上海涛德顾问学院

大数据培训,CCAH认证培训,CCDH认证培训,Cloudera培训,大数据挖掘培训,数据科学家培训,最高端,最高薪大数据挖掘及算法培训只在涛德顾问学院
大数据培训:CCAH认证培训,学习Cloudera CCAH认证培训,Hadoop 2.0 生态系统下的 大数据管理培训,可选学习大数据ETL集成培训.
学习Hadoop,Hive,
Impala,Yarn,
Sqoop,Flume等大数据管理,ETL,查询技术
数据培训,R语言培训,数据科学家培训。我们主要学习数据分析,大数据R接口,概率统计及其在R语言的实现
学习分类,聚类,回归,异常检测,等数据挖掘在R语言中的实现.
学习PCA,FA因子分析、SVM支持向量机、NN神经网络算法

大数据科学家培训:驱动一个新时代的到来

 

数据科学家是什么?

数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据数学算法的专家(不同于统计学家或分析师)

 

数据科学家需要学什么:

一个优秀的数据科学家最重要的能力就是懂数学算法、懂数学软件、懂数学算法开发、机器学习、人工智能算法开发。

 

数据科学家的薪水:

IT业薪水之王:最高约200万,最低约30万 。平均年薪50万,且一直在上涨。市场需求量与供应量为约为10:1 !

 

涛德是中国独家推出数据科学家培训的大数据培训机构!



  

 

涛德顾问学院大数据管理、分析、挖掘、机器学习培训课程体系


模块一:大数据管理 

1:Cloudera Hadoop  CCAH 认证培训(4天):

大数据时代:Hadoop认证变身高薪敲门砖,目前我们正处在大数据时代,企业要向“数据驱动”模式转换,Hadoop人才需求很大,但是国内外Hadoop人才短缺。国外譬如OracleAppleHP等都不再坐等合适的具有Hadoop技能的应聘者上门,而是逐渐采取派遣其员工参加ClouderaHadoop培训和认证考试。

因为Cloudera目前是全球最成功的Hadoop商业化运营公司,其在业界的地位类似于RedhatLinux的地位。Cloudera所提供Hadoop服务已经持续了三年,同时也为其在企业级Hadoop软件份额是最大的,甚至在Oracle大数据一体机中,采用的Hadoop也是由Cloudera所提供。在过去1年中,通过Cloudera Hadoop培训的相关人才是所有Hadoop认证人才中最抢手的。

CCAH 认证培训内容

Apache Hadoop的应用案例


Hadoop分布式文件系统


Hadoop数据载入


MapReduce


规划Hadoop集群


Hadoop安装和基本配置


安装配置HiveImpalaPig


Hadoop客户端


高级配置


Hadoop安全


管理和调度作业


集群维护


集群监测和排错





模块二:大数据分析工程师:R语言大数据分析培训

备注:本课程同时学习概率统计学及其在R语言与大数据环境下的实现


培训时间:4天


课程内容:

R语言基础

R语言简介

R数据类型和对象、读写数据


R语言连接大数据系统

如何用R连接Hadoop,Hive平台

如何用R连接RDBMS平台


R语言程序编写基础

R语言控制结构、函数、日期时间

循环

随机数与抽样模拟

随机数的产生

随机抽样


概率与统计数学基础

中数、众数、方差、标准差计算
正态分布
卡方分布
常见概率公式
常见概率密度函数
置信度
假设检验

R语言与统计分析

统计模拟

标准计分与离差分析

R语言求概率

R语言中的正态分布,卡方分布等概率密度分析


双变量相关分析

相关系数

相关比

R语言中实现克莱姆相关系数分析


独立性检验

R语言的假设检验的实现


回归分析

调用R语言回归分析对数据进行预测




模块三:数据挖掘: R语言数据挖掘工程师培训

培训时间:4天


IT业界新贵,最低年薪约20万,最高100万,平均35万年薪!


学员基础:在完成R语言数据分析师课程基础上学习。



课程内容:

本课程主要讲述中R语言中通过调用R语言相关函数实现常见分类,聚类,回归,异常检测,数据挖掘分析,及相关数学算法原理。


备注:本课程包括回归预测分析的数学知识学习,同时学习在不调用R自带的回归分析函数情况下。直接用R编写回归分析代码。


胜任目标:数据挖掘工程师,大数据挖掘工程师,高级BI工程师



1 R语言数据挖掘基础

描述 Data Miner 工具

基础数据挖掘工作流简介


2 R语言中的数据分类

2 Classification 

数据分类模型介绍

数据源配置

创建与配置聚类模型

模型测试与比较

商业案例分析

 

3 R语言中的回归分析

3 Regression Models

回归分析模型介绍s

数据源配置

创建与配置回归模型

模型测试与比较

商业案例分析

 

4 R语言中的聚类分析

4Clustering Models

回归分析模型介绍s

数据源配置

创建与配置聚类模型

模型测试与比较

商业案例分析

 

5 R语言中的实施异常检测

5Anomaly Detection

配置检测模型与算法

商业案例分析


6 R语言高级开发 数据挖掘的算法实现

回归分析原理

回归分析模型的数据基础

现实的商业数据映射到矩阵操作

将矩阵映射到模型的变量

开发R语言回归分析代码







    模块四:基于数据挖掘、机器学习、AI算法的数据科学家培训



    课程简介:

