課程說明:
現實世界中許多元素或個體可以被視為一個點,其間的互動關係使得個體間產生了聯繫,因而形成一個網路結構。除了文字資料中文件與字詞,可以表達成網路關係外,巨量資料時代下的網路資料還包括Internet上的網頁結構、化學分子結構、蛋白質互動結構、電腦網絡結構、論文引用關係、社交結構、借貸關係、交通路網⋯等,都是常見的網路資料。透過網路資料視覺化與挖掘的技術,我們可以擷取出隱藏在網路資料中不同對象間的關聯與重要性,根據分析模型來發掘異常的交易或入侵行為、疾病檢測、網頁排名、網頁分類、社交關係分析等,因此網路資料探勘技術在商業上具有高度的應用價值。
本課程涵蓋網路資料分析的基礎技術,著重於資料視覺化與資料探勘技術的延伸應用。從基本的名詞定義到網路結構化的資料呈現,以各式實作案例貫穿老師的講解,期能讓學員挖掘出潛藏於網路格式資料中的價值。
課程目標:
學習運用R語言進行網路資料視覺化,並進行網路資料分析。
課程特色:
以案例實作為導向,內容涵蓋網路資料視覺化與網路資料探勘,期能協助學員運用強大且開源的R語言,處理與分析網路類型的資料。
課程時間及優惠:
課程天數:2天;上午9:30至下午4:30(中午休息1小時)
原價10,800元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)
早鳥(6月2日前)/舊生:7,000元/人
二人以上團體:6,500元/人
三人以上團體:6,000元/人
講師介紹:
AsiaAnalytics專業講師:鄒慶士 教授
臺灣工業技術學院(TAIWAN TECH) IE/OR博士(1990~1994),曾任教於新竹市中華大學企業管理學系所副教授(1996~2001),世新大學資訊管理學系所副教授(2001~2004),兼任中原、空中、實踐、東吳、中央等大學講師/副教授/教授(1991~),著有「大數據分析與應用實戰:統計機器學習之資料導向程式設計(東華書局總經銷)。」
專長領域為大數據與資料探勘、機器學習、多目標最佳化、進化式計算、賽局模型、等候網路與企業電子化等。現任臺北商業大學資訊與決策科學研究所教授暨資料科學應用研究中心主任。
課程大綱:
課程主題 | 詳細內容 | 時數 |
網路資料探勘基礎 (6 HR) | 網路資料探勘簡介 | 1 |
網路圖形繪製與視覺化 | 1.5 | |
節點、邊線與網路特性分析 | 1.5 | |
派系分析與意見領袖案例 | 1 | |
網路異常偵測 | 1 | |
網路資料探勘進階 (6 HR) | 連結分析 | 1.5 |
PageRank案例 | 1.5 | |
HITS案例 | 1 | |
網路資料分類 | 1 | |
網路資料維度縮減 | 1 |
※時間、流程會依現場上課狀況調整,以上僅供參考用。
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