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【快班】基于軟件學習數據挖掘算法與案例
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隨報隨學 共12課 ★☆☆
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數據庫 算法 基礎 數據挖掘 統計學
課程介紹
數據挖掘是近幾年來一個在IT領域非常活躍的實用性技術學科,由于其廣泛的應用,極為出彩的實際應用效果,對于各行業幾乎都可以無門檻地進行分析和挖掘部署,受到了越來越多的關注。數據挖掘是一門綜合學科,它包括了數據庫技術、統計學、信息科學、機器學習、可視化、以及其他學科的部分內容。
在互聯網行業大行其道的今天,越來越多的傳統行業受到了沖擊,而在這一切競爭的背后,數據都被認為是能夠戰勝對手使企業脫穎而出的利器,從數據中學習知識已經是眾多大型企業的共識,而在各行業中的領頭羊企業的數據挖掘水平也常被稱道,如阿里巴巴的大數據挖掘,百度的深度學習等等
數據挖掘工程師作為一個職業,有著非常好的前景和巨大的職位缺口,有志向職位發展的同學急不可急于求成,要扎實地打好基礎,學習數據挖掘算法,有一定的行業知識了解,清楚各行業分析過程中更為看重的目標是什么。

本次數據挖掘課程作為提升級別,通過較為具體、豐富的案例來為學員們帶來數據挖掘具體項目的應用感受, 而最為關鍵的一點是在本次學習過程中我們將對一些特別重要但是又比較稀缺的行業知識和算法進行梳理,例如圖像挖掘入門,生物/化學等行業
課程大綱
第一課 數據挖掘算法體系與常用挖掘軟件
第二課 K-NN算法與建立模型
第三課 樸素貝葉斯算法與交叉驗證
第四課 零售行業的客戶挖掘
第五課 教育行業的關聯推薦算法
第六課 醫療主題的聚類算法學習
第七課 文本挖掘:垃圾郵件檢測
第八課 文本挖掘:語言識別與客戶反饋分析
第九課 基于天體物理學和醫療行業的特征選擇和分類學習
第十課 基于生物醫療行業的建模學習
第十一課 異常檢測和實例選擇
第十二課 元建模學習和特征選擇以及參數優化
授課講師
宮艷琢,畢業于吉林大學商學院數量經濟學專業,本科主修數學與應用數學。現就職于平安銀行,任大數據分析崗,主要職務是在銀行數據庫中為各業務線條尋找目標客戶,建立模型以及模板化數據挖掘需求。
有多年電信/互聯網/保險/銀行/零售行業的數據挖掘項目經驗,對數據挖掘常用算法較為熟悉,關注數據挖掘應用方向的最新算法。對數據處理和特征提取有自己的經驗和套路,并且能夠靈活應用,用通俗易懂的方式與別人分享。
課程環境
windows操作系統,Linux系統,MAC系統下均可使用
授課對象
對于數據挖掘感興趣,喜歡用數據來思考問題,相信正確地處理數據能夠反映問題的實質,對于常用挖掘算法學習較快,希望能夠拓展自己算法知識的同學,會數據挖掘工具更佳。
收獲預期
能夠熟練地選擇數據挖掘算法來解決問題,擅長對數據進行特征選擇繼而發揮數據挖掘威力。
對于常見數據分析問題能夠快而準的解決問題。
總結起來,預期收獲為:
建模能力
數據處理能力和速度
算法選擇
業務解釋能力
課程試聽
課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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授課老師

宮艷琢宮艷琢
宮艷琢,畢業于吉林大學商學院數量經濟學專業,本科主修數學與應用數學。現就職于平安銀行,任大數據分析崗,主要職務是在銀行數據庫中為各業務線條尋找目標客戶,建立模型以及模板化數據挖掘需求。 有多年電信/互聯網/保險/銀行/零售行業的數據挖掘項目經驗,對數據挖掘常用算法較為熟悉,關注數據挖掘應用方向的最新算法  查看>>

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