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[云计算&大数据] 【重磅首发】WY微专业数据挖掘工程师 视频教程 完整全套价值1300

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  • TA的每日心情
    难过
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    [LV.Master]伴坛终老

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    推广达人宣传达人突出贡献优秀版主荣誉管理论坛元老vip会员

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    发表于 2016-10-18 16:57:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
    学习数据挖掘?想成为数据挖掘工程师?数据挖掘工程师是高薪职业,也是竞争较少的职业,市面上数据挖掘建模的课程少之又少,本站将尽量为大家提供学习所需,发布更多相关课程。4 Y3 J7 m5 F/ i0 n

    6 x8 {: W9 X! b& i3 e' w2 T% {价值1300元的数据挖掘工程师 零基础掌握数据挖掘技巧 此套课程仅提供论坛终身VIP会员下载学习。
    ( U/ Z! N0 `0 i( E; X/ k$ y/ ], K( K" t5 W& {: Q3 ^# }
    另外有需要的同学也可以看看 大数据开发工程师视频教程
    ; o% _7 X, Y3 J* r$ i网易微专业 大数据工程师(升级版)
    & X; n" K3 ]6 [# ^- o( m6 Chttps://www.365exe.com/thread-8594-1-1.html3 ]% u" `" q. S* \) |
    (出处: 三六五网络学院)
    ) [1 U, y) [1 x! y# T0 U1 b) _* r1 w8 X) P. f( ?0 `5 i/ }) L
    22.jpg
    ) K, h5 v% |: Q9 r: I# E 11.jpg
    2 G5 \+ B: R& R3 F5 ~4 ?  Z0 L; U+ y" g; T( C2 w
      本课程基于R语言,系统讲解如何将数据挖掘方法运用到客户关系管理中。学校学习重方法,实际工作重流程。一个高质量的模型既要求预测能力强,又要求运行稳定。这要求建模人员不但通晓各种建模方法的性能,还要对数据生成和采集过程有深入的了解。本课程从基础开始讲解,直到行业实际运用,满足有志于从事信用风险分析工作人员的学习需求。为了展现数据分析师真实的工作情景,本课程使用R进行讲解。R语言灵活、算法更新快,但是算法不稳定,很多检验功能不完善,这给专业数据分析人员带来很大的不便。本课程希望能使学员登堂入室,了解到这些不足,避免潜在的问题,直接面向运用提供解决方案。1 q6 r7 F5 V7 @% Y& Z( y
    8 v$ A* T, V6 v/ }( S" _
    讲师介绍
    3 F. G% P: x2 c来自经管之家、CDA数据分析研究院的资深讲师
    * H8 t$ p' Z4 d( J% h5 D4 o: q0 q
    2 Z/ C  M" H5 M课程详细:
    6 u' @5 R4 H# \& k7 Q0 t4 [第一部分:数据挖掘与信用风险建模+ t" F) G3 ~) x- P' m4 j
    0引言与课程介绍.avi
      y- G3 U+ g6 X$ [$ F1.1.1 Capital One的故事.avi7 @& p4 r5 B7 m' H% b6 b
    1.1.2 风险管理的理解.avi
    ! W3 E0 p, i; C  s' c0 {3 W1 `1.1.3 巴塞尔协议介绍.avi
    ( w* G: G4 \' k( g& e1.1.4 三大类风险.avi
    2 ~% V% a- D  q0 r9 h1.1.5 信用评分卡类型.avi
    + i$ I0 q0 G1 o/ r8 F1.1.6 信用风险IT系统.avi$ o& R' A4 f+ I+ b( F
    1.2.1 数据挖掘方法分类.avi
    / d! G( R) N7 q: B. K. o0 P% o1.2.2 分类模型示例.avi
    * O: d* }5 W# B- D1.3.1 R的身世和特点.avi  W, M) V  ]& X% W! x  U* H
    1.3.2 安装R和包.avi' _5 d) q) ~+ A, Z  T; j
    1.4数据分析流程演示.avi
    ) ^1 G8 i1 Z" N+ i( e4 ~1.5 参考资料讲解.avi
    : n) {* m2 O, c! c/ e+ k- [3 y. K$ @% o& Q. A. B7 A- `
