本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。 主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。 尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。 虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。
本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。
课程目录：
01.数据挖掘及工具简介
02.数据准备：导入、预处理、导出
03.关联分析、关联规则
04.K-Means 聚类、辨别分析
05.线性回归、逻辑回归
06.决策树、神经网络
07.文本挖掘
08.web挖掘（上）
09.web挖掘（下）
10.推荐系统
11.模型评估、优化
12.时间序列
13.宏、循环、数据集处理
14.异常检测
15.编程工具包
16.RapidMiner电子版教程
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