 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【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】：北京中山学院/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
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
☆注重质量☆边讲边练
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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。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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第一讲 R语言入门
第二讲 数据分析基本原理
2.1 参数估计
2.2 假设检验
2.3 方差分析和回归分析
第三讲 广义线性回归模型
3.1 Logistic回归模型和泊松回归模型
案例：电信客户分类，船只损坏率分析
第四讲 有监督数据挖掘算法基本原理及分类树
4.1 以分类树为例，介绍数据挖掘预测算法与传统统计模型的区别
4.2 再抽样，训练误差，测试误差，交叉验证误差等
案例：电信客户分类
第五讲 神经网络和支撑向量机
5.1 神经网络，支撑向量机，及R语言实现
案例：电信客户流失预测，房价预测
第六讲 组合预测算法
6.1 Adaboost算法，随机森林算法，及R语言实现
案例：信用卡逾期客户预测
第七讲 无监督数据挖掘算法
7.1 聚类分析、主成分分析和关联规则算法及R语言实现
案例：手机用户市场细分，购物篮分析
第八讲 数据库、R、数据挖掘
8.1 访问数据库，提取数据库，更新数据库，配置数据数据挖掘算法
案例：手机用户市场细分
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