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工业大数据分析
工业大数据分析
69课时
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课程概览
课时列表
第1 章 : 课程视频
课时1:1-1工业大数据绪论1
41:06
课时2:1-2 工业大数据绪论2
27:17
课时3:2-项目背景
21:45
课时4:2-1 工业数据采集
42:46
课时5:2-2 数据库与SQL
47:34
课时6:2-项目回顾与总结
08:48
课时7:3-项目总结与回顾
04:03
课时8:3-1 数据质量和清洗
40:57
课时9:3-2 数据集成、转换和采样
36:05
课时10:3-项目总结与回顾
04:03
课时11:4-项目背景
22:58
课时12:4-1特征工程
58:31
课时13:4-2 统计学习方法1
34:19
课时14:4-2 统计学习方法2
35:40
课时15:4-2 统计学习方法3
32:47
课时16:4-2 统计学习方法4
32:23
课时17:4-3 工业数据分析常用算法
30:25
课时18:4-4 模型验证与评估
32:18
课时19:4-回顾总结
05:57
课时20:5 项目背景
23:49
课时21:5-1 可视化原理
26:25
课时22:5-2 DataV可视化基本步骤及介绍
44:14
课时23:5 项目回顾与总结
06:52
课时24:6-1 数据安全标准
35:53
课时25:6-2 数据安全防护措施
27:29
第2 章 : 课件PPT
课时26:1-1 工业大数据绪论1
课时27:1-2 工业大数据绪论2
课时28:2 项目背景
课时29:2-1 工业数据采集
课时30:2-2 数据库与SQL
课时31:2 项目回顾与总结
课时32:3 项目背景
课时33:3-1 数据质量和清洗
课时34:3-2 数据集成、转换和采样
课时35:3 项目总结与回顾
课时36:4 项目背景
课时37:4 项目回顾与总结
课时38:4-1 特征工程
课时39:4-2 统计学习方法-课时1
课时40:4-2 统计学习方法-课时2
课时41:4-2 统计学习方法-课时3
课时42:4-2 统计学习方法-课时4
课时43:4-3 工业数据分析常用算法
课时44:4-4 模型验证与评估
课时45:5 项目背景
课时46:5-1 可视化原理
课时47:5-2 DataV可视化基本步骤及介绍
课时48:5 项目回顾与总结
课时49:6-1 数据安全标准
课时50:6-2 数据安全防护措施
第3 章 : 实验手册
课时51:项目背景1
课时52:项目背景2
课时53:项目背景3
课时54:项目背景4
课时55:实验一——物联网平台的产品设备创建与连接
课时56:实验二——电机振动信号物联网平台搭建
课时57:实验三——云端数据流转
课时58:实验四——基于DataWorks的数据预处理
课时59:实验五——基于机器学习PAI的数据预处理
课时60:实验六——基于机器学习PAI进行数据特征变换
课时61:实验七——基于机器学习PAI的二分类模型分析
课时62:实验八——基于机器学习PAI的多分类模型分析
课时63:实验九——基于机器学习PAI的聚类、回归模型分析
课时64:实验十——基于电机故障诊断的建模分析
课时65:实验十一——基于排产优化的可视化建模分析
课时66:实验十二——基于时间序列的可视化、交互式建模分析
课时67:实验十三——基于文本的可视化建模分析
课时68:实验十四——DataV的GUI设计
课时69:实验十五——电机振动数据分析展示
授课教师
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