    本课程培训主要以PCA主成分分析,FA因子分析、SVM支持向量机、DNN神经网络等数据挖掘,机器学习,人工智能为案例,讲述如何R语言中完全自主编写算法实现数据挖掘和数据分析


    学员要求:本科学历,完成之前的数据挖掘工程师内容。完成相应基础测试。


    课程时间:7天 


    备注:本培训课程同时学习高级数学知识,及R语言编程。本课程不会调用R语言现有的PCA,FASVMDNN等包和函数。而是讲述如何自己编写这些函数

    胜任目标:数据挖掘算法工程师,机器学习算法工程师,AI人工智能算法工程师,数据科学家

     

    课程内容:

     线性代数数学基础及微积分数学基础

    排列组合

    矩阵

    对称矩阵

    三角矩阵

    对角矩阵

    逆矩阵 与线性方程组

    解线性方程组和求矩阵的逆矩阵

    R语言求行列式

    线性相关与无关

    映射f的核

    向量

    线性映射

    向量的秩

    Kerf:映射f的核

    Imf:映射f的像空间

    特征eigen值和特征eigen向量

    特征值和特征向量的几何含义

    R语言的实现

    矩阵也可以表示为(同特征向量和特征值表示)

    微积分基础

    微积分在R语言中是实现

    蒙特卡洛仿真

     

    二:PCA主成分分析 STEP BY STEP R语言代码实现

    主成分分析的结构公式:    

    标准化变量算法       

    标准化变量直接的平均值=0,标准差=0    

    主成分的个数 = 自变量的个数 

    1主成分和2主成分得分     

    主成分分析方法步骤1:变量标准化,及R语言     

    主成分分析方法步骤2:求出相关矩阵,及R语言命令

    R语言2变量详细计算

    R语言3变量及矩阵运算     

    步骤,求特征值和特征向量及R语言命令   

    步骤,基于特征值和特征向量画出散点图   

    步骤根据步骤4,求出第一,第二主成分公式    

    步骤,求出个各样本的第一,第二主成分   

    步骤7  画出样本主成分的散点图     

    主成分 数据分析 

    累计贡献度    


    降维分析-(因子分析)FA      STEP BY STEP R语言代码实现

    FA PCA的区别 

    因子分析的核心是确定 因子载荷量 

    R语言变量标准化命令  

    案例对购买宝马汽车的分两类    

    STEP1,计算均值与方程 并进行变量标准化    

    STEP2 F的均值为0,方差为1;令E1 E2,  E3.对应的各样本向量的平均值=0,方差记为 d12(E1), d22(E1), d32(E1)        

    STEP3  假定公共因子F与独立因子,独立因子之间都是不相关的。  

    STEP 4 计算:Q1,Q2,Q3 的均值 u1,u2,u3之间的单相关系数。    

    STEP 5 计算:各 u1,u2,u3内部样本的单相关系数。      

    STEP6 改写相关矩阵    

    STEP 8 将上面第7 的式子做整理得到 新的矩阵公式        

    STEP 9 带入数据到第8步的矩阵,需样本数据的 对应的相关矩阵      

    STEP 1-9 R语言命令      

    STEP 10,求解对角线上值 1-di2 | i=1,2,3   42

    STEP11:求解因子个数对应的最大特征值与特征向量     43

    STEP12 :验证:特征向量主成的矩阵

    STEP 10-12 R语言对应代码命令   44

    STEP 13 STEP11 求出的新矩阵对角线值替换STEP10的对角线值。 

    STEP 14 再次求出  STEP 13 对应的 特征值和特征向量

    STEP 15 观察 STEP 14 的对角线值(共性方差)是否大于

    STEP 16 将最后一个循环的 平方根 λ(λ)*  t1t2t3 作为A矩阵的结果       

    STEP 13-16 R语言代码实现

    因子分析结果分析        

    旋转方法最大方差正交旋转法(Varimax 方法) R语言实现        

     

    升维分析-SVM支持向量机R语言STEP BY STEP 代码实现

    Step 1: SVM基本原理

    Step 2: 验证常规回归分析中线性不可分场景  

    Step 3: SVM基础代码实现

    Step 4: 超平面代码实现       

    与标准R语言内置SVM对比结果


    人工智能,深度学习-神经网络DNN  R语言STEP BY STEP 代码实现案例

    DNN基础概念

    权重与偏差R代码编写

    神经元R代码编写

    设计DNN框架

    DNN训练,预测与可视化分析

    与标准R内置DNN对比结果



    为什么要选择涛德顾问学院所提供的大数据培训:

     

    涛德大数据培训课程特色

     

    一 体系全面:

    大数据数据领域全覆盖,Hadoop CCAH 国际认证、大数据与关系型数据库ETL集成、大数据分析与数据挖掘一个都不少。

    二 课程深度

    不同意普通的培训机构只培训常规的Hadoop管理和开发,涛德的大数据培训,覆盖管理,集成,分析,挖掘。真正让数据产生价值,让大数据驱动企业利润奔跑。

    三 概率学、统计学、机器学习,人工智能的完美结合

    大数据开发的目的是为了有意义的商业分析,涛德的数据挖掘课程还贯穿统计分析学,概率学知识。涛德大数据挖掘课程基于完整金融行业分析案例。真个课程就是一个完整项目案例

    四 涵盖最全面大数据职业方向

    Hadoop管理员

    大数据分析师

    大数据工程师

    数据挖掘工程师

    机器学习工程师

    数据科学家

      联系

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