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　　會(huì)議主題

　　R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)核心技術(shù)與應(yīng)用案例

　　時(shí)間地點(diǎn)

　　2017年4月21日----4月23日北京理工大學(xué)(具體教室會(huì)另行通知報(bào)名學(xué)員)

　　(時(shí)間安排：外地參會(huì)人員20日?qǐng)?bào)到，21日～23日正式會(huì)議，21日～22日晚上安排答疑)

　　主辦機(jī)構(gòu)

　　主辦方：雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)

　　雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)是以數(shù)據(jù)科學(xué)為主題的在線社區(qū)，運(yùn)營(yíng)實(shí)體為繪辰科技(北京)有限公司。網(wǎng)站包含視頻課程、問(wèn)答、資訊等模塊。雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)專注于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的普及和推廣，致力于向數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者提供溝通平臺(tái)。

　　雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)已成為Microsoft高級(jí)分析培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)的在中國(guó)大陸地區(qū)唯一的合作伙伴，也是RStudio公司在中國(guó)大陸唯一的合作伙伴。

　　協(xié)辦方：北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新學(xué)習(xí)中心，北京友萬(wàn)信息科技有限公司

　　培訓(xùn)目標(biāo)

　　本次研討會(huì)采取深入淺出的方法，先以簡(jiǎn)單的案例引入R數(shù)據(jù)分析的基本原理，隨后重點(diǎn)講解多種常用單元的功能和特性，以及有R數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)的實(shí)用技術(shù)和處理方法，緊密結(jié)合應(yīng)用實(shí)例，針對(duì)工作中存在的疑難問(wèn)題進(jìn)行分析講解和專題討論，有效提升與會(huì)者解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。學(xué)完課程之后，學(xué)員可以用R作為工具獨(dú)立完成數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)流程。

　　培訓(xùn)特點(diǎn)

　　有別于其他培訓(xùn)機(jī)構(gòu)將機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)拆解開(kāi)講解的方法，我們以全流程的完整案例講解利用R完成數(shù)據(jù)整理、探索性數(shù)據(jù)分析、建模分析、模型評(píng)估、報(bào)告展示等環(huán)節(jié)。

　　有別于有些培訓(xùn)機(jī)構(gòu)將R語(yǔ)言的培訓(xùn)做成編程語(yǔ)言和函數(shù)介紹的做法，我們將R語(yǔ)言的應(yīng)用與業(yè)務(wù)實(shí)際相結(jié)合。

　　我們還有動(dòng)手實(shí)踐環(huán)節(jié)，有老師和助教解答學(xué)員在操作中遇到的問(wèn)題。

　　還將針對(duì)工作中存在的疑難問(wèn)題進(jìn)行分析講解和專題討論，有效提升學(xué)員解決復(fù)雜問(wèn)題的能力。

　　學(xué)習(xí)結(jié)束后，學(xué)員可得到本次課程的全程視頻，以便進(jìn)一步學(xué)習(xí)。

　　培訓(xùn)對(duì)象

　　各省市、自治區(qū)從事金融、醫(yī)療、保險(xiǎn)、生態(tài)、衛(wèi)生、計(jì)量、統(tǒng)計(jì)、銀行、通信、環(huán)境、基金行業(yè)與數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)相關(guān)的企事業(yè)單位技術(shù)骨干、科研院所研究人員和大專院校相關(guān)專業(yè)教學(xué)人員及在校研究生、碩士、博士等相關(guān)人員，以及廣大R愛(ài)好者。

　　講師介紹

　　陳堰平，雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)創(chuàng)始人，北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新學(xué)習(xí)中心導(dǎo)師團(tuán)成員，2017年1月獲“微軟最有價(jià)值專家”榮譽(yù)稱號(hào)。畢業(yè)于中國(guó)人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，曾獲CQF國(guó)際數(shù)量金融認(rèn)證，先后任新華社指數(shù)中心技術(shù)總監(jiān)、SupStat Analytics中國(guó)區(qū)首席技術(shù)官。在統(tǒng)計(jì)咨詢、數(shù)據(jù)挖掘、開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)解決方案等領(lǐng)域有近十年的經(jīng)驗(yàn)，曾為國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、微軟、惠普、德勤咨詢、聯(lián)想、豐田、招商銀行、花旗銀行、東方航空、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)聯(lián)通、國(guó)家檢察官學(xué)院等機(jī)構(gòu)做過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)方面的培訓(xùn)和咨詢。曾開(kāi)發(fā)貝葉斯動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的R包ssDLM，譯作有《R語(yǔ)言編程藝術(shù)》、《實(shí)用數(shù)據(jù)分析》和《R語(yǔ)言臨床數(shù)據(jù)分析》，主講的在線公開(kāi)課《R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析入門(mén)》、《R語(yǔ)言大規(guī)模數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)》已在多個(gè)平臺(tái)上發(fā)布，累積學(xué)習(xí)人數(shù)過(guò)萬(wàn)人。

