【培訓(xùn)對象】
主要面向R語言初學(xué)者，包括：學(xué)生，或與大數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)的各行業(yè)研究人員，技術(shù)人員，數(shù)據(jù)分析人員，以及對大數(shù)據(jù)感興趣的朋友們。

【培訓(xùn)收益】
通過本課程的學(xué)習(xí)，達(dá)到以下目標(biāo)：
1）了解和學(xué)習(xí)R語言基礎(chǔ)知識(shí)。
2）能熟練準(zhǔn)確地使用R語言編寫代碼。

Day 1:R概述與基本操作
1)      R軟件安裝
2)      R軟件界面
3)      工作目錄
4)      R語言的數(shù)據(jù)類型
5)      對象及其屬性
6)      向量
7)      矩陣和數(shù)組
8)      列表和數(shù)據(jù)框
9)      因子
10)  常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建
11)  控制流
12)  運(yùn)算符、函數(shù)和過程


Day 2:基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)繪圖
1)      基本函數(shù)介紹
2)      基本函數(shù)案例演示
3)      高級數(shù)學(xué)函數(shù)
4)      高級數(shù)學(xué)函數(shù)演示
5)      數(shù)據(jù)描述性分析：位置的度量
6)      數(shù)據(jù)的描述性分析：離散趨勢的測度
7)      R語言繪圖基礎(chǔ)：顏色、文字元素、線元素
8)      低級繪圖函數(shù)：函數(shù)、legend函數(shù)、坐標(biāo)軸、邊框、網(wǎng)格線、點(diǎn)
9)      高級繪圖函數(shù)：散點(diǎn)圖、散點(diǎn)圖矩陣、氣泡圖、餅圖、直方圖、箱線圖、莖葉圖、相關(guān)圖、馬賽克圖、臉譜圖、星相圖。
 
Day 3:統(tǒng)計(jì)模型
1）            時(shí)間時(shí)序模型：HoltWinters指數(shù)平移法和ARIMA模型
2）            一元線性回歸模型
3）            多元線性回歸模型：模型實(shí)現(xiàn)、模型檢驗(yàn)、變量選擇
4）            logit回歸模型
5）            降維技術(shù)：主成分分析、因子分析、對應(yīng)分析
6）            聚類分析
7）            關(guān)聯(lián)規(guī)則分析
 
Day 4:數(shù)據(jù)挖掘與文本挖掘
1）            使用最近鄰近法分類
2）            樸素貝葉斯分類
3）            應(yīng)用決策樹進(jìn)行分類
4）            應(yīng)用組合算法進(jìn)行分類
5）            神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及支持向量機(jī)
6）            文本挖掘
7）            模型性能評估
8）            Rattle使用 

<p>Spark亞太研究院院長和首席專家，中國目前唯一移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算大數(shù)據(jù)集大成者。Android架構(gòu)師、高級工程師、咨詢顧問、培訓(xùn)專家；通曉Android、HTML5、Hadoop；致力于Android、HTML5、Hadoop的軟、硬、云整合的一站式解決方案。</p>

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