 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數(shù)限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上?！客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區(qū)1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
◆小班教學，教學效果好
☆注重質量☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書，提升職業(yè)資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 目標收益
本課程將圍繞大數(shù)據(jù)最本質的特點—智能化為主線，從大數(shù)據(jù)的產品思維、數(shù)據(jù)分析重要工具、數(shù)據(jù)挖掘核心技術等層面，從瀏覽型互聯(lián)網應用、社交網絡型互聯(lián)網應用等多角度多領域做實站案例講解。
該課程使學員：理解大數(shù)據(jù)基本概率、理解大數(shù)據(jù)產品設計思維、理解大數(shù)據(jù)基礎技術架構
掌握社交圖譜挖掘的一到兩個經典數(shù)據(jù)挖掘案例的解決方案
掌握社交好友推薦中一到兩個經典案例的解決方案
掌握如何搭建一個實用的推薦引擎的方法；
掌握數(shù)據(jù)挖掘的經典方法論：數(shù)據(jù)挖掘過程、模型評估標準等
側重掌握最普遍使用的分類預測技術的方法，輕松理解分類預測技術的重難點主題及一些新技術：模型優(yōu)化的原理、Overfitting和Un
- 培訓對象
- 數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師、算法專家、項目經理、技術經理、數(shù)據(jù)產品經理以及其他具有一定數(shù)據(jù)挖掘經驗的人員。
- 學員基礎
- 具有一定數(shù)據(jù)挖掘經驗的人員。
- 課程大綱
- 主題 內容
1.大數(shù)據(jù)時代概述
- 1.1 大數(shù)據(jù)解決的問題是什么？
1.2 大數(shù)據(jù)公司（部門）的都在做什么？
1.3 如何建立自己的大數(shù)據(jù)能力？
- 2.數(shù)據(jù)挖掘基礎及Weka 工具使用
- 2.1 數(shù)據(jù)挖掘過程與挖掘工具Weka使用實踐
2.2 數(shù)據(jù)挖掘模型評估方法
2.3 數(shù)據(jù)挖掘的模型評估指標
- 3. 如何研發(fā)大數(shù)據(jù)算法：以數(shù)據(jù)分類挖掘新技術為例
- 3.1 工業(yè)界應用舉例
3.2 分類挖掘原理探索：經典的單模型方法
3.4 多模型重要算法匯總
3.5 如何研發(fā)一個新的數(shù)據(jù)挖掘算法：案例講解
- 4.以大數(shù)據(jù)挖掘為中心的推薦引擎實戰(zhàn)
- 4.1 推薦引擎解決的問題
4.2 推薦系統(tǒng)歷史
4.3 通用推薦引擎基礎架構
4.4 社會化推薦引擎
4.5 社會化推薦引擎算法案例講解
- 5.以大數(shù)據(jù)為中心的社交網絡應用挖掘實戰(zhàn)
- 5.1 社交圖譜挖掘介紹
5.2 社交圖譜挖掘案例講解：好友親密度模型
5.3 社交圖譜挖掘案例講解：好友自動分組
- 6.以大數(shù)據(jù)為中心的瀏覽型和金融支付保險型互聯(lián)網應用的數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)
- 6.1 互聯(lián)網應用的分類
6.2 流量型應用中的大數(shù)據(jù)應用實例
- 7.學員問題解答
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