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         坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
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  上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

 
课程大纲
   
 


在大数据时代下,随之引起了数据挖掘,数据分析,机器学习等的迅速发展。于此同时,也让人们越来越注意到R语言功能的强大。R语言以其语法简单,做图优美,开元免费的特点,在企业里备受欢迎。随着大数据的火爆,R语言也能和Hadoop结合,成为能处理大量数据的RHadoop,再加上有些关系型数据库开始正式支持R语言,应用也会越来越广泛。

 

介绍什么是机器学习以及R语言
R语言基础——r语言结构:介绍常见的数据结构
R语言基础——r语言管理数据:介绍导入导出文件等
R建模基础——探索和理解数据:探索数据的结构和变量之间的关系
机器学习——回归分析:以实际的案例为基础介绍回归分析 
机器学习——logistics回归:以实际的案例为基础介绍logistics回归
机器学习——KNN:以实际的案例为基础介绍KNN
机器学习——决策树: 以实际的案例为基础介绍决策树
机器学习——朴素贝叶斯:以实际的案例为基础介绍朴素贝叶斯
机器学习——聚类:以实际的案例为基础介绍聚类分析
机器学习——关联分析:以实际的案例为基础介绍关联分析
R语言——rattle包:为大家介绍R中可视化机器学习的rattle包(一)
R语言——rattle包:为大家介绍R中可视化机器学习的rattle包(二)



 

        Troubleshooting Java Applications
                Classpath Errors
                Class Loaders
                Common Java Errors
        Troubleshooting Servers
                Native Libraries
                Threading Architecture
                Work Managers
                Deadlocks
                Overload Protection
                Deployment Problems
        Troubleshooting JDBC
                Data Source Management
                Diagnostics
                Debug Flags
                Connectivity Problems
                Connection Leaks
                Database Availability
        Troubleshooting JMS
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                Diagnostics
                Debug Flags
                Overload Protection
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        Troubleshooting Security
                SSL Internals
                Keystore Management
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                Common LDAP Problems
        Troubleshooting Node Manager
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