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    IC培訓
  
        

         
    
     
  
        

        
  
         
    
        R語言數據挖掘與商業分析建模課程
        
      
        		
        
         
                
        
                  
          班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576/13918613812( 微信同號)
                    
              為了保證培訓效果，增加互動環節，我們堅持小班授部份，每期報名人數限3到5人，多余人員安排到下一期進行。
                    
          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/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
        近開間(周末班/連續班/晚班）：2025年3月24日........................(歡迎您垂詢，視教育質量為生命！)        		
                    
          實驗設備
                    
        　   ◆：共5天,30學時
               
               ☆注重質量☆邊講邊練
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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、課程完成后,授課老師留給學員手機和Email,保障培訓效果,免費提供半年的技術支持。
               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，曙海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，曙海的證書受到廣泛認可。
        		
                    
        部份程大綱
        		
                    
         
                    
        第0講 數據分析基本概念
        
0.1 商業數據分析的本質
        
0.2 商業數據分析中心建設
        
0.3 商業數據分析的階段與行業運用
        
0.4 商業數據分析在銀行中的運用
        
0.5 商業數據挖掘通用方法論
        
0.6 課程安排
        
第1講 準備知識
        
1.1.0 引言與課程介紹
        
1.1.1 Capital One的故事
        
1.1.2 風險管理的理解
        
1.1.3 巴塞爾協議介紹
        
1.1.4 三大類風險
        
1.1.5 信用評分卡類型
        
1.1.6 信用風險IT系統
        
1.2.1 數據挖掘方法分類
        
1.2.2 分類模型示例
        
1.3.1 R的身世和特點1
        
1.3.2 安裝R和包
        
1.4 數據分析流程演示
        
1.5 參考資料講解
        
第2講 R語言編程基礎與數據整合(分開2)
        
2.1.1 R的基本數據類型
        
2.1.2 R的數據結構
        
2.1.3 R程序控制
        
2.1.4_1 R的函數與包
        
2.1.4_2 R的函數與包
        
2.1.5 R的時間與日期類型
        
2.1.6 在R中讀取數據
        
2.2.1 背景介紹
        
2.2.2 數據庫基礎知識
        
2.2.3 數據介紹
        
2.3.1 SQL語句介紹
        
2.3.2 縱向連接表
        
2.3.3 橫向連接表
        
第3講 描述性統計分析基礎
        
3.1 描述性統計與探索型數據分析-1
        
3.1 描述性統計與探索型數據分析-2
        
3.2 APPLY函數族
        
3.3 制圖原理-1
        
3.3 制圖原理-2
        
3.4 R基礎繪圖包
        
3.5 GGPLOT2繪圖
        
3.6 使用SQL進行匯總
        
3.7_1 使用描述性方法做貸款違約特征探索_1
        
3.7_2 使用描述性方法做貸款違約特征探索_2
        
3.7_3 使用描述性方法做貸款違約特征探索_3
        
第4講 數據清洗與信息壓縮(分開2)
        
4.1 FRM提取行為變量
        
4.2 數據重組
        
4.3 抽樣知識
        
4.4.0 信息壓縮(概述)
        
