Python和R数据挖掘技术-基于Python和R语言的数据挖掘和统计分析技术培训其它上课时间：

1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。2，牵涉到数据挖掘和统计分析的数据中心运行、规划、设计负责人。3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。4，高校、科研院所牵涉到数据挖掘与统计分析处理的项目负责人。学员基础1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。2，对数据挖掘和数据处理方法有一定的基础知识。3，对Hadoop/Spark等大数据技术有一定的了解。

课程收益:

随着互联网、移动互联网和物联网的发展，我们已经切实地迎来了一个大数据相关内容导读“数据”EXCEL在财务管理中的应用上海2016/9/19(2天)
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课程大纲:

第一讲数据挖掘，Python和R简介
1.1数据挖掘
1.2Python语言
1.3R语言
1.4Iris数据集
1.5Bodyfat数据集
第二讲数据的导入与导出
2.1R数据的保存与加载
2.2CSV文件的导入与导出
2.3通过ODBC从数据库中读取数据
2.4从Excel中导入与导出数据
2.5Python的数据操作
第三讲数据可视化展现
3.1查看数据
3.2单个变量展现
3.3多个变量展现
3.4更多探索
3.5将图表保存到文件中
第四讲决策树与随机森林
4.1使用party包构建决策树
4.2使用rpart包构建决策树
4.3随机森林
4.4Python中的决策树实现
4.5Python决策树实例
第五讲回归分析
5.1线性回归
5.2逻辑回归
5.3广义线性回归
5.4非线性回归
5.5Python中的回归实现
5.6Python回归实例
第六讲聚类分析
6.1k-means聚类
6.2k-medoids聚类
6.3层次聚类
6.4基于密度的聚类
6.5Python中的聚类实现
6.6Python聚类实例
第七讲离群点检测
7.1单变量的离群点检测
7.2局部离群点因子检测
7.3用聚类方法进行离群点检测
7.4时间序列数据的离群点检测
7.5Python中的孤立点实例
第八讲时间序列分析
8.1R中的时间序列数据
8.2时间序列分解
8.3时间序列预测
8.4时间序列聚类
8.5时间序列分类
8.6Python中的时间序列实例
第九讲关联规则
9.1关联规则的基本概念
9.2Titanic数据集
9.3关联规则挖掘
9.4消除冗余
9.5解释规则
9.6关联规则的可视化
9.7Python中的关联规则实例
第十讲社交网络分析
10.1词项网络
10.2推文网络
10.3双模式网络
10.4Python中的社交网络分析实例

培训师介绍：

由业界知名大数据专家亲自授课：
杨老师主要研究网络信息分析以及云计算相关技术，长期从事通信网管系统、网络信息处理、商务智能(BI)以及电信决策支持系统的研究开发工作，主持和参与了多个国家和省部级基金项目，具有丰富的工程实践及软件研发经验。
课程对象1，系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2，牵涉到数据挖掘和统计分析的数据中心运行、规划、设计负责人。
3，政府机关，金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
4，高校、科研院所牵涉到数据挖掘与统计分析处理的项目负责人。
学员基础1，对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
2，对数据挖掘和数据处理方法有一定的基础知识。
3，对Hadoop/Spark等大数据技术有一定的了解。