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勤學(xué)培訓(xùn)網(wǎng) 數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) ??跀?shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 海口大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

??诖髷?shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

課程價(jià)格:
¥ 詢價(jià)
授課方式:
面授
上課時(shí)段:
白天班 晚班 周末班 周六班 周日班 全日制 寒暑假 靈活安排
上課校區(qū):
80個(gè)... 查看全部校區(qū)>
招生對象:
想快速轉(zhuǎn)行IT互聯(lián)網(wǎng)、金融等高收入行業(yè)的各行各業(yè)人士
課程目標(biāo):
掌握所學(xué)企業(yè)實(shí)用技能、入職名企成就自我
預(yù)約試聽
在線咨詢
1254人看過 收藏 更新時(shí)間 :2025-07-14 22:14:31
課程詳情 授課機(jī)構(gòu) 教學(xué)點(diǎn) 同類課程 學(xué)員評論 相關(guān)推薦 相關(guān)知識(shí)
海口達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班
在之前的就業(yè)數(shù)據(jù)報(bào)告中,研發(fā)工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、人力資源、市場營銷和數(shù)據(jù)分析等是很多互聯(lián)網(wǎng)公司需求量比較大的崗位,并且研發(fā)工程師的需求量是非常大的,數(shù)據(jù)分析是非常稀缺的。在大數(shù)據(jù)中,可以從事的崗位是非常多的,并且處于高度稀缺的情況。
豐富的教學(xué)特色搶先看
Rich teaching characteristics
O2O雙模式教學(xué)體驗(yàn)

O2O雙模式教學(xué)體驗(yàn)

強(qiáng)大的TMOOC + TTS8.0在線教學(xué)平臺(tái),為學(xué)員提供線下學(xué)習(xí),線上輔助的雙模式教學(xué)體驗(yàn)。

云計(jì)算云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境

云計(jì)算云主機(jī)試驗(yàn)環(huán)境

提供真實(shí)的大數(shù)據(jù)云計(jì)算開發(fā)部署環(huán)境,學(xué)員可以擁有幾十臺(tái)主機(jī)節(jié)點(diǎn)以完成開發(fā)部署試驗(yàn)。

大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程體系

大數(shù)據(jù)云計(jì)算課程體系

內(nèi)容較全,技術(shù)深,涉及JavaEE技術(shù),分布式高并發(fā)技術(shù),云計(jì)算架構(gòu)技術(shù),云計(jì)算技術(shù)等。