4.4.1 分類變量重編碼（概化）
        
4.4.2 基于目標變量的轉換-WOE
        
4.5.1 主成分分析
        
4.5.2_1 變量聚類
        
4.5.2_2 變量聚類
        
4.6 臟數據或數據不正確
        
4.7 數據重復
        
4.8 缺失值處理
        
4.9 噪聲值處理
        
第5講 統計推斷基礎
        
5.1 參數估計
        
5.2 假設檢驗與單樣本T檢驗
        
5.3 兩樣本T檢驗
        
5.4 方差分析
        
5.5 相關分析
        
5.6 卡方檢驗
        
第6講 客戶價值預測_線性回歸模型與診斷
        
6.0 內容介紹
        
6.1 相關性分析
        
6.2.1 簡單線性回歸_1
        
6.2.1 簡單線性回歸_2
        
6.2.1 簡單線性回歸_3
        
6.2.2 模型解釋
        
6.2.3 多元線性回歸
        
6.2.4 多元線性回歸的變量篩選
        
6.3.0 線性回歸的診斷介紹
        
6.3.1 殘差分析
        
6.3.2 強影響點分析
        
6.3.3 多重共線性分析
        
6.4 數值預測評估原理
        
6.5.0 正則化方法介紹
        
6.5.1 嶺回歸
        
6.5.2 LASSO算法
        
6.6 附錄：估計方法
        
第7講 用邏輯回歸作申請評分信用評級
        
7.0 內容介紹
        
7.1 分類變量的相關關系
        
7.2 邏輯回歸
        
7.3 模型評估_1決策類
        
7.3 模型評估_2排序類介紹
        
7.3 模型評估_3ROC
        
7.3 模型評估_4其它排序類
        
7.3 模型評估_5R的實現
        
7.4 因果關系建模與取數邏輯
        
7.5 附錄：邏輯回歸估計方法
        
第8講 用決策樹做可表述的模式
        
8.1 決策樹建模思路
        
8.2 決策樹建?；驹?br>
8.3 Quinlan系列決策樹建模原理_1
        
8.3 Quinlan系列決策樹建模原理_2
        
8.4 CART決策樹建模原理_1
        
8.4 CART決策樹建模原理_2
        
8.5 模型修剪—以CART為例
        
8.7 組合算法與隨機森林
        
8.8 汽車貸款違約的模式表述
        
第9講 用神經網絡做行為信用評級
        
9.0 前言
        
9.1 基本概念
        
9.2 人工神經網絡結構
        
9.3 感知器與BP網絡_1
        
9.3 感知器與BP網絡_2
        
9.3 感知器與BP網絡_3
        
9.3 感知器與BP網絡_4
        
9.4 徑向基神經網絡_1
        
9.4 徑向基神經網絡_2
        
9.4 徑向基神經網絡_3
        
第10講 分類器入門與支持向量機
        
10.1.0 分類器的概念
        
10.1.1 KNN算法_1
        
10.1.1 KNN算法_2
        
10.1.2 樸素貝葉斯_1
        
10.2.1 支持向量機概述
        
10.2.2 支持向量機詳述_1
        
10.2.2 支持向量機詳述_2
        
10.2.2 支持向量機詳述_3
        
第11講 客戶聚類與聚類后畫像
        
11.1 基本概念
        
11.2 層次聚類_1
        
11.2 層次聚類_2
        
11.3.1 K-means聚類_1
        
11.3.1 K-means聚類_2
        
11.3.1 K-means聚類_3
        
11.3.2使用決策樹做聚類后客戶畫像
        
第12講 使用推薦算法提升客戶價值
        
12.1 廣告推薦介紹
        
12.2 購物籃分析與運用_1
        
12.2 購物籃分析與運用_2
        
12.3 相關性在推薦中的運用
        
12.4.1 協同過濾介紹
        
12.4.2 基于物品的協同過濾
        
12.5 基于內容的推薦
        
12.6 附錄：矩陣奇異值分解(SVD)在協同過濾中的運用
        
第13講 使用時間序列（ARIMA）分析做銷售量預測
        
13.1 認識時間序列
        
13.2 簡單時間序列分析法：平滑算法_1
        
13.2 簡單時間序列分析法：平滑算法_2
        
13.2 簡單時間序列分析法：平滑算法_3
        
13.2 簡單時間序列分析法：平滑算法_4
        
13.3 平穩時間序列（ARMA）模型設定與識別_1
        
13.3 平穩時間序列（ARMA）模型設定與識別_2
        
13.3 平穩時間序列（ARMA）模型設定與識別_3
        
13.4 非平穩時間序列（ARIMA）模型_1
        
13.4 非平穩時間序列（ARIMA）模型_2
        
13.5 實際數據時間序列建模步驟_1
        
13.5 實際數據時間序列建模步驟_2
        
13.5 實際數據時間序列建模步驟_3
        
第14講 汽車金融申請信用評級模型案例
        
案例1.1 業務理解
        
案例1.2 數據理解
        
案例1.3.1 拒絕推斷_1
        
案例1.3.1 拒絕推斷_2
        
案例1.3.1 拒絕推斷_3
        
案例1.3.2 變量粗篩
        
案例1.3.3 變量細篩與數據清洗_1
        
案例1.3.3 變量細篩與數據清洗_2
        
案例1.3.3 變量細篩與數據清洗_3
        
案例1.3.4 連續變量分箱WOE轉換
        
案例1.4 建模與模型評估
        
案例1.5 模型監測
        
                                		
                    
