 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?！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）：2019年1月26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?！詈细駥W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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- 目標收益
本課程將圍繞大數據最本質的特點—智能化為主線，從大數據的產品思維、數據分析重要工具、數據挖掘核心技術等層面深入講述
數據挖掘的高階話題，包括有偏數據挖掘、數據流挖掘、在線學習、高級數據預處理技術等。同時課程案例豐富，重點從社交網絡圖譜挖掘、推薦引擎等做實站案例講解。該課程使學員：
理解大數據基本概率、理解大數據產品設計思維、理解大數據基礎技術架構
掌握社交圖譜挖掘的一到兩個經典數據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；
掌握數據挖掘的經典方法論：數據挖掘過程、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，
- 培訓對象
- 重點面向產品和技術人員，包括數據挖掘工程師、數據分析師、大數據工程師、算法專家、項目經理、技術經理、數據產品經理以及其他具有一定數據挖掘經驗的人員。
- 課程大綱
- 主題 內容
1.大數據時代概述
- 1.1 大數據解決的問題是什么？
1.2 大數據公司（部門）的都在做什么？
1.3 如何建立自己的大數據能力？
- 2.數據挖掘過程和實用工具使用
- 2.1 數據挖掘過程的方法及其思想介紹
2.2 挖掘工具Weka使用實踐
- 3.深入分類挖掘新技術
- 3.1 產業實戰中如何研發一個新的數據挖掘算法
3.2 機器學習算法理論深入
3.3 常用多模型算法詳解
3.4 Dynamic Data Mining（DDM）：分而治之的多模型框架研發過程
3.5 模型評估高級話題
- 4.深入常用實戰數據預處理與有偏挖掘技術
- 4.1 有偏數據挖掘
4.2 高級數據預處理實戰策略
- 5.深入在線學習與數據流挖掘
- 5.1 在線數據流挖掘基本概念
5.2 數據流挖掘的關鍵挑戰
5.3 兩類經典在線流挖掘算法匯總
5.4 進階：有偏在線數據流挖掘的解決方案
5.5 在線數據流挖掘總結
- 6.深入社交圖譜及推薦引擎實戰
- 6.1 推薦引擎解決的問題
6.2 推薦系統歷史
6.3 通用推薦引擎基礎架構
6.4 社會化推薦引擎
6.5 社會化推薦引擎算法案例講解
6.6 社交圖譜挖掘介紹
6.7 社交圖譜挖掘案例講解：好友親密度模型
6.8 社交圖譜挖掘案例講解：好友自動分組
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