??谶_(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)課程學(xué)習(xí)內(nèi)容
Content of big data course
  • JavaWeb
  • EasyMall
  • 大數(shù)據(jù)框架
  • 挖掘分析
  • 第二階段:框架及EasyMall
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    Spring
    SpringIOC基礎(chǔ)、Spring的工廠模式(靜態(tài)工廠、實(shí)例工廠、Spring工廠)、Spring依賴注入(構(gòu)造器注入,set注入)、Spring的注解形式、SpringAOP原理及實(shí)現(xiàn)、Spring整合JDBC、JDBCTemplate、Spring聲明式事務(wù)處理、事務(wù)的回滾策略
    jQuery
    jQuery對象、jQuery選擇器(ID、元素、class、層級等)的使用、jQuery案例(用戶列表增、刪、改、查)、Json的對象轉(zhuǎn)換、jQueryAJAX的實(shí)現(xiàn)
    SpringMVC
    SpringMVC原理、SpringMVC簡單參數(shù)封裝、復(fù)雜參數(shù)封裝、值傳遞的原理、SpringMVC的注解形式、日期格式類型轉(zhuǎn)換、文件上傳、頁面訪問控制(轉(zhuǎn)發(fā)和重定向)、RESTFUL結(jié)構(gòu)
    MyBatis
    MyBatis原理、DQL映射、DML映射、復(fù)雜結(jié)果集映射、參數(shù)傳遞(注解形式和MAP形式)、結(jié)果集封裝原理、動(dòng)態(tài)SQL的拼接、字符轉(zhuǎn)義、MyBatis的接口實(shí)現(xiàn)、代碼自動(dòng)生成工具、關(guān)聯(lián)關(guān)系的講解、Spring+SpringMVC+MyBatis整合(SSM整合)
    HTCargo項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)EasyMall(初級)
    購物車模塊實(shí)現(xiàn)、訂單列表及刪除功能實(shí)現(xiàn)、在線支付、銷售榜單下載
    EasyMall互聯(lián)網(wǎng)電商項(xiàng)目
    EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng),類似京東淘寶,是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng),系統(tǒng)包括:
    后臺(tái)系統(tǒng):提供了對商品的管理,其中應(yīng)用EasyUI的插件來顯示商品分類樹,用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
    前臺(tái)系統(tǒng):提供了產(chǎn)品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
    新單點(diǎn)登錄SSO:利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊、登錄功能,實(shí)現(xiàn)Session共享問題,解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
    購物車系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了我的購物車功能。
    商品搜索系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能,提供了一種通過關(guān)鍵字快速查找對應(yīng)內(nèi)容的方式。
  • 第三階段:大數(shù)據(jù)框架
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    大數(shù)據(jù)高并發(fā)基礎(chǔ)
    大數(shù)據(jù)java加強(qiáng)
    通過java編碼實(shí)現(xiàn)zebra項(xiàng)目,熟悉分布式處理思想,了解zebra業(yè)務(wù)需求學(xué)習(xí)java中關(guān)于高并發(fā)、NIO、序列化反序列化(AVRO)、RPC相關(guān)知識(shí)掌握zookeeper、sqoop等大數(shù)據(jù)領(lǐng)域常用工具原理及使用
    大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析
    Hadoop
    Hadoop是知名的大數(shù)據(jù)處理工具包括分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)HDFS、分布式數(shù)據(jù)計(jì)算框架MapReduce和資源協(xié)調(diào)框架Yarn通過學(xué)習(xí)掌握hadoop安裝配置、實(shí)現(xiàn)原理、及企業(yè)級應(yīng)用方式
    Flume
    Flume是大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中流行的日志收集框架基于其靈活的可廣泛配置的使用方式及優(yōu)良的效率被廣泛的應(yīng)用在大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中課程中詳細(xì)講解了Flume的Source、Channel、Sink、Selector、Interceptor、Processor等組件的使用并通過美團(tuán)應(yīng)用案例,展示了Flume企業(yè)級應(yīng)用場景的實(shí)現(xiàn)方式
    Hive
    EasyMall是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)電子商務(wù)系統(tǒng),類似京東淘寶,是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)分布式高并發(fā)的系統(tǒng),系統(tǒng)包括:
    后臺(tái)系統(tǒng):提供了對商品的管理,其中應(yīng)用EasyUI的插件來顯示商品分類樹,用富文本編輯器KindEditor提供上傳商品圖片,包括商品描述等實(shí)現(xiàn)。
    前臺(tái)系統(tǒng):提供了產(chǎn)品展示功能,并為用戶提供商品瀏覽、購物等功能。包括商品的三級分類并利用Jsonp和HttpClient技術(shù)實(shí)現(xiàn)異構(gòu)系統(tǒng)間的訪問。
    新單點(diǎn)登錄SSO:利用該系統(tǒng)完成用戶的注冊、登錄功能,實(shí)現(xiàn)Session共享問題,解決了在多個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應(yīng)用系統(tǒng)。
    購物車系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了我的購物車功能。
    商品搜索系統(tǒng):實(shí)現(xiàn)了商品搜索功能,提供了一種通過關(guān)鍵字快速查找對應(yīng)內(nèi)容的方式。
    Hbase
    HBase是一種分布式的、面向列的基于hadoop的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫適合存儲(chǔ)半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)基于其優(yōu)良的設(shè)計(jì),可以提供良好的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存取能力,并提供優(yōu)秀的橫向擴(kuò)展能力
    Zebra項(xiàng)目
    項(xiàng)目名稱:zebra電信日志數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的技術(shù):flume收集日志,采用三層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)日志收集聚集最終持久化到hadoophdfs中并實(shí)現(xiàn)日志收集過程中的失敗恢復(fù)負(fù)載均衡hadoophdfs分布式存儲(chǔ)收集到的日志數(shù)據(jù),hadoopmapreduce進(jìn)行日志清洗、格式轉(zhuǎn)換hive進(jìn)行日志處理、業(yè)務(wù)規(guī)則計(jì)算,按照不同維度分時(shí)段統(tǒng)計(jì)應(yīng)用受歡迎程度、網(wǎng)站受歡迎程度、小區(qū)上網(wǎng)能力小區(qū)上網(wǎng)喜好等信息sqoop技術(shù)將處理完成的結(jié)果導(dǎo)出到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫EChars通過傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具EChars通過傳統(tǒng)web技術(shù)將關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)展示到web頁面中Zookeeper作為集群協(xié)調(diào)、集群狀態(tài)監(jiān)控工具
    大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析
    Storm
    Storm是流行的大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析框架,是一個(gè)分布式的、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)包括Storm基礎(chǔ)、原理、Topology、StormSpout、StormBolt、StormStream、Strom并發(fā)控制、Storm可靠性保證、Storm高級原語Trident等內(nèi)容
    Kafka
    Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)它可以處理消費(fèi)者規(guī)模的網(wǎng)站中的所有動(dòng)作流數(shù)據(jù)SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
    網(wǎng)站流量分析項(xiàng)目
    通過在網(wǎng)站的前臺(tái)頁面中進(jìn)行js埋點(diǎn)收集用戶訪問網(wǎng)站的行為信息,再由大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析進(jìn)而得到網(wǎng)站的PV、UV、VV、BounceRate、獨(dú)立ip、平均在線時(shí)長、新獨(dú)立訪客、訪問深度等信息,來引導(dǎo)網(wǎng)站針對性的做出升級改進(jìn),提高整個(gè)網(wǎng)站的訪問效率,提升用戶粘度。整個(gè)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)傳遞、數(shù)據(jù)分析三部分,數(shù)據(jù)分析又分為離線數(shù)據(jù)分析和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析,應(yīng)對數(shù)據(jù)分析的不同的實(shí)時(shí)性需求。
    大數(shù)據(jù)內(nèi)存計(jì)算框架
    SCALA
    Scala是一門多范式的編程語言,集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。Scala視一切數(shù)據(jù)類型皆對象,且支持閉包、lambda等特性,語法