        
                  
        曙海教育實驗設備
        		
                      
        android開發板
        		
                      
        linux_android開發板
        		
                      
        fpga圖像處理
        		
                      
        
                      
        fpga培訓班*
        		
                      
         
                      
        本部份程部分實驗室實景
        		
                      
        曙海實驗室
        		
                      
        實驗室
        		
                      
        曙海培訓優勢
        		
                      
        		
                 
              
        		
        
          合作伙伴與授權機構
        



        Altera全球合作培訓機構

        		
                                    


        諾基亞Symbian公司授權培訓中心
        		
                                  


        Atmel公司全球戰略合作伙伴
        		
                                    


        微軟全球嵌入式培訓合作伙伴
        		
                                  


        英國ARM公司授權培訓中心
        		
                                    


        ARM工具關鍵合作單位
        		
                                  
        		
                    
        		
              
        		
        
          我們培訓過的企業客戶評價：
        
            曙海的andriod系統與應用培訓完全符合了我公司的要求，達到了我公司培訓的目的。特別值得一提的是授部份講師針對我們公司的開發的項目專門提供了一些很好程序的源代碼，基本滿足了我們的項目要求。
        ——上海貝爾，李工
            曙海培訓DSP2000的老師，上部份思路清晰，口齒清楚，由淺入深，重點突出，培訓效果是不錯的，
        達到了我們想要的效果，希望繼續合作下去。
        ——中國電子科技集團技術部主任馬工
            曙海的FPGA培訓很好地填補了高校FPGA培訓空白，不錯?？傊?，有利于學生的發展，有利于教師的發展，有利于部份程的發展，有利于社會的發展。
        ——上海電子，馮老師
            曙海給我們公司提供的Dsp6000培訓，符合我們項目的開發要求，解決了很多困惑我們很久的問題，與曙海的合作非常愉快。
        ——公安部第三研究所，項目部負責人李先生
            MTK培訓-我在網上找了很久，就是找不到。在曙海居然有MTK驅動的培訓，老師經驗很豐富，知識面很廣。下一個還想培訓IPHONE蘋果手機。跟他們合作很愉快，老師很有人情味，態度很和藹。
        ——臺灣雙揚科技，研發處經理，楊先生
            曙海對我們公司的iPhone培訓，實驗項目很多，確實學到了東西。受益無窮??！特別是對于那種正在開發項目的，確實是物超所值。
        ——臺灣歐澤科技,張工
            通過參加Symbian培訓，再做Symbian相關的項目感覺更加得心應手了，理論加實踐的授部份方式，很有針對性，非常的適合我們。學完之后，很輕松的就完成了我們的項目。
        ——IBM公司，沈經理
            有曙海這樣的DSP開發培訓單位，是教育行業的財富，聽了他們的部份，茅塞頓開。
        ——上海醫療器械高等學校，羅老師
        
            
        
          
        
                        		
        
          我們新培訓過的企業客戶以及培訓的主要內容：
        
         
                