　　李?lèi)偅~約大學(xué)金融傳媒碩士，特許金融分析師認(rèn)證(CFA)，曾就職于紐約的賣(mài)方投資研究機(jī)構(gòu)做數(shù)據(jù)分析師，現(xiàn)就職于中關(guān)村某金融科技創(chuàng)業(yè)公司，任資深數(shù)據(jù)分析師。

　　培訓(xùn)費(fèi)用

　　在職人員3200元/人，學(xué)生2500元/人。含會(huì)議注冊(cè)費(fèi)、資料費(fèi)、場(chǎng)地費(fèi)。食宿費(fèi)用自理。

　　參與雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃，更可以減免大筆學(xué)費(fèi)，只要你足夠勤奮，可以免費(fèi)學(xué)!!

　　獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃

　　為雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)(www.xueqing.tv)投稿的用戶(原創(chuàng)或翻譯文章)，可以獲得代金券(按文章質(zhì)量，獎(jiǎng)勵(lì)50到200元不等)，以抵扣線上線下課程學(xué)費(fèi)，投稿請(qǐng)聯(lián)系管理員 contact@xueqing.tv

　　注冊(cè)并登錄雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)，進(jìn)入用戶中心，然后進(jìn)入邀請(qǐng)頁(yè)面(http://www.xueqing.tv/me/invite)，獲得邀請(qǐng)鏈接后，轉(zhuǎn)發(fā)給好友，如果對(duì)方成功注冊(cè)，雙方都可獲得獎(jiǎng)勵(lì)，可抵扣學(xué)費(fèi)。

　　累計(jì)五天(可不連續(xù))轉(zhuǎn)發(fā)本課程通知到自己朋友圈，并附上推薦理由，截圖發(fā)給我們的工作人員，報(bào)名可優(yōu)惠200元。

　　優(yōu)惠政策

　　現(xiàn)場(chǎng)班老學(xué)員8折優(yōu)惠

　　三人以上同時(shí)報(bào)名9折優(yōu)惠

　　六人以上同時(shí)報(bào)名8折優(yōu)惠

　　注：報(bào)名者可同時(shí)享受優(yōu)惠政策與獎(jiǎng)學(xué)金計(jì)劃，具體辦法請(qǐng)咨詢工作人員。

　　報(bào)名方式

　　請(qǐng)前往http://www.xueqing.tv/r-training/填寫(xiě)報(bào)名表，我們隨后會(huì)聯(lián)系您。確認(rèn)報(bào)名后，請(qǐng)通過(guò)以下三種支付方式中的一種來(lái)繳費(fèi)(請(qǐng)保留支付憑證，拍照或截圖發(fā)給我們的工作人員 )：

　　方式一：對(duì)公轉(zhuǎn)賬

　　開(kāi)戶名繪辰科技(北京)有限公司

　　開(kāi)戶銀行中國(guó)工商銀行股份公司北京大鐘寺東路支行

　　賬號(hào) 0200151609100034763

　　方式二：支付寶

　　賬號(hào) pay@xueqingtv.com

　　戶名繪辰科技(北京)有限公司

　　方式三：現(xiàn)場(chǎng)繳費(fèi)

　　外地學(xué)員請(qǐng)于20號(hào)提前報(bào)到，北京學(xué)員可于21號(hào)早上8點(diǎn)～8點(diǎn)半報(bào)到，繳費(fèi)并領(lǐng)取發(fā)票和紙質(zhì)邀請(qǐng)函，以及上課教材。

　　由于21號(hào)早上現(xiàn)場(chǎng)人比較多，鼓勵(lì)北京學(xué)員也于20號(hào)報(bào)到

　　課程安排

　　本次討論會(huì)采取“線上+線下”的方式，雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)已經(jīng)上線了數(shù)門(mén)在線課程，免費(fèi)向公眾開(kāi)放，我們會(huì)在課程里介紹R語(yǔ)言的基礎(chǔ)知識(shí)。參加線下課程的學(xué)員，除了可以學(xué)習(xí)線上免費(fèi)課程，還可以在線下學(xué)習(xí)更加深入的行業(yè)案例，并在課后得到線下課程的視頻。

　　線上課程

　　R語(yǔ)言的介紹及基礎(chǔ)語(yǔ)法：如何學(xué)習(xí)R，R的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，控制語(yǔ)句等

　　讀寫(xiě)數(shù)據(jù)：從文件、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)等數(shù)據(jù)源讀取數(shù)據(jù)，保存數(shù)據(jù)到文件、數(shù)據(jù)庫(kù)

　　數(shù)據(jù)整理入門(mén)：數(shù)據(jù)的變換、重塑、拆分合并以及匯總

　　數(shù)據(jù)可視化：基礎(chǔ)繪圖系統(tǒng)、lattice、ggplot2等介紹

　　請(qǐng)于線下課程開(kāi)始之前自己學(xué)習(xí)以下課程

　　http://www.xueqing.tv/course/1

　　http://www.xueqing.tv/course/64

　　http://www.xueqing.tv/course/31

　　http://www.xueqing.tv/course/66

　　http://www.xueqing.tv/course/67

　　http://www.xueqing.tv/course/69

　　線下課程

　　時(shí)間： 2017年4月21日～23日地點(diǎn)：北京理工大學(xué)

