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案例:航空公司客户价值分析(R语言实现)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据清洗、特征构建和数据标准化的主要方法,并且能构建模型实现客户分群,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

案例:P2P信用贷款风险控制(R语言实现)

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一、课程简介       通过学习本案例,可了解P2P信贷的概念,掌握数据抽取、数据探索、数据预处理与分析建模的主要方法和技能,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

项目合作:PySpark项目案例开发

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2.熟悉PySpark相关操作,包含但不限于多种数据源读取、行动算子和操作算子的使用、数据处理、模型构建与评估等。 3.熟悉Hive相关操作,包含但不限于数据存储、数据简单查询等。

项目合作:Spark项目案例开发

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2.熟悉Spark相关操作,包含但不限于多种数据源读取、行动算子和操作算子的使用、数据处理、模型构建与评估等。

项目合作:Spark项目案例开发

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2.熟悉Spark相关操作,包含但不限于多种数据源读取、行动算子和操作算子的使用、数据处理、模型构建与评估等。

Python特征工程实战

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一、课程简介       通过学习本课程,可掌握特征工程的概念、数据预处理、特征构建、特征选择、降维与特征转换、特征学习的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

语音识别中的HMM声学模型

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对于音频信号,神经网络能够从原始数据中提取特征,一些基于神经网络模型被提出并且表现得比传统的机器学习模型效果更好 。      本案例的主要分析目标如下。     

案例:运营商流失用户分析与预测

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一、课程简介       通过学习本案例,可掌握数据去重、缺失值和异常值处理的主要方法、掌握数据特征分析、模型构建与求解的主要方法和技能,并为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

案例:客户购买品牌预测

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握数据变换、数据集成和类不平衡处理等主要方法和技能,掌握模型的构建方法并能够对模型进行优化,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。

信用卡高风险客户识别(Python)

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一、课程简介      通过学习本案例,可掌握对获取的数据进行处理以及可视化分析的主要方法和技能,可以构建相应的模型进行客户分群,并进行模型评价,为后续相关课程学习及将来从事数据分析工作奠定基础。