    11.png
    5 X0 o  K& A1 B- p8 _% t+ `2 d+ a; ~0 ?' y( G) L
    第二部分:R语言编程与数据整合: g7 W0 ^) j/ V" \1 P9 E* N% h
    2.1.3 R程序控制
    8 V1 o. e4 c# D0 x% d2.2.2 数据库基础知识+ V% O9 q5 r" v4 j4 G
    2.1.1 R的基本数据类型4 N1 [+ ?& l2 e* `9 t, T
    2.1.4 R的函数与包% u! v3 @, D% G  V3 O# r' q2 L
    2.1.5 R的时间与日期类型
    1 w: j! H9 N, K8 C6 ?2.3.2 纵向连接表
    , w( h% `+ {+ q: N2.2.3 数据介绍
    . J5 N5 r1 N& z, L2.2.1 背景介绍# ^" P5 P# q! h) G
    2.3.1 SQL语句介绍, G2 Q, [1 k( S6 E- f6 I! N2 T1 R. g% c
    2.1.2 R的数据结构
    6 {# e" _- j$ W1 a! a2.1.6 在R中读取数据
      [7 i$ g( [: Z! H4 n2.3.3 横向连接表
    . I& T& O2 M' k/ @5 n# F 22.png
    9 u% S4 e5 m: ?
    * b  d1 s  h, l3 c第三部分:描述性统计分析% u. N" w4 z' h3 o6 t- @
    3.4 R基础绘图包
    * p3 H5 r8 F$ }) `+ {5 R2 E3.7 使用描述性方法做贷款违约特征探索-28 J% y1 E9 v9 x- A9 o" G' l7 o
    3.3 制图原理-2& {2 D, q4 U; c7 i3 T
    3.6 使用SQL进行汇总% p0 q9 m* I" x6 ]
    3.7 使用描述性方法做贷款违约特征探索-1) g; j) b2 Z2 v1 D2 o! o( [
    3.3 制图原理-1
    + [6 T) c- \0 [# l' }6 a3.5 GGPLOT2绘图+ Q- X4 o) Q+ O6 w' |
    3.7 使用描述性方法做贷款违约特征探索-3
    ( G2 u: y" W" r8 i! D! t  C3 {3.2 APPLY函数族6 Y& Z/ E: y- R* y  D* \! }
    3.1 描述性统计与探索型数据分析-1; [1 q$ H: `' @5 R* q  ?4 h
    3.1 描述性统计与探索型数据分析-2
    ) ]! w- h8 [1 }, d* Y 33.png $ s* Q  y3 P8 l" l8 W+ q
    7 W0 ^$ v3 n7 B  W
    第四部分:数据整合和数据清洗2 m. `$ `( l- Y8 b: q* v
    4.8 缺失值处理' Y1 o4 G0 d6 u! l- B
    4.2 数据重组/ `' m! {$ M5 h! D( }# ?! _2 w
    4.1 FRM提取行为变量
    , S  ^& [8 [3 c( I4.4.1 分类变量重编码(概化)
    " `4 Y4 L0 }0 W5 [" _- r5 G9 `4.4.2 基于目标变量的转换-WOE: `$ j' D6 K+ M
    4.9 噪声值处理
    8 X5 x0 M7 D, y1 ]7 w( ^/ q4.5.2_2 变量聚类( P# Z- e$ Y3 q( h0 k1 f( C
    4.4.0 信息压缩(概述)
    1 Z5 z, p3 j) w4.6 脏数据或数据不正确! I# d. R  ?! o% I, D9 [5 b
    4.7 数据重复  V3 a7 J$ _2 l! ?
    4.5.1 主成分分析9 g8 E" t0 V# f' o; e+ y% l+ S
    4.3 抽样! @7 ^( H0 l; Z) v3 G/ s) B4 S
    4.10 第二周作业讲解
    0 C# [& m$ h8 Z! W4.5.2_1 变量聚类
    / S: ?( O- T3 g, H" I$ ` 11.png
    9 m9 }: e4 C% _/ t0 e" V$ e
    ( `6 s& P* I/ y% t* b5 D# S第五部分:统计推断基础
    - k$ m$ Z- g- S" E, F5.1 参数估计2 M' s0 D6 L1 W
    5.5 相关分析5 ^9 j6 _. v5 |$ A2 u
    5.3 两样本T检验1 N" J, @- ]+ a& U7 K2 y9 A' [
    5.6卡方检验
    9 U; ]/ V5 T0 {0 x5.4 方差分析! Y1 ~9 u6 |5 G: ~) P8 K+ \
    5.2 假设检验与单样本T检验( A5 K5 Y( u0 _! J$ t, e9 M! L
    22.png . }6 }, W0 E5 B$ {0 u

