大数据机器学习与Mathematica应用研讨会
时间:2021-01-28 09:00 至 2021-01-30 17:00
地点:线上活动
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大数据机器学习与Mathematica应用研讨会 已截止报名课程时间: 2021-01-28 09:00至 2021-01-30 17:00结束 课程地点: 线上活动 会议规模:60人 主办单位: 北京友万信息科技有限公司
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会议通知
会议内容 主办方介绍
大数据机器学习与Mathematica应用研讨会宣传图
友万科技为了提高大家在大数据机器学习与实证方法上的进阶之旅,特别邀请南开大学王群勇教授定制Stata和Mathematica专题系列课程,帮助大家快速上手软件。课程配备全套的数据资源与案例教材,辅以优质的助教团队,为您打开2021年第一扇"学习之门"。
Mathematica与机器学习
Mathematica不仅是三大数学分析软件之一,在数据分析和机器学习领域也遥遥领先:可以处理任意形式的数据,包括数值数据、图形、文本、声音和视频;包含了远超其它软件的几百种分布;包含了支持向量机、随机森林、贝叶斯神经网络等多种算法;高效的数值优化和蒙特卡洛模拟,等等。数理模型推导、数据处理与可视化、模型估计与预测等分析任务,可以轻松便捷地在Mathematica平台上完成,实现符号运算与数值运算完美统一。
Mathematica系列推荐课程
Wolfram Research 是高科技计算机运算( Technical computing )的先趋,由复杂理论的发明者 StephenWolfram 成立于 1987年,在1988年推出高科技计算机运算软件Mathematica,是一个足以媲美诺贝尔奖的天才产品。
本次,由Wolfram Research 重点推荐的“ 大数据机器学习与Mathematica应用 ”课程提供三天无缝式授课 + 六大演讲主题 + 八大数据案例。就等你来!
王群勇老师亲授课程
王群勇教授十几年来专注于计量、经济与Stata、Mathematica数据处理的研究。在计量、经济方面已取得令人钦佩的成就。王老师渊博的知识,精彩、细致的讲解,如行云流水、沐浴春风般娓娓道来的授课风格一度受到学者们的认可和好评。参加过王老师培训的学员们纷纷表示收获良多、意犹未尽、受益匪浅。
Mathematica最新版演示
Mathematica 以卓越的技术和简便的使用方法享誉全球,在此基础上,它提供了单个集成并且持续扩展的系统,涵盖了最广最深的技术计算功能,并可通过网页浏览器实现云端的完美访问,以及在所有现代桌面系统上的本地访问。由友万科技为所有参加培训的用户提供Mathematica最新正版软件试用,确保每位老师都能正常、安全的运行数据资源,保证上课质量!
最实用的案例体系
回归模型的智能化(金融数据、Fama-French因子模型等)
情绪变化的动态特征:基于特朗普脸书的文本分析
Copula函数与金融市场交易策略
媒体是否能提高资产收益的预测?
高债务是否阻碍经济增长?
社会选择与福利分配
病毒传播的SIR模型
网络结构与技术扩散
主讲嘉宾介绍
王群勇,经济学教授、博士生导师,南开大学数量经济研究所所长,中国数量经济学会常务理事,中国统计学会常务理事。主持国家自然科学基金青年项目、天津市科技支撑计划项目、教育部人文社科项目、中国人民银行、国家统计局等多项国家级和省部级课题。曾获得国家统计局统计科学研究优秀成果一等奖、天津市科技进步二等奖等多项荣誉。在《China Economic Review》、《Stata Journal》、《Journal of Family and Economics Issues》、《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《金融研究》等SSCI和CSSCI期刊发表多篇论文,并担任期刊匿名审稿人。王群勇教授编写的xthreg(固定效应面板门限模型)、cointreg(协整回归)、sax12(X12-ARIMA季节调整)、sax13(X-13ARIMA-SEATS季节调整)、stregress(平滑转换模型)、xtstregress(面板平滑转换模型)、midasreg(混频回归)等Stata程序被大量下载和使用。其网络课程《计量经济学入门30讲》、《计量分析方法与Stata应用(中级30讲)》得到广泛好评。
课程时间:
时间:2021年1月28日-30日(共三天)
安排:
上午 09:00至12:00 ;
下午 14:00至17:00 ;
答疑 17:00至17:30;
方式:在线直播
培训对象
国内高校教师、硕士生、博士生、科研院所科研人员、社会团体及Mathematica爱好者。
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会议日程 (最终日程以会议现场为准)
课程大纲
第一天
第一讲 Mathematica的操作入门
本节介绍Mathematica的操作特点、强大功能以及入门知识
1.1 Mathematica的特色功能概览
1.2 入门知识(函数、数据、字符、图形等)
1.3 方程求解、导数、积分、矩阵统统交给Mathematica
1.4 函数编程
第二讲 结构化数据的处理与分析
本节介绍Mathematica对数据处理和模型分析的强大功能与智能化。
2.1 数据导入
2.2 缺失值与异常值
2.3 数据的统计分析
2.4 回归分析
2.5 多层数据库(Datasets)
第二天
第三讲 非结构化数据的处理与分析
非结构化数据(文本、图片、音频、视频等)越来越多地被用于研究和决策,本节介绍Mathematica的文本分析功能。
3.1 文本识别与分析
3.2 自然语言的识别与理解
3.3 语音识别
第四讲 数据库的导入与可视化
Wolfram集合了大量的云端数据,支持上百种格式的数据文件。用户可以导入诸多领域的各种格式的数据。
4.1 社会经济与人口统计数据(国家数据、城市数据)
4.2 地理数据
4.3 金融数据
4.4 交通数据(航空交通、地面交通、水路交通)
4.5 气象数据(温度、气压、风速等)
第三天
第五讲 机器学习
本节介绍机器学习的经典方法,这些方法不仅适用于数值型数据,也适用于文本、图片等格式的数据。
5.1逻辑斯蒂回归
5.2 贝叶斯方法
5.3 决策树方法
5.4 最小近邻法
5.5 随机森林
5.6 神经网络
5.7 马尔科夫方法
第六讲 社会网络分析
本节介绍社会网络数据的概念、图示与特征测度(比如个体的社会影响力等),并利用模拟的方法介绍社会网络的结构特征对技术扩散(或病毒传播)的影响。
6.1 社会网络的基本概念
6.2 网络数据的可视化
6.3 社会网络的特征测度(本节介绍:度(degree)、测地线(geodesic)、中心度(centrality)、reciprocity(互通性)、transtivity(传递性)、同群性(homophily)、集聚性(clustering)、相似性(similarity)等。)
6.4 网络的模拟
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会议嘉宾
参会指南
会议门票
培训费用
3600元/人 (注:可开具发票)
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温馨提示
酒店与住宿:
为防止极端情况下活动延期或取消,建议“异地客户”与活动家客服确认参会信息后,再安排出行与住宿。
退款规则:
活动各项资源需提前采购,购票后不支持退款,可以换人参加。
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