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七周年站庆双课团《基于案例学习时间序列分析

  原标题: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》

  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。

  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。

  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!

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