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玩转大数据:深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)

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发表于 2017-11-4 16:27:01 | 显示全部楼层 |阅读模式

[color=]课程布景:
大数据”作为时下最炽热的IT行业的辞汇,随之而来的数据仓库、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的贸易代价的操纵逐步成为行业人士争相追捧的利润焦点。 “大数据” 实在离我们的生活并不悠远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都包含着大量潜伏的贸易代价。
正是由于数据量的快速增加,而且已经远远跨越了人们的数据分析才能。是以,科学、商用等范畴都迫切需要智能化、自动化的数据分析工具。在这样的布景下,数据挖掘技术利用而生,使得海量数据的分析变得易如反掌。
[color=]顺应人群:
数据库工程师、软件开辟工程师、市场分析专员
[color=]课程方针:
方针一. 可以让学员领会与了解首要的数据挖掘技术。
方针二. 可以让学员敏捷把握各类数据挖掘技术的利用处景。
方针三. 可以让学员敏捷把握常见的数据挖掘工具的利用方式。
方针四. 可以让有一定根本的学员对数据挖掘的代码实现入门。
[color=]课程简介:
本课程名为深入浅出数据挖掘技术。所谓“深入”,指得是从数据挖掘的道理与典范算法动手。其一是方法会算法,晓得什么场景该当利用什么样的方式;其二是进修算法的典范思惟,可以将它利用到其他的现实项目当中;其三是了解算法,让数据挖掘的算法可以利用到您的项目开辟当中去。所谓“浅出”,指得是将数据挖掘算法的利用落实到现实的利用中。课程会经过三个分歧的方面来说授算法的利用:一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘;二是著名开源算法的数据挖掘,如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具;三是操纵C#说话做演示来完成数据挖掘算法的实现。
按照现实的援用处景,数据挖掘技术凡是分为分类器、关联分析、聚类算法等三大种别。本课程首要先容这三大算法的典范思惟以及部分著名的实现形式,并连系一些贸易分析工具、开源工具或编程等方式来说授具体的利用方式。
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