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嵌入式培訓(xùn)

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單片機(jī)培訓(xùn)
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 曙海--工程師的項目導(dǎo)師。

曙海講師體系和課程體系歷經(jīng)多年升級,形成了以項目實戰(zhàn)經(jīng)驗豐富的工程師為基礎(chǔ),產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的體系,曙海的學(xué)員大部分來自外資企業(yè)、上市公司的,研究所的工程師或高校老師,很多學(xué)員都參加工作很多年了,這對曙海的講師形成很高的要求,曙海的講師隊伍名校博士、碩士學(xué)歷的工程師占絕大多數(shù),他們大部分為上海貝爾,TI德州儀器,華為,中科院,中興,Xilinx,Intel英特爾,NI公司,Cadence公司,Synopsys,IBM,Altera,Oracle,synopsys,微軟,飛思卡爾等大型公司高級工程師,項目經(jīng)理,技術(shù)支持專家,他們有著深厚的專業(yè)技能和技術(shù)素養(yǎng),豐富的項目實戰(zhàn)經(jīng)驗,基本上都有十多年實際項目經(jīng)驗,開發(fā)過多個大型項目。

曙海特色

曙海-IT高端培訓(xùn)的良心技術(shù)服務(wù)機(jī)構(gòu),一站式軟硬件技術(shù)服務(wù)平臺。

包教包會,免費重修!服務(wù)形式:線上真人互動式遠(yuǎn)程授課、線下現(xiàn)場面授培訓(xùn),公開課,上門內(nèi)訓(xùn)服務(wù),技術(shù)咨詢,承接企事業(yè)或政府項目,技術(shù)專家外包。特殊技術(shù)可以訂制培訓(xùn)&咨詢,按實際需求服務(wù),時間安排靈活--工作日、周末、晚班,豐富專家資源,精確匹配服務(wù),授課地點靈活--全國連鎖,參訓(xùn)人數(shù)靈活--小班教學(xué),豐富專家資源,顧問式咨詢服務(wù)。

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公益培訓(xùn)
SPSS高級培訓(xùn)
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       堅持小班授課,為保證培訓(xùn)效果,增加互動環(huán)節(jié),每期人數(shù)限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【上!浚和瑵(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
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2025年12月15日..以質(zhì)量求發(fā)展....合作共贏....實用實戰(zhàn).....直播、現(xiàn)場培訓(xùn)皆可....用心服務(wù)......即將開課,歡迎垂詢........(歡迎您垂詢,視教育質(zhì)量為生命!)
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費提供半年的技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機(jī)會。

 培訓(xùn)課程大綱

SPSS高級培訓(xùn)大綱

 

一. 高級統(tǒng)計分析方法體系簡介

二.方差分析模型

1. 方差分析模型的基本架構(gòu)

2. 單因素方差分析實例(含兩兩比較方法的選擇)

3. 兩因素方差分析實例(含交互作用的分析)

4. 含隨機(jī)因素的方差分析模型實例

三.方差分析模型進(jìn)階

1. 多元方差分析模型介紹

2. 重復(fù)測量方差分析模型介紹

四.線性回歸模型

1. 相關(guān)與回歸的聯(lián)系與區(qū)別

2. 回歸分析模型的基本結(jié)構(gòu)

3. 分析實例

4. 模型診斷(含殘差分析等)

5. 回歸分析建模的標(biāo)準(zhǔn)流程

6. 多變量回歸模型實例(含變量篩選方法)

五.線性回歸模型衍生方法

1. 曲線擬合過程

2. 加權(quán)小二乘法

3. 嶺回歸

4. 優(yōu)尺度回歸

六.非線性回歸

1. 模型簡介

2. 曲線回歸案例

3. 小一乘法案例

七.Logistic模型

1. 模型簡介

2. 分析實例

3. 模型中用到的檢驗方法

4. 啞變量

八.Logistic模型族進(jìn)階

1. 無序多分類Logistic回歸模型

2. 有序多分類Logistic回歸模型

九.主成分分析和因子分析

1. 信息濃縮方法介紹

2. 主成分分析

3. 因子分析

4. 綜合分析實例

十.對應(yīng)分析

1. 模型介紹

2. 簡單對應(yīng)分析

3. 基于優(yōu)尺度變換的多重對應(yīng)分析

十一.多維尺度分析

1. 模型介紹

2. 簡單MDS模型案例

3. 考慮個體差異的MDS模型案例

4. 基于優(yōu)尺度變換的PROXSCAL過程

十二.聚類分析

1. 模型概述

2. K-均值聚類法案例

3. 層次聚類法案例

4. 兩步聚類法簡介

5. 聚類分析中需要注意的問題

十三.判別分析

1. 模型簡介

2. 分析案例

十四.判別分析進(jìn)階

1. 樹結(jié)構(gòu)模型簡介

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介

3. K鄰近元素法簡介

十五.信度分析

1. 真分?jǐn)?shù)理論中的信度定義

2. 分析案例

十六.時間序列分析

1. 時間序列模型概述

2. 序列數(shù)據(jù)的預(yù)處理

3. 序列數(shù)據(jù)的圖形化觀察

4. 序列數(shù)據(jù)的自動化分析案例

十七.生存分析

1. 生存分析概述

2. Kaplan-Meier法

3. Cox比例風(fēng)險模型

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