 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限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：【上海】同濟大學(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/連續班/晚班）：2020年3月16日 |
| 實驗設備 |
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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、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。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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數據挖掘對于世人來說在很大程度上是透明的。我們在大多數時間都從未注意到它的發生。但每當我們辦理商店購物卡、使用信用卡購物或在網上沖浪時，都在創建數據。這些數據以大數據集形式存儲在我們每天與之打交道的公司所擁有的功能強大的計算機上。存在于這些數據集之內的便是模式 - 表明我們的興趣、習慣和行為。數據挖掘可讓人們找到并解讀這些模式，從而幫助人們做出更明智的決策，并更好地為客戶服務。
第一節：數據挖掘基本知識RapidMiner工具介紹
第二節：數據準備：導入、預處理、導出
第三節：數據挖掘模型和方法
第四節：K-Means 聚類與辨別分析
第五節：線性回歸與邏輯回歸
第六節：決策樹與神經網絡
第七節：文本挖掘
第八節：WEB挖掘
第九節：協同過濾、推薦
第十節：時間序列分析
第十一節：離群點分析
第十二節：模型評估-交叉驗證與模型優化化
第十三節：過程控制
第十四節：數據轉換與執行命令 |
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