課程介紹
現實世界中許多元素或個體可以被視為一個點，其間的互動關係使得個體間產生了聯繫，因而形成一個網路結構。除了文字資料中文件與字詞，可以表達成網路關係外，巨量資料時代下的網路資料還包括Internet上的網頁結構、化學分子結構、蛋白質互動結構、電腦網絡結構、論文引用關係、社交結構、借貸關係、交通路網⋯等，都是常見的網路資料。透過網路資料視覺化與挖掘的技術，我們可以擷取出隱藏在網路資料中不同對象間的關聯與重要性，根據分析模型來發掘異常的交易或入侵行為、疾病檢測、網頁排名、網頁分類、社交關係分析等，因此網路資料探勘技術在商業上具有高度的應用價值。
本課程涵蓋網路資料分析的基礎技術，著重於資料視覺化與資料探勘技術的延伸應用。從基本的名詞定義到網路結構化的資料呈現，以各式實作案例貫穿老師的講解，期能讓學員挖掘出潛藏於網路格式資料中的價值。
課程目標
學習運用R語言進行網路資料視覺化，並進行網路資料分析。
課程特色
以案例實作為導向，內容涵蓋網路資料視覺化與網路資料探勘，期能協助學員運用強大且開源的R語言，處理與分析網路類型的資料。
課程資訊及優惠
課程時間：2019/06/13(四)-06/14(五) 課程地址：台北市內湖區內湖路一段356號5樓 課程天數：2天；上午9：30至下午4：30(中午休息1小時) 課程定價：原價10,800元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)
- 早鳥(6月2日前)/舊生：7,000元／人
- 兩人以上團體：6,500元／人
- 三人以上團體：6,000元／人
講師介紹
AsiaAnalytics專業講師：鄒慶士 教授
經歷：
- 臺灣工業技術學院(TAIWAN TECH) IE/OR博士(1990~1994)，曾任教於新竹市中華大學企業管理學系所副教授(1996~2001)，世新大學資訊管理學系所副教授(2001~2004)，兼任中原、空中、實踐、東吳、中央等大學講師/副教授/教授(1991~)，著有「大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計(東華書局總經銷)。」
現任：
- 臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨資料科學應用研究中心主任
專業領域：
- 為大數據與資料探勘、機器學習、多目標最佳化、進化式計算、賽局模型、等候網路與企業電子化等。
課程大綱
課程主題 詳細內容 時數 網路資料探勘基礎（6HR）
網路資料探勘簡介
1
網路圖形繪製與視覺化
1.5
節點、邊線與網路特性分析
1.5
派系分析與意見領袖案例
1
網路異常偵測
1
網路資料探勘進階（6HR）
連結分析
1.5
PageRank案例
1.5
HITS案例
1
網路資料分類
1
網路資料維度縮減
1
※時間、流程會依現場上課狀況調整，以上僅供參考用。
注意事項：
- 本課程需自備筆電。(建議系統：Mac、Linux、Win10)
- 本課程採預先報名制，達開課人數始開課，將於開課前二週通知學員。
- 本課程為小班制教學，人數有限，請及早報名以免向隅。