　　課程大綱

第一天
第一講 R語(yǔ)言介紹及R語(yǔ)言基礎(chǔ)語(yǔ)法	1. 什么是R 及如何學(xué)習(xí)R 2. Rstudio，擴(kuò)展包，工作空間 3. 數(shù)據(jù)對(duì)象 4. 向量化操作 5. 函數(shù)和控制語(yǔ)句 6. R命令提示符及R 腳本文件	涉及知識(shí)點(diǎn)： dplyr包：數(shù)據(jù)整理、篩選、匯總 ggplot2：數(shù)據(jù)可視化探索性數(shù)據(jù)分析：交叉表預(yù)測(cè)性分析：利用指數(shù)平滑等方法預(yù)測(cè)銷(xiāo)售量 knitr包：自動(dòng)化報(bào)表 flexdashboard包：儀表盤(pán) 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng) 案例一：針對(duì)一份電子商務(wù)網(wǎng)站的訂單數(shù)據(jù)，從產(chǎn)品、客戶、地區(qū)等維度來(lái)分析銷(xiāo)售額和利潤(rùn)，也可以時(shí)間的維度縱向分析銷(xiāo)售趨勢(shì)。案例二：使用R抓取鏈家網(wǎng)站數(shù)據(jù)并分析
第二講數(shù)據(jù)整理與數(shù)據(jù)可視化	1. 數(shù)據(jù)變換、重塑及拆分合并 2. 匯總數(shù)據(jù)、字符串操作、日期操作 3. R 語(yǔ)言中的可視化函數(shù) 4. 單變量的特征、比例的構(gòu)成 5. 多變量的關(guān)系、展現(xiàn)時(shí)間的變化
第三講用R做可重復(fù)研究和自動(dòng)化儀表盤(pán)	1. 如何用R在重復(fù)研究中自動(dòng)生成分析報(bào)告 2. 可視化展示：并用shiny包創(chuàng)建基于Web的動(dòng)態(tài)儀表盤(pán)，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)銷(xiāo)售額動(dòng)態(tài)比較圖 3. 用knitr編寫(xiě)自動(dòng)化報(bào)告
第二天
第四講初等統(tǒng)計(jì)方法及線性回歸模型	1. 簡(jiǎn)單線性回歸 2. 回歸診斷 3. 多元回歸 4. 非參數(shù)回歸 5. 參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)；回歸分析；主成分分析、因子分析、聚類(lèi)分析等等	涉及知識(shí)點(diǎn)： glm、glmnet等函數(shù)的使用因子變量的處理共線性的識(shí)別和處理 Logistic、多分類(lèi)Logistic、定序Logistic模型的參數(shù)估計(jì)，以及模型系數(shù)的商業(yè)理解案例三：二手車(chē)定價(jià)模型案例四：網(wǎng)站可疑流量識(shí)別案例五：學(xué)校教學(xué)效果評(píng)價(jià)
第五講 Logistic回歸及多分類(lèi)Logistic模型	1. logistic回歸原理 2. 實(shí)現(xiàn)原理及輸出解釋 3. 無(wú)序多分類(lèi)的logistic回歸模型 4. 多分類(lèi)有序反應(yīng)變量logistic回歸應(yīng)用
第六講混合效應(yīng)模型及分層線性模型介紹	1. 方差分析 2. 重復(fù)測(cè)量的方差分析 3. 混合效應(yīng)模型 4. 分層線性模型
第三天
第七講樹(shù)結(jié)構(gòu)模型	1. C4.5算法構(gòu)造決策樹(shù)的過(guò)程 2. CART的算法實(shí)現(xiàn) 3. C5.0算法生成決策樹(shù)及規(guī)則集 4. 隨機(jī)森林	涉及知識(shí)點(diǎn)： rpart、C50、randomForest、xgboost等包的使用利用caret包做數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練、模型效果評(píng)估 ROC曲線與最佳閾值的選取根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)目的來(lái)優(yōu)化模型機(jī)器學(xué)習(xí)模型特征選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu) 案例：利用美國(guó)的招聘網(wǎng)站indeed的數(shù)據(jù)源，借助EDA探索分析方法，尋找可用feature來(lái)預(yù)測(cè)薪資薪酬，建模，評(píng)估模型，并選擇最優(yōu)結(jié)果
第八講 Boosting方法	1. Bagging的概念和應(yīng)用 2. GBM 3. XGboost
第九講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)	1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念和應(yīng)用 2. Back Propogate的概念和理解 3. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在美國(guó)的發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景 4. 深度學(xué)習(xí)算法及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)