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工业大数据分析

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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

aliyun1806183455-18817

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