R语言编程与数据分析实战技术应用

梦想、天空

1. 掌握十大必学R包

2. 掌握十大经典算法模型的R实现

3. 掌握R语言的数据可视化方法

4. 熟悉R语言的七种最佳工具软件

5. 掌握Rstudio、knitr和Rattle的用法

6. 通过手把手的实操指导，掌握R语言数据处理方法与编程技术

7. 通过不同的实际案例讲解与模拟操作掌握R语言实施数据科学项目的方法

8. 掌握R语言自主学习实践的方法与技巧

培 训 提 纲

时 间		授课方 式	课  程	主 要 内  容
第一天	8:30~9:30 （2课时）	知识梳理 与经验分享	数据科学与R语言	n 数据科学与方法论 n R语言的发展脉络 n R、Python、SAS、matlab等工具的横向比较
	9:40~12:00 （3课时）	讲授 与实操相结合	R语言的知识体系与资源	n R语言的知识体系 n 数据分析、数据挖掘、机器学习、神经网络的区别与联系 n R语言开源环境与大数据工具资源
	13:30~15:30 （2课时）	讲授 与实操相结合	R语言编程技术与工具	n R语言编程风格 n R语言的面向对象编程 n 集成开发环境RStudio使用技巧 n RStudio1.0的最新特征
	15:40~17:30 （3课时）	讲授 与实操相结合	用R进行数据获取	n 各种数据源的采集方法 n R+Excel实例 n R+Mysql实例 n 网络爬虫实例
第二天	8:30~10:15 （3课时）	讲授 与实操相结合	用R进行数据探索	n 描述统计R实现 n 数据探索中的数据可视化方法 n 数据特征探索 n 数据质量探索
	10:25~11:55 （2课时）	讲授 与实操相结合		n 随机数据生成方法 n 数据抽样方法 n 统计模拟技巧 n 数据预处理方法
	14:00~15:30 （2课时）	实例演示 与讲解相结合	用R“玩转”数据处理	n 数据清理——处理缺失值、噪声和不一致问题 n 数据的集成、变换与归约 n 变量虚拟化 n 数据处理R编程案例
	15:40~17:55 （3课时）	案例 与课堂练习		n 统计编程思想与流程 n 数据描述性分析R实现 n 参数估计R实现 n 假设检验R实现
第三天	8:30~10:15 （3课时）	讲授 与实例相结合	统计编程R实现 数据可视化R实现	n 方差分析R实现 n 回归分析R实现 n 统计R编程案例
	10:25~11:55 （2课时）	讲授 与案例相结合		n R绘图的实例演示 n 演示中涉及的各种绘图功能的讲解与R实现，包括：绘图区域分割、二维图形、交互绘图、三维图形、lattice绘图包 n 可视化技术理论与思想 n ggplot2的七种武器 n 数据地图、热力图、气泡图
	14:00~15:30 （2课时）	实例演示 与讲解相结合	数据科学经典算法R实现	n 十大经典算法模型的R实现： 贝叶斯方法、Logistic回归、决策树、随机森林、关联规则、主成分分析、聚类、支持向量机、时间序列分析、Boosting算法思想、R包及函数用法、参数说明、范例程序
	15:40~17:55 （3课时）	讲授 与课堂练习	无监督学习R与数据科学R建模	n 关联规则案例讲解 n 聚类案例讲解 n 主成分分析案例讲解 n 其它算法介绍：knn、神经网络等 n 数据科学分析流程 n 模型评估方法 n 建模案例分析

QQ   1329337303

st我来啦

这个不是qq群吗 怎么是私人的