        一汽海馬汽車DSP培訓
        蘇州金屬研究院DSP培訓
        南京南瑞集團技術FPGA培訓
        西安愛生技術集團FPGA培訓，DSP培訓
        成都熊谷加世電氣DSP培訓
        福斯賽諾分析儀器（蘇州）FPGA培訓
        南京國電工程FPGA培訓
        北京環境特性研究所達芬奇培訓
        中國科微系統與信息技術研究所FPGA高級培訓
        重慶網視只能流技術開發達芬奇培訓
        無錫力芯微電子股份IC電磁兼容
        河北科研究所FPGA培訓
        上海微小衛星工程中心DSP培訓
        廣州航天航空POWERPC培訓
        桂林航天工DSP培訓
        江蘇五維電子科技達芬奇培訓
        無錫步進電機自動控制技術DSP培訓
        江門市安利電源工程DSP培訓
        長江力偉股份CADENCE培訓
        愛普生科技（無錫）數字模擬電路
        河南平高電氣DSP培訓
        中國航天員科研訓練中心A/D仿真
        常州易控汽車電子WINDOWS驅動培訓
        南通大學DSP培訓
        上海集成電路研發中心達芬奇培訓
        北京瑞志合眾科技WINDOWS驅動培訓
        江蘇金智科技股份FPGA高級培訓
        中國重工第710研究所FPGA高級培訓
        蕪湖伯特利汽車安全系統DSP培訓
        廈門中智能軟件技術Android培訓
        上?？坡囕v部件系統EMC培訓
        中國電子科技集團第五十研究所，軟件無線電培訓
        蘇州浩克系統科技FPGA培訓
        上海申達自動防范系統FPGA培訓
        四川長虹佳華信息MTK培訓
        公安部第三研究所--FPGA初中高技術開發培訓以及DSP達芬奇芯片視頻、圖像處理技術培訓
        上海電子信息職業技術--FPGA高級開發技術培訓
        上海點逸網絡科技有限公司--3G手機ANDROID應用和系統開發技術培訓
        格科微電子有限公司--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        南昌航空大學--fpga高級開發技術培訓
        IBM公司--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
        上海貝爾--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
        中國雙飛--Vxworks應用和BSP開發技術培訓
        
                        
         
        		
                
        上海水務建設工程有限公司--Alter/XilinxFPGA應用開發技術培訓
        恩法半導體科技--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
        中國計量--3G手機ANDROID應用和系統開發技術培訓
        冠捷科技--FPGA芯片設計技術培訓
        芬尼克茲節能設備--FPGA高級技術開發培訓
        川奇光電--3G手機ANDROID系統和應用技術開發培訓
        東華大學--Dsp6000系統開發技術培訓
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        同濟大學--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
        上海醫療器械高等?？茖W校--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
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        浙江理工大學--Dsp6000圖像/視頻處理技術培訓
        臺灣雙陽科技股份有限公司--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        滾石移動--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
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        奧波--CortexM3+uC/OS開發技術培訓
        迅時通信--WinCE應用與驅動開發技術培訓
        海鷹醫療電子系統--DSP6000圖像處理技術培訓
        博耀科技--Linux系統開發技術培訓
        華路時代信息技術--VxWorksBSP開發技術培訓
        臺灣歐澤科技--iPhone開發技術培訓
        寶康電子--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
        上海天能電子有限公司--AllegroCandencePCB仿真和信號完整性技術培訓
        上海亨通光電科技有限公司--andriod應用和系統移植技術培訓
        上海智搜文化傳播有限公司--Symbian開發培訓
        先先信息科技有限公司--brew手機開發技術培訓
        鼎捷集團--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        傲然科技--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        中軟國際--Linux系統開發技術培訓
        龍旗控股集團--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        研祥智能股份有限公司--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        羅氏診斷--Linux應用開發技術培訓
        西東控制集團--DSP2000應用技術及DSP2000在光伏并網發電中的應用與開發
        科大訊飛--MTK應用（MMI）和驅動開發技術培訓
        東北農業大學--IPHONE蘋果應用開發技術培訓
        中國電子科技集團--Dsp2000系統和應用開發技術培訓
        中國船舶重工集團--Dsp2000系統開發技術培訓
        晶方半導體--FPGA初中高技術培訓
        肯特智能儀器有限公司--FPGA初中高技術培訓
        哈爾濱大學--IPHONE蘋果應用開發技術培訓
        昆明電器科學研究所--Dsp2000系統開發技術
        奇瑞汽車股份--單片機應用開發技術培訓
        
                        

        		
                 
              
        		
    
        		
    
        
      
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