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 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
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每期人數(shù)限3到5人。 |
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上課時間和地點 |
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上課地點：【上?！浚和瑵髮W(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） 【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 【廣州分部】：廣糧大廈 【西安分部】：協(xié)同大廈
最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班）：2020年3月16日 |
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實驗設(shè)備 |
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☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學員免費推薦工作
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質(zhì)量保障 |
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1、培訓過程中，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、培訓結(jié)束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術(shù)支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。 |
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課程大綱 |
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MATLAB基礎(chǔ)及統(tǒng)計應(yīng)用課程大綱
該課程提供了對 MATLAB 和Statistics Toolbox中的統(tǒng)計工具的全面介紹。本課程適用于初級用戶以及希望對MATLAB數(shù)據(jù)處理功能做全面了解的中級用戶，課程中包含的眾多實例和練習將帶您體驗MATLAB的統(tǒng)計應(yīng)用。課程將探討編程、繪圖與可視化、統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘等主題。具體包括：
MATLAB編程基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)文件的讀寫操作
繪圖——數(shù)據(jù)的可視化
數(shù)據(jù)預(yù)處理（平滑處理、標準化變換和極差歸一化變換）
概率分布、隨機數(shù)及蒙特卡洛模擬
描述性統(tǒng)計量和統(tǒng)計圖
參數(shù)估計
假設(shè)檢驗
數(shù)據(jù)分布擬合與檢驗
方差分析
回歸分析
常用數(shù)據(jù)挖掘方法
第一 MATLAB編程基礎(chǔ) |
MATLAB簡介 |
MathWorks公司和MATLAB產(chǎn)品介紹
課程設(shè)置，教材介紹
MATLAB的安裝與啟動 |
MATLAB 用戶界面 |
本節(jié)介紹MATLAB開發(fā)環(huán)境和用戶界面的主要功能. 這些功能的具體應(yīng)用會在后面的章節(jié)中進一步細化講解。
MATLAB工作界面
命令窗口（Command Window）
歷史命令窗口（Command History）
當前目錄窗口（Current Directory）
工作空間窗口（Workspace）
程序編輯窗口（Editor）
MATLAB幫助系統(tǒng)
從文件中讀取數(shù)據(jù)
保存和加載變量
繪圖與圖形修飾 |
變量、表達式、數(shù)組運算 |
本節(jié)介紹如何輸入MATLAB指令，創(chuàng)建和讀取變量中的數(shù)據(jù)，如何進行數(shù)組運算。
變量的定義與賦值
數(shù)據(jù)類型
數(shù)據(jù)輸出格式
常用函數(shù)
矩陣的定義
特殊矩陣
高維數(shù)組
定義元胞數(shù)組（Cell Array）
定義結(jié)構(gòu)體數(shù)組
定義數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)表
矩陣的算術(shù)運算
矩陣的關(guān)系運算
矩陣的邏輯運算
矩陣的其他常用運算 |
MATLAB程序設(shè)計 |
要想充分利用MATLAB強大的功能解決復(fù)雜的問題，就不得不自己編寫程序，這就需要了解MATLAB的程序文件——M文件。M文件分腳本文件和函數(shù)文件。本節(jié)開始先介紹腳本文件和函數(shù)文件。之后介紹MATLAB的程序流程控制方法以及程序調(diào)試方法，接下來介紹匿名函數(shù)、子函數(shù)和嵌套函數(shù)的概念。
M文件——腳本文件和函數(shù)文件
MATLAB語言的流程結(jié)構(gòu)
編寫自己的腳本文件
編寫自己的函數(shù)文件
程序調(diào)試
匿名函數(shù)、子函數(shù)與嵌套函數(shù) |
第二 MATLAB數(shù)據(jù)讀寫、可視化和描述性統(tǒng)計 |
從TXT文件中讀取數(shù)據(jù) |
TXT文件是純文本文件，本節(jié)以TXT文件為例，介紹從文本文件中讀取數(shù)據(jù)的方法。包括界面操作和編程操作。
利用界面操作導入TXT文件
調(diào)用函數(shù)讀取數(shù)據(jù) |
把數(shù)據(jù)寫入TXT文件 |
本節(jié)介紹把數(shù)據(jù)寫入文本文件的方法。
調(diào)用函數(shù)寫數(shù)據(jù)到TXT文件 |
從EXCEL文件中讀取數(shù)據(jù) |
本節(jié)介紹從Excel文件中讀取數(shù)據(jù)的方法。
利用界面操作導入Excel文件
調(diào)用函數(shù)讀取數(shù)據(jù) |
把數(shù)據(jù)寫入EXCEL文件 |
本節(jié)介紹把數(shù)據(jù)寫入Excel文件的方法。
調(diào)用函數(shù)寫數(shù)據(jù)到Excel文件 |
圖形對象與圖形對象句柄 |
在對數(shù)據(jù)進行計算分析時，圖形能非常直觀地展現(xiàn)數(shù)據(jù)所包含的規(guī)律，而MATLAB提供了非常豐富的繪圖函數(shù)，并且能通過多種屬性設(shè)置繪制出各種各樣的圖形，本節(jié)將對圖形對象與圖形對象句柄、二維繪圖、三維繪圖、圖形的打印和輸出等內(nèi)容作詳細介紹。
圖形對象與圖形對象句柄
1?? 句柄式圖形對象
2?? 獲取圖形對象屬性名稱和屬性值
3?? 設(shè)置圖形對象屬性值
?? 二維圖形繪制
1?? 基本二維繪圖函數(shù)
2?? 二維圖形修飾和添加注釋
3?? 常用統(tǒng)計繪圖函數(shù)
4?? 特殊二維繪圖函數(shù)
?? 三維圖形繪制
1?? 常用三維繪圖函數(shù)
2?? 三維圖形的修飾和添加注釋
?? 圖形的打印和輸出
1?? 把圖形復(fù)制到剪貼板
2?? 把圖形導出到文件
3?? 打印圖形 |
數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
數(shù)據(jù)導入到MATLAB之后，通常需要對數(shù)據(jù)進行一些預(yù)處理，例如平滑處理（或去噪）、標準化變換和極差歸一化變換等。本節(jié)介紹數(shù)據(jù)預(yù)處理的MATLAB實現(xiàn)。
數(shù)據(jù)的平滑處理
數(shù)據(jù)的標準化變換
數(shù)據(jù)的極差歸一化變換 |
分布、隨機數(shù)及蒙特卡洛模擬 |
本節(jié)主要介紹常用概率分布及概率計算，產(chǎn)生各種分布隨機數(shù)，以及基于隨機數(shù)的蒙特卡洛模擬。
概率分布
統(tǒng)計工具箱中的分布
產(chǎn)生隨機數(shù)
隨機數(shù)流
任意分布的隨機數(shù)
蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬 |
描述性統(tǒng)計量和統(tǒng)計圖 |
本節(jié)介紹描述性統(tǒng)計量和常用統(tǒng)計圖，主要內(nèi)容包括：
計算描述性統(tǒng)計量
常用統(tǒng)計圖 |
第三 MATLAB統(tǒng)計應(yīng)用與數(shù)據(jù)挖掘 |
參數(shù)估計與假設(shè)檢驗 |
