零基础数据分析与挖掘R语言实战

课程目标:掌握用R进行绘图的函数;了解用R进行描述性统计分析;学会机器学习的算法;懂得关联规则的算法实现;懂得分类算法的原理;了解用R语言进行数据图形处理;熟悉用R语言建立数据挖掘模型。

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5分 共8课时,共3小时3分钟
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课程目标

掌握用R进行绘图的函数;了解用R进行描述性统计分析;学会机器学习的算法;懂得关联规则的算法实现;懂得分类算法的原理;了解用R语言进行数据图形处理;熟悉用R语言建立数据挖掘模型。

适用人群

数据分析人员,R语言程序员,数据挖掘人员,统计分析

课程简介

配置环境要求:win且是64位操作系统

学习资料有哪些:包括讲义的PPT、练习和案例的代码、代码运行后的结果文件

授课软件版本工具版本:R语言3.5.0版本

授课特色:

本课程涵盖了几乎所有的数据挖掘的知识,对R语言基础知识进行细致的讲解,R语言在数据挖掘方面和算法方面有很深的理论讲解。本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。

学后水平:掌握R语言的统计函数;学会基本和高级的的R语言绘图功能;懂得什么是机器学习;学会用R语言实现数据挖掘的整个思路;零售行业关联规则的算法实现和代码下载。

购买课程后,在附件里面有很多非常有用的代码和讲义可以进行下载,欢迎学习。。

第一章基于R语言的统计绘图
3节1小时6分钟
1-1绘图基础知识 [免费试看]
22:36
1-2低级绘图函数
19:23
1-3高级绘图函数
24:56
第二章数据挖掘的算法原理及案例应用
5节1小时56分钟
2-1机器学习基本概念
21:47
2-2聚类分析算法原理
27:32
2-3聚类分析算法k-means例子
19:52
2-4关联规则分析算法原理
19:45
2-5关联规则分析算法例子
27:51
讲师介绍
陈建平
讲师评分4.5分
IBM(上海)高级数据分析经理,专业资深讲师,10年相关项目经历,长期从事大数据相关研究分析工作。 精通大数据技术,熟悉关系型数据库Oracle10g、Mysql、DB2和GreenPlum等。 精通Hadoop、Hbase、HDFS、Hive、Pig、Hue、Spark等开源技术,对实时处理Storm、Impala有较深的认识,熟悉分布式计算MapReduce。 非常精通数据挖掘算法和解决方案,比如决策树、K-means、神经网络、Logistc线性回归、Apriori算法、协同过滤算法等。 熟悉电信、移动、电力、证券、网络、物流、无线等行业。
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