发挥数据价值的朋友能得到低成本交流的机会。我们的目标是在中国传播“技术成就梦想,数据产生价值”的观念,使学习者能快速提升其个人能 力,在新的挑战面前获取更多个人机会,企业能在保存的海量数据中炼出黄金。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。是一个免费的自由软件,它有UNIX、Linux、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使 用的,在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。R既是功能强大的 统计和分析软件,同时也是完美的数据可视化制作工具,丰富的图形函数和外置包,几乎无限的扩展能力,使到我们的想象空间永远都不会达到上限

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2011年统计的数据分析软件使用率情况,R语言多项雄踞首位,是最热门的分析利器

《R语言数据分析、展现与实例》课程介绍如下:
1 基础数据分析知识,包括一些概率统计里的概念、术语,和基本统计量的计算方法等。
2 一些常用的数据分析和数据挖掘算法,以及有关的各种领域里的实际应用案例分析
3 世界最流行的开源数据分析软件R及其编程方法
4 数据展现,介绍R及其强大的图表功能

课程大纲:
第1课  R语言基础:R简介、数据类型介绍、R的数据可视化、常用R包介绍。R集成开发环境
第2课  数据整理:数据的读入输出、控制流、各种图表,常用统计量计算
第3课 数据展现1:基本制图函数综述、理解关键制图参数
第4课  数据展现2:散点图、线图与时间序列谱图,案例:股价走势可视化展现
第5课  数据展现3:柱形图,点图,饼图,直方图,案例:销售数据可视化展现
第6课  数据展现4:箱线图,热力图,等高线,地图,案例:Facebook好友联系图
第7课  预知未来的回归模型1:线性回归模型,案例:网页流量预测
第8课  预知未来的回归模型2:logistic回归,广义线性回归,非线性回归,案例:婚外情频率预测
第9课  预知未来的回归模型3:回归检验与方差分析,案例:上两周周案例的进一步分析优化
第10课  挖掘关联和推荐技术:MINE方法,apriori购物篮分析,案例:超市购物篮分析
第11课  万事皆选择1:分类算法(线性判别法,贝叶斯分类器,决策树,最近邻算法),案例:汽车销量
走势预测,上涨还是下跌?
第12课  万事皆选择2:聚类算法(层次聚类法,谱系图,k平均值法,k中心法),案例:推荐系统
第13课  大道至简:降维技术,主成分分析和因子分析,案例:业绩综合指标设计
第14课 沿着时间轴前进:时间序列分析,案例:未来股价预测
第15课 R数据挖掘实际场景综合案例分析及前沿技术选讲

本课程糅合了之前所开的《数据分析与R语言》《R语言进阶——数据展现》两门课的精华,去除部分较为艰涩的内容,增加更具有实战价值的知识,是过往有关课程的升级改进版。在进度上,把较难掌握的算法和建模部分与相对较为容易的数据展现部分相间,使到学习者有更多的时间去理解吸收建模知识,这也是通过过往课程得出来的经验,有望可以达到更好的学习效果。

授课时间:
本期期课程预计2019年1月16日开课,预计课程持续17周

授课对象:
这是一门数学+IT的课程,适合已经有一定的IT基础,但对数据分析行业尚不了解的朋友进修学习。

收获预期:
算法有一定的了解,有一定的使用R语言解决问题的能力,并且熟练地使用R做出精美的图表

授课讲师:
tigerfish,ITPUB创始人,中山大学海量数据与云计算研究中心主任。数据库专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。

何翠仪,中山大学统计学专业毕业,炼数成金专职讲师,在过去曾讲授《大数据的统计学基础》《量化投资》《金融时间序列分析》等多门课程

课程试听:



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!

特别说明如下:
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(每周不超过2小时),则300元全款退回。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!

授课方式及培训流程说明:
1、 学习方式:通过网络资料学习、论坛互动中老师进行指导及学员之间交流。
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。

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