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Minitab初級數(shù)據(jù)分析培訓
 
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      增加互動環(huán)節(jié), 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數(shù)限3到5人,超過限定人數(shù),安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續(xù)班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆若學員成績達到合格及以上水平,將獲得免費推薦工作的機會
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   質(zhì)量以及保障

      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術(shù)支持,以便保證培訓后的繼續(xù)消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業(yè)機會。
      ☆4、合格學員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升您的職業(yè)資質(zhì)。

課程大綱
 

第一部份

 

1. DOE 介紹及發(fā)展

 

1. DOE 重要性及作用

 

2. DOE 中常用術(shù)語介紹(因子、水平、響應(yīng)、主效應(yīng)、交互作用)

 

3. DOE 分析思路及實施步驟

 

2. 全因子設(shè)計

 

1. 基于 Minitab 生成正交表;2K 因子設(shè)計、一般全因子設(shè)計及裂區(qū)設(shè)計

 

2. 中心點、區(qū)組、仿行的意義與實現(xiàn)

 

3. 基于 Minitab 全因子設(shè)計案例介紹;響應(yīng)優(yōu)化器優(yōu)化及預測

 

3 部分因子設(shè)計

 

1. 為何需要部分因子設(shè)計;部分因子設(shè)計與全因子設(shè)計關(guān)系

 

2. 部分因子設(shè)計優(yōu)點與缺點;

 

--混淆、分辨度、字長概念

 

3. 基于 Minitab 進行部分因子設(shè)計的案例介紹

 

第二部份

 

1 離散型響應(yīng)試驗設(shè)計

 

1. 什么是離散型響應(yīng);二值、名義值、順序值

 

2. 離散型響應(yīng) DOE 與連續(xù)型 DOE 區(qū)別

 

3. 離散型響應(yīng) DOE 分析步驟與思路

 

4. 離散型響應(yīng) DOE 案例介紹

 

2 響應(yīng)曲面設(shè)計

 

為何需要響應(yīng)曲面設(shè)計;

 

響應(yīng)曲面設(shè)計與因子設(shè)計的關(guān)系

 

序貫設(shè)計的實施步驟與分析思路

 

響應(yīng)曲面設(shè)計名詞(軸點、角點、序貫性、旋轉(zhuǎn)性)

5. Box-Behenken 設(shè)計

 

6. 中心復合設(shè)計

--中心復合序貫設(shè)計

--中心復合表面設(shè)計

--中心復合有界設(shè)計

 

7. 最速上升法

--最速上升路徑的確定

--基于 Minitab 宏命令設(shè)置最優(yōu)上升區(qū)域

8.完整響應(yīng)曲面設(shè)計案例介紹

--基于因子設(shè)計判斷因子顯著性

--利用最速上升法查找最優(yōu)實驗區(qū)域

--利用響應(yīng)曲面設(shè)計探測因子最佳取值

 

3 混料設(shè)計

 

1. 混料設(shè)計的概念與使用場景

 

2. 混料設(shè)計的原理及幾何思維

 

3. 幾種常見混料設(shè)計的實施

--單純形質(zhì)心法

--單純形格點法

--極端頂點法

 

第三部份

 

基于大數(shù)據(jù)(機器學習)建模

 

1 機器學習基礎(chǔ)入門

 

1. 機器學習應(yīng)用類型及相關(guān)術(shù)語

 

2. 機器學習與統(tǒng)計學之間的區(qū)別

 

3. 機器學習應(yīng)用場景及分析模式

 

4. 機器學習三要素及面臨挑戰(zhàn)

 

5. 機器學習數(shù)據(jù)組織

 

6. 基于 CART 算法簡單案例介紹

 

2 機器學習分類及模型評估

 

1. 二元分類法、多項分類

 

2. 回歸分析法

 

3. Logistics 分析

 

3 CART 與 TREENET 詳解

 

1. 什么是 CART?

 

2. CART 分析的原理及算法

 

3. CART 分析案例介紹

 

4. CART 模型開發(fā)步驟

 

5. TreeNet 介紹:隨機梯度提升

 

6. TreeNet 過程及要點

 

7. TreeNet 算法原理及高緯度建模核心

 
 
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