本節(jié)以案例形式介紹參數(shù)估計和假設(shè)檢驗這兩種重要的統(tǒng)計推斷形式。主要內(nèi)容包括：
常見分布的參數(shù)估計
正態(tài)總體參數(shù)的檢驗 |
數(shù)據(jù)分布擬合與檢驗 |
在某些統(tǒng)計推斷中，通常假定總體服從一定的分布（例如正態(tài)分布），然后在這個分布的基礎(chǔ)上，構(gòu)造相應(yīng)的統(tǒng)計量，根據(jù)統(tǒng)計量的分布作出一些統(tǒng)計推斷，而統(tǒng)計量的分布通常依賴于總體分布的假設(shè)，也就是說總體所服從的分布在統(tǒng)計推斷中是至關(guān)重要的，會影響到結(jié)果的可靠性。本節(jié)介紹根據(jù)樣本觀測數(shù)據(jù)擬合總體的分布，并進行分布的檢驗。
分布的擬合與檢驗
核密度（kernel density）估計 |
方差分析 |
在生產(chǎn)實踐和科學研究中，經(jīng)常要研究生產(chǎn)條件或試驗條件的改變對產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量有無影響。如在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，需要考慮品種、施肥量、種植密度等因素對農(nóng)作物收獲量的影響；又如某產(chǎn)品在不同的地區(qū)、不同的時期，采用不同的銷售方式，其銷售量是否有差異。在諸影響因素中哪些因素是主要的，哪些因素是次要的，以及主要因素處于何種狀態(tài)時，才能使農(nóng)作物的產(chǎn)量和產(chǎn)品的銷售量達到一個較高的水平，這就是方差分析所要解決的問題。本節(jié)內(nèi)容包括：
單因素一元方差分析
雙因素一元方差分析
多因素一元方差分析
多元方差分析
Kruskal-Wallis單因素方差分析
Friedman秩方差分析 |
回歸分析 |
在自然科學、工程技術(shù)和經(jīng)濟活動等各種領(lǐng)域，經(jīng)常需要根據(jù)實驗觀測數(shù)據(jù) 研究因變量和自變量之間的關(guān)系，回歸分析是研究變量之間相關(guān)關(guān)系的數(shù)學工具，本節(jié)結(jié)合案例介紹線性和非線性回歸。
散點圖
相關(guān)系數(shù)和協(xié)方差
線性模型
非線性模型 |
常用數(shù)據(jù)挖掘方法 |
本節(jié)結(jié)合案例介紹常用的數(shù)據(jù)挖掘方法。
聚類分析
判別分析
主成分分析 |
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???????
Troubleshooting Java Applications
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Classpath Errors
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Class Loaders
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Common Java Errors
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Troubleshooting Servers
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Native Libraries
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Threading Architecture
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Work Managers
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Deadlocks
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Overload Protection
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Deployment Problems
???????
Troubleshooting JDBC
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Data Source Management
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Diagnostics
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Debug Flags
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Connectivity Problems
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Connection Leaks
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Database Availability
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Troubleshooting JMS
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Management
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MBean Hierarchy
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Message Logging
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Diagnostics
? ? ? ? ? ? ? ?
Debug Flags
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Overload Protection
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Lost Messages
? ? ? ? ? ? ? ?
Duplicate Messages
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Troubleshooting Security
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SSL Internals
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Keystore Management
? ? ? ? ? ? ? ?
Debug Flags
? ? ? ? ? ? ? ?
Common SSL Problems
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Certificate Validation
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Embedded LDAP
? ? ? ? ? ? ? ?
Security Audit
? ? ? ? ? ? ? ?
Common LDAP Problems
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Troubleshooting Node Manager
? ? ? ? ? ? ? ?
Internals
? ? ? ? ? ? ? ?
Security
? ? ? ? ? ? ? ?
Common Issues
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Troubleshooting Clusters
? ? ? ? ? ? ? ?
Plug-in Configuration
? ? ? ? ? ? ? ?
OHS Overview
? ? ? ? ? ? ? ?
Plug-in Connectivity
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Plug-in Diagnostics
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Unicast Communication
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Replication Debug Flags
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Typical Replication Issues
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