七周年站庆双课团《基于案例学习时间序列分析》+《大数据的矩阵计算基础》

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七周年站庆特惠福利，参与拼团，199元即可团购到《基于案例学习时间序列分析》+《大数据的矩阵计算基础》这两门课程。

参团规则：

学费199元，邀请一人同行即可成团，2人成团

团长开团后，分享团购链接，另一位团友付学费参团，即可成团。

成团后系统自动将2人（包含团长）加入课程。

（团长有特惠福利，开团有礼！）

《基于案例学习时间序列分析》课程简介

几乎各个领域，不管是工业、企业、政府部分还是其他组织都需要进行预测。而时间序列分析作为统计预测中的一种重要方法，几乎所有存储有数据的公式或机构都有用到。

历史总是惊人地相似，这句话放到数据上也是没错的。我们经常会发现，数据会年复一年，日复一日地重复着其自身的规律。如何利用数据内在的规律来进行预测，这就是时间序列分析的重要任务。

本课程将着眼于时间序列的预测分析，通过一个个案例来给大家讲解不同的时间序列预测的分析方法。

 

课程大纲：

第一课：时间序列预测简介——预测的应用与目标

第二课：时间序列数据处理与数据可视化

第三课：基础预测模型——回归预测模型

             基于回归的时间序列模型

第四课：客流量预测——趋势模型分析

第五课：客流量预测2——ARIMA模型

第六课：股票价格预测——GARCH模型

             基于平滑的时间序列模型

第七课：商品销量预测——平滑法

第八课：商店销量预测——带有趋势的序列的平滑处理

第九课：电影票房收入预测——外部数据的使用

第十课：其他预测模型——logistic回归模型与神经网络

第十一课：预测结果的评估与维护

第十二课：实践案例——公共交通需求预测、游客量预测

《大数据的矩阵计算基础》课程简介

炼数成金开设数据分析课程有一段时间了。在诸多课程里，常见到有学员根本不知道矩阵是何物，可能从来没学过，也可能学过忘光了，但作为数据分析里最常见的数据结构类型，不理解矩阵，就看不懂公式，看不懂公式，就根本不懂数据分析的语言，学习起来犹如哑巴吃黄连有苦难言（《黑客帝国》里把那部控制一切的机器称为Matrix——“矩阵”，这肯定不是无缘无故的）。至于像听Page-Rank，因子分析和主成分分析，推荐系统同现矩阵这些内容那就更像听天书。由此我们萌发了开一门矩阵计算的基础课程，给大家补一下数学的念头!

课程内容：

第1课 面向小白的线性代数：矩阵基本知识，加减乘法，转置，行列式，秩，逆矩阵

第2课 计算机派上用场：常用矩阵计算工具，Excel，R，Matlab，怎样使用软件书写矩阵公式

第3课 了解直观背景是最好的学习方法：矩阵的代数意义，线性方程组，线性相关性

第4课 从初中生的二元一次到高精专的n元一次：线性方程组详解，克莱姆法则

第5课 任何东西只要画出图就解决了一大半：矩阵的几何意义，向量空间，基和维数，基变换

第6课 向高维空间进发：向量空间进阶，线性变换

第7课 抓住不变量是数学方法的本质所在：内积，正交矩阵，特征值和特征向量

第8课 给曲面分类：二次型，正定对称矩阵，二次型的对角化

第9课 从繁入简：矩阵分解，标准型

第10课 走向机器学习：SVD分解及其应用

第11课 回归分析的实质：广义逆矩阵及其应用

第12课 矩阵技术在机器学习中的应用

第13课 有100亿亿个元素的矩阵怎样存储：稀疏矩阵

第14课 挑战Google的核心秘密Pagerank计算：大型矩阵计算的并行化

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