此课程所属【数据分析师专业】 该专业内有15门推荐课程,目前平台推出【专业课程0元学】活动,只需0元即可在15门专业课程中任选5门学习,超值优惠,助您快速成长!点击这里了解 近年来,存储设备的单位成本以惊人的速度下降,我们可以轻而易举地积累起大量的数据。电信 运营商,可以记录用户通话、短消息、无线上网产生的每一条信令,省级运营商一小时写入存储设备的数据量可以达到几百G。电子商务网站,可以记录用户的每一 次交易,甚至每一次点击,可以复原用户的完整访问路径找出用户的兴趣点。城市监控体系,在各个重要路口,高速公路上的摄像头,每秒钟都在产生海量的视频数 据。在生命科学领域,对人体的DNA分析,一个个体就能产生几个G数据,可以想象如果一个生物信息数据库里包含了成千万的个体数据,信息量将会是怎样一个 规模,如此等等,不胜枚举。我们毫无疑问,正处于一个信息爆炸的时代。 不幸的是,我们得到的这些数据中的绝大部分,在它的生命周期里基本上都被闲置着,从来没有考虑过产生任何的价值,的用途就是“保存备查”。尽管“啤酒与尿布”的故事,已经写入教科书有10多年了,几乎每一个接受过专业教育的同仁都知道数据挖掘能产生的价值,但是直到今天,我们对数据的处理依然很低。造成这种情况的原因有很多。其中之一是,在各公司里保管数据的大多是IT人员,他们通常都缺乏必要的数学素质和知识基础去进行建模和深入的分析工作,即使是业务人员也鲜有对数据有深入认识者。我们推出大数据系列(包括Hadoop,NoSQL,Mahout等)和数据分析系列(包括R,SAS等)课程后,观察学员(特别是IT工作者和业务人员)的学习状况,发现他们中的大多数严重缺乏进一步挖掘数据价值所需的数学素养。本门课程的目标,正是要打破这种鸿沟,为大家巩固基础,为进一步在数据领域前进提供更强动力。统计学,被誉为是数据金字塔的“基础之基础”,统计学知识扎实,无论学习R,SAS,机器学习,数据挖掘,大数据分析等领域知识都会得心应手,省去回头补课的麻烦。 课程内容: 第1课 面向小白的统计学:描述性统计(均值,中位数,众数,方差,标准差,与常见的统计图表) 第2课 赌博设计:概率的基本概念,古典概型 第3课 每人脑袋里有个贝叶斯:条件概率与贝叶斯公式,独立性 第4课 啊!微积分:随机变量及其分布(二项分布,均匀分布,正态分布) 第5课 万事皆由分布掌握:多维随机变量及其分布 第5课 砖家的统计学:随机变量的期望,方差与协方差 第6课 上帝之手,统计学的哲学基础:大数定律、中心极限定理与抽样分布 第8课 点数成金,从抽样推测规律之一:参数估计之点估计 第9课 点数成金,从抽样推测规律之二:参数估计之区间估计 第10课 对或错?告别拍脑袋决策:基于正态总体的假设检验 第11课 扔掉正态分布:秩和检验 第12课 预测未来的技术:回归分析 第13课 抓住表象背后那只手:方差分析 第14课 沿着时间轴前进,预测电子商务业绩:时间序列分析简介 第15课 PageRank的背后:随机过程与马尔科夫链简介 授课时间: 课程将于10月30日开课,课程预计持续时间为17周。 授课对象: 这是一门数学课程,适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士(例如IT人,业务人员等)补强数学基础,以更好地学习更高级的数据分析,数据挖掘,机器学习课程 收获预期: 可以大幅度提高学员的数学基础,使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单,得心应手 授课讲师: 黄志洪(tigerfish),ITPUB创始人,炼数成金创始人。中山大学海量数据与云计算 研究中心主任。数据库专家,数据分析专家,有丰富的IT领域、数学领域的知识经验。曾经讲授炼数成金上《数据分析、展现与R语言》、《数据分析与 SAS》、《Hadoop数据分析平台》等多门受欢迎课程。他将带领他的数据分析团队完成整个授课工作。 何翠仪,中山大学统计学专业毕业,炼数成金专职讲师,在过去曾负责多门炼数成金数据分析课程的助教工作,目前正在主持建设炼数成金的认证题库系统。 课程试听: 新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
附图:炼数成金大数据课程地图 您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答 全国统一咨询热线 4008-010-006 咨询Email :edu01@dataguru.cn,edu02@dataguru.cn 咨询QQ: 2222010006 (上班时间在线) 技术热点、 行业资讯,培训课程信息,尽在炼数成金官方微信,低成本传递高端知识!技术成就梦想!欢迎关注! |