    ' J0 f# ]* Y. u+ k第六部分:客户价值预测--线性回归模型与诊断
    $ C7 L1 h9 a$ t: m% W& D6.6 附录:估计方法
      e2 {) [" v5 A6.3.1残差分析
    5 W6 Q5 ]! T/ K* w0 m$ V! @! }) L6.5.1岭回归
    2 Y3 L& z( N% i; c& F3 I6.2.4多元线性回归的变量筛选2 k- i+ i  U% h7 [: s+ @
    6.1 相关性分析
    4 w  S0 ?0 b2 C& R6.2.2 模型解释: B6 J* R4 U5 q, |1 U5 ^& [& x, g! G
    6.2.3多元线性回归
    7 [2 q; a; V+ W1 |% `3 H2 y6.3.0线性回归的诊断介绍
    4 U9 f6 g2 }, j7 C6.5.2 LASSO算法5 E" b6 p* m6 x" d
    6.3.2强影响点分析
    ( n. ?* C; Z2 ]! y3 W6 x- G/ F' Z6.0 内容介绍% A5 M/ L" B% F7 a
    6.5.0 正则化方法介绍
    / i" N6 E/ [. R6.4 数值预测评估原理3 D" ^8 S  A3 N/ V
    6.2.1简单线性回归
    8 D# ]8 `% [2 o/ K6.3.3多重共线性分析
    5 k5 o8 U) d0 |/ Z/ u( F 33.png - e" `: K  [8 J2 p5 [/ Y

