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大数据挖掘技术及汽车行业应用

课程名称:大数据挖掘技术及汽车行业应用

●   课时:2天

●  必备常识:车辆相关基础常识

●  授课对象:汽车工程师、大数据分析工程师

培训内容:

●  车辆工程大数据综述

     目标:通过本课程您将了解:什么是数据增值的关键环节,数据对整车厂、车主、车队等不同主体产生的实际价值,车辆数据应用场景所在、数据挖掘的关键技术有哪些等内容,掌握数据分析的分析对象、分析技术、分析流程及分析应用全流程。

     内容:车辆工程大数据背景、价值、应用、大数据分析的整体框架和关键技术、大数据分析的工作流程

●  数据清洗及预处理

     目标:通过本课程您将对汽车行业各种数据源,如非结构化/结构化、稀疏等数据特点有全面认识,并且掌握工程数据源的清洗、转化和处理的具体方法,轻松完成包括路试数据、车联网数据等汽车数据的预处理工作

     内容:数据源的格式、内容先容、数据清洗的详细过程和具体方法、数据处理过程实例演示:基于ExceedData的数据压缩算法、缺失值处理算法等

●  统计分析

     目标:通过本课程您将掌握数理统计和概率论的理论常识,以及针对车辆工程数据选取合适的统计量、分布函数进行内部规律挖掘的方法

     内容:数理统计基础常识、车辆工程数据的统计对象和目的、车辆工程数据的统计分析方法、基于Exceeddata中实现应用案例:1)某车型的驾驶行为统计分析;2)某车型的山路工况性能统计分析

●  特征认知

     目标:通过本课程您将了解:1、什么是特征,特征认知对车辆数据分析以及机器学习的重要性;2、汽车数据中蕴含什么特征,掌握特征认知的几种常用手段

     内容:汽车工程数据中特征的分类和特点、一般特征认知的常用方法、基于Exceeddata中实现应用案例:1)用时序窗口提取弯道行为特征;2)用时序窗口提取驾驶员压线行为特征;3)使用FFT进行故障信号识别

●  可视化

     目标:数据可视化是数据科学的核心之一,有完整的理论体系,可呈现对用户有价值的信息。通过本课程您将了解到:1、数据可视化的目的、数据可视化三要素;2、有哪些成熟的一维、二维以及多维可视化视图,针对不同数据的特定如何选择合适的可视化视图

     内容:数据可视化的发展历程及目的、不同可视化图形先容及其适用场景、可视化示例:1)基础统计图形;2)地理坐标图;3)热点图等

服务优势:

●  700多人的研发团队是培训业务的基础

●  70多门专业课程可以按需选择和定制

●  10多年培训服务的经验是培训质量的保证

●  10人小班公开课有利于培训效果

●  培训后提供持续的技术服务

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