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数据分析与数据挖掘导论(R语言)

数据分析与数据挖掘导论(R语言)
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  • 数据库与数据仓库

    • 数据库概述
    • 安装MySQL
    • 安装MySQL-2
    • SQL(基本的增、删、改、查)
    • SQL(基本的增、删、改、查)-2
    • SQL(较复杂的子句)
    • 数据仓库基本概念
    • 数据仓库基本概念-2
    • 数据仓库:星型模型、雪花模型
    • 构建cube与可视化
  • R语言与统计分析

    • 统计基础与R语言简介
    • R语言简介
    • 描述性统计
    • R语言实现描述性统计案例
    • R语言实现描述性统计、回归概念
    • R语言实现一元线性回归
    • R语言实现多元线性回归及案例
  • 统计分析与数据挖掘

    • 回归分析:logistics回归
    • R语言实现logistics回归1
    • R语言实现logistics回归2
    • 数据挖掘基础概念
    • 数据挖掘过程与应用
    • 决策树模型_1
    • 决策树模型_2
    • R语言实现决策案例1
    • R语言实现决策案例2
  • 数据挖掘

    • 聚类分析-1
    • 聚类分析-2
    • R语言实现的kmeans聚类
    • R语言实现的kmedoids聚类
    • 关联规则1
    • 关联规则2
    • R语言实现的关联规则
    • 神经网络1
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    • R语言实现的神经网络案例1、2
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课时介绍

每节课大约20分钟左右

课程介绍

★课程长约14小时左右。
http://blog.sina.com.cn/yetizi以系列博文《人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘》发布课件

★本课程既是一门独立完整的课程,也是深入学习人工智能知识的必由之路。学完本课程如果还想深入学习人工智能,可学习叶梓老师的深度学习、强化学习等人工智能系列课程

★本课程特别注重知识点展现的层次化和继承性,由浅入深,理论联系实际,以容易上手的R语言面向基础薄弱的同学,从数据库的基础操作讲起,接着介绍数据仓库与数据可视化的概念和应用,随后讲解数据分析的常见模型,最后详述数据挖掘的经典算法。无论是计算机相关专业的在校学生,还是刚刚踏入IT工作岗位的职场新人,甚至是转行者,都可以选择学习本课程

其次,本课程的数据整理、分析、挖掘,并依据数据分析与挖掘结果做出研究、评估和决策,是人工智能的导论课程,为学习机器学习、深度学习等知识打好必要的技术基础

★【主讲专家】
叶梓,博士、高级工程师。上海交通大学计算机专业博士毕业,主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能等。现为某大型上市软件企业的人工智能团队技术负责人
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