《R语言数据挖掘实习就业班》9月24日广州周末班！18天实战培训+3个月实习+高薪就业！

特色1、完成全真案例实训，相当于3年工作经验

教材包含公司十多年来积累的项目中10个精选案例。一个项目案例平均工期为3~4个月，学会10个精选案例相当于拥有30~40个月的项目经验，大约为3年工作经验，而且是3年精品项目的项目经验！

应用型人才培养采用全真案例实训模式，通过学员分组组成项目团队并指定一名项目经理，培训讲师相当于客户，将项目需求派发给项目组，逐步深入引导学员直至项目完成。培训教材主要采用由泰迪科技与华南师大、韩山师院、广工大、广技师等高校联手打造的《R语言数据分析与挖掘实战》。

该书以实践和实用为宗旨，深度与广度兼顾，实践与理论并举，是企业在数据挖掘领域探索10余年和高校资深讲师联合经验总结之作。全书以R语言作为实践环境，通过10+1个真实案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中快速领悟看似高不可攀的数据挖掘理论。为方便授课及自学需要，图书还配备了建模阶段的过程数据文件、PPT课件，以及基于MATLAB、SAS EM、SPSS Modeler、R、TipDM等上机实验环境下的数据挖掘各阶段程序/模型及相关代码。

特色2、全程项目参与

4个月的全真案例实训结束后，学员进入项目实战环节，所有项目均是从泰迪科技在建数据挖掘项目剥离出来的子课题。项目团队一般3~5人（项目经理由具有丰富经验的公司数据挖掘工程师担任，组员为学员，自开班以来，学员参与建设的项目主要包括：

1、信息系统客户服务感知及管控系统 (东莞供电局)

2、客户空调使用习惯数据挖掘 (格力电器)

3、热水器用水事件划分与洗浴识别项目 (美的电器)

4、维修派工数据挖掘分析 (海信集团)

5、公安情报挖掘甄别辅助系统 (广东省公安)

6、电信资源预测分析系统 (省电信规划设计院)

7、石油勘探中的油气层自动评价 (辽宁中录油气)

8、水产健康养殖专家系统 (珠江水产研究所)

9、海水增养殖区环境综合评价系统 (黄海水产研究所)

10、非侵入式用电分析与负荷识别 (南方电网)

11、变电设备健康度评价模型研究 (广东电科院)

12、设备故障与气象环境关联度分析模型 (广东电科院)

13、渔业环境中石油类环境风险评价 (黄海水产所)

14、人工湿地处理废水动态模型 (黄海水产所)

15、停电事件影响度分析 (广西电科院)

16、厌氧消化过程预测和预警 (北京轻工业环境保护所)

17、杆塔座标错误标定及预测 (广东电科院)

18、自适应防窃漏电智能诊断模型 (北海供电局)

19、基于电商平台家电设备的消费者需求及产品分析数据挖掘 (美的电器)

20、法律服务咨询数据分析与地域热点事件识别 (找法网)

1、完善的课程体系

国内第一家开展大数据挖掘培训的机构，拥有自主知识产权的课程体系，每年为众多高校提供大数据挖掘实训和企业提供内训、咨询服务。课程体系主要包括数据挖掘基本理论、hadoop基础、数据分析工具(Matlab、SPSS、SAS、R)、行业案例分析、项目实习。数据挖掘人才培养课程体系不仅包括数据挖掘师必备理论、工具、技术，案例，还有相对应的项目实战，为大数据行业提供能随时上岗的数据挖掘师。

2、优秀的师资团队

由《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《Mahout算法解析与案例实战》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》、《医学数据挖掘实用教程》等畅销图书作者亲自主讲，讲师团队均具有硕士以上学历，兼具高校和企业的工作经历，具有丰富的大型企业数据挖掘应用与咨询经验。每一位讲师都是从企业公开课培训中筛选出来的，都是频繁得到学员好评的老师，老师特别注重学员实际工作能力的培养，在传授知识的同时，通过技能类课程演练与相关项目实战，提升学员在大数据挖掘建模方面的能力。泰迪科技还定期举办技术研讨座谈，由知名企业技术负责人主持，与学员分享行业真实案例，并互动答疑。我们专注大数据挖掘，而不会简单地围绕相关概念做文章，因此，老师都是实战派，不是学院派！3、全程项目式培训

业内第一个大数据挖掘实战派团队授课：

实战项目贯穿整个教学助教一对一服务，严格把控教学过程公司项目经理带队，学员全程参与。4、就业优势

完善的就业管理制度，就业班主任全程跟进，掌握每个学员的学习特点，并安排专业的就业指导及面试技巧课程，保障每个学员顺利就业。

案例一：电力窃漏电用户自动识别

通过采集电力计量自动化系统的电流、电压、功率因数等用电负荷数据，用电异常等终端报警信息以及电力营销系统提供的历史窃漏电用例，归纳出窃漏电用户的关键特征，构建出窃漏电用户的识别模型，最终通过监测用户用电数据，实现窃漏电用户的实时在线诊断。

案例二：家用电器用户行为分析及事件识别

家用电器在使用过程中，因地区气候、区域不同、用户年龄性别差异，形成不同的机组使用行为，称之为用户的使用习惯。根据用户使用热水器的使用行为构建出洗浴事件识别模型，进而深入了解热水器在用户所在区域的真实使用习惯，优化新产品的设计和布局营销。

案例三：电商品论数据情感分析

随着互联网与移动互联网的快速发展，网上购物将成为人民生活的一部分。网民在电商平台上浏览和购物，产生了海量的数据，如何利用好这些碎片化、非结构化的数据，将直接影响到企业产品在电商平台上的发展，也是大数据在实际企业经营中的应用。对于用户在电商平台上留下的评论数据，运用文本分析方法，了解用户的需求、抱怨，购买原因以及产品的优点、缺点，对于改善家电设备产品及用户体验有着重要的意义。

案例四：基于水色图像的水质评价

由于水色能反映水中浮游植物的种类和多少，因此可通过观察水色变化来调控水质，维持养殖水体生态系统中浮游植物、微生物类、浮游动物等合理的动态平衡。通过历史水产专家经验判断结果以及用数码相机按照标准进行水色采集的数据，利用图像处理技术，实现基于水色图像的水质自动评价。

案例五：基于关联规则的电子商务智能推荐服务

根据电子商务网站采集到的用户访问数据，对用户的访问内容作关联规则分析，探寻用户访问网站的业务逻辑关系，为用户推荐精确的知识内容与服务，从而建立稳定的网站忠实顾客群，实现客户链式反应增值，为企业实现更为人性化的客户定位，提高消费者满意度。