    ( z' x) Y' s; y- D第七部分:逻辑回归构建初始信用评级$ [' T% O; h/ W# F
    7.3 模型评估_3ROC4 \$ E& m4 w* G+ Y) P! q
    7.4 因果关系建模与取数逻辑
    ; E4 \7 e1 m1 M* U7.3 模型评估_4其它排序类, [3 V/ d, G- f* S+ U1 }
    7.3 模型评估_1决策类
    5 h* h* }: C$ _( ]. w- ^7.1 分类变量的相关关系
    ; e6 _5 p, {! @& n7 L7.5 附录:逻辑回归估计方% R6 _6 J# [7 L  v
    7.0 内容介绍  ?  E3 y- K- b6 b' U- N# ]+ V
    7.3 模型评估_2排序类介绍$ U$ ?3 Z7 ^& E$ ]8 a
    7.2 逻辑回归
    % h! }8 @. X* P9 Z4 a7 d' f7.3 模型评估_5R的实现4 d* z- C# |' G2 `$ x
    77.png / o7 z4 d& W$ d0 G' _7 W
    ( ]( n- y9 c# a' L' D9 N
    第八部分:使用决策树进行信用评级
    % Q2 @( {8 ]7 j' E+ y7 ]8.8 汽车贷款违约的模式表述
    0 H) o8 @: M( |9 e4 m( v9 _/ B* h8.5 模型修剪——以CART为例5 ?. W+ ~- I% Z; k* Z
    8.7 组合算法与随机森林0 s& r4 H9 V. i0 ?- c" G
    8.2 决策树建模基本原理. D+ e/ M/ K% u
    8.3 Quinlan系列决策树建模原理
    " K! h9 l* C7 P$ `/ d' H+ G8.1 决策树建模思路
    * V# o7 @9 W; i( S3 T0 t8.4 CART决策树建模原理6 X# U* G5 ~- x9 X- ^, A$ @
    88.png 6 H5 v1 t* z# E# h  f+ o, P) g
    ) @6 X; k0 o4 o4 X$ V
    第九部分:汽车金融信用违约预测模型案例
    : \7 A" Q9 ]2 v' N案例1.3.1 拒绝推断03
    6 `  I  q  S2 a, q/ `; l- Q: q案例1.6 模型监测
    $ W8 x4 V" v' ?6 d/ \, |& i第七周作业讲解2 G) S$ v3 ~2 E
    案例1.1 业务理解0 M5 @* [- A5 [% W' {( a
    案例1.3.3 变量细筛与数据清洗02% l/ j! ~2 ~1 S& \' Q' b5 H
    案例1.3.2 变量粗筛
    : b0 I1 ~8 {+ {7 o/ V案例1.3.3 变量细筛与数据清洗01
    & a+ [8 B' F. {- Y6 ^; J案例1.3.3 变量细筛与数据清洗03+ f# y4 @4 P, J% k) ^* v& c9 ]# I
    案例1.4  建模_案例1.5  模型评估) p8 q3 S) q" p3 d1 d4 _
    案例1.2 数据理解
    % r$ V/ X; s* g3 m案例1.3.1 拒绝推断01: Y# U) L% I: K# S+ @, r- J0 ]
    案例1.3.1 拒绝推断02
    ; U% @8 g7 H; E 99.png
    4 g. X1 d( `; z' |" g4 S
    # |9 j* G% p  Z# C, p6 P) E第十部分:使用神经网络进行信用行为评分
    8 V2 W" l9 O+ q/ c& G; T. X  r2 i9.3 感知器与BP网络_4
    ' T9 a' M; ~7 W8 i0 Q9.3 感知器与BP网络_1# R+ ^; e4 [0 C* b! L4 y$ q# C4 y
    9.1基本概念) s6 ?) ?' j" W4 V
    9.2人工神经网络结构' A) W, j+ C) _$ }" w
    9.3 感知器与BP网络_3
      F$ e1 k/ @, o& |% K; G9.0前言+ _* T* W# e2 N7 V
    9.4 径向基神经网络_1
    3 o/ f8 w9 U' N: X; n9.4 径向基神经网络_2
    ' t3 g2 e5 T  p4 ^9.4 径向基神经网络_3
    5 w9 ^; X: }! x- G' }: h9.3 感知器与BP网络_2
    * e2 d5 m$ c) s4 W# L 1010.png 0 k' I8 e, [$ i- |  o0 S/ i

    . {' `- r! `; l2 V0 \全套文件共3.53GB,已压缩打包,方便各位快速下载!8 s, S; ^: Q* P  N1 M1 R9 N
    数据挖掘工程师.png , H* g; g; k* ]; l5 I1 e

    : X( c$ B9 C8 u: R+ I5 B' V: V下载地址:
    ; e8 {4 u4 W" I, ]9 l4 v
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
    & O6 b( t7 x# ?: L0 H$ b* y8 _2 K8 Y

    ! ~* \& A6 [5 S% y' _
    - h1 j  K6 ]0 [1 f* h$ E5 G/ m5 ^
    7 ^8 ]3 J% p1 ~' H" l* D2 t
    ' u' k4 Y0 ]4 x; `

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  • TA的每日心情
    奋斗
    5 小时前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2016-10-18 17:01:36 | 显示全部楼层
    还是365网络学院好
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  • TA的每日心情
    开心
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    发表于 2016-10-18 17:08:02 | 显示全部楼层
    来看一下,终极VIP就是好
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2016-10-18 17:36:25 | 显示全部楼层
    学技术 找教程 就上 WWW.365CMD.COM 花最少的钱,学最多的技术!
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  • TA的每日心情
    开心
    2021-6-7 16:25
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2016-10-18 17:41:28 | 显示全部楼层
    支持一下!!!!!!!!
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-7-20 14:13
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2016-10-18 19:24:39 | 显示全部楼层
    365网络学院就是好
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    世界之大,学无边际
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    发表于 2016-10-19 08:08:28 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2016-10-19 09:51:07 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    不错的教程啊 支持一下了
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