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        大數據價值挖掘課程

         
           班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
               每期人數限3到5人。
           上課時間和地點
        上課地點:【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 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
        最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2025年4月7日--即將開課-----即將開課,歡迎垂詢
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           質量保障

                1、可免費在以后培訓班中重聽;
                2、免費提供課后技術支持,保障培訓效果。
                3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

        課程大綱
        培訓對象

        1. 小型企業的技術負責人;
        2. 大中型企業的數據部門相關人員、或是對數據感興趣的其他部門的研發總監、部門經理、一線研發工程師等人員均可。

        學員基礎

        技術出身,了解基本的研發思想即可。

        課程大綱
        主題 內容
        數據挖掘

        1. 引言:數據挖掘中的務實與務虛
        通過數據挖掘的獲得的價值有很多,表現在很多方面,總體歸結為實與虛兩類。本小節將講訴什么是務實?什么是務虛?并以幾個案例展開闡述在公司不同的發展階段,該如何實現務實業務與務虛業務的最佳結合。
        2. 無監督機器學習及案例
        無監督機器學習技術常常用于數據的探索、降維,本小節著重描述數據挖掘中常常用到的哪些無監督學習方法及技術。將結合多個案例,介紹幾種無監督學習技術的原理、工具以及應用實例。
        3. 有監督機器學習及案例
        有監督機器學習技術在數據挖掘中占有重要的地位,它通過學習歷史數據來建立各種預測模型。本小節重點闡述數據挖掘中常常用到的有監督學習方法、技術及工具。將結合多個案例,介紹多種有監督學習技術的原理、工具以及案例。
        4. 個性化推薦系統:不同業務場景下的個性化推薦解決方案
        在各大互聯網公司中,個性化推薦往往是使用最廣泛的數據挖掘應用。本文講從詳細闡述個性化推薦系統的歷史發展、原理、常用技術,并結合幾種不同業務場景,詳細介紹如何搭建適合不同業務場景下個性化推薦系統。
        5. 深度學習及案例
        深度學習是近十年人工智能領域中取得的一個重大突破。它的出現極大的增強了對數據的理解力。本小節將結合案例簡要介紹深度學習的發展歷史、原理、難點、常用工具以及相關應用。
        6. 綜合案例:從海量互聯網數據中挖掘有用的輿情信息
        本文將以一個完整的輿情分析系統為案例,系統性的闡述了如何將以上學習到的無監督學習技術、有監督學習技術以及深度學習技術結合起來,建立一個實用的、功能完備的數據挖掘系統。







         

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        端海培訓實驗設備
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        本課程部分實驗室實景
        端海實驗室
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        端海培訓優勢
         
          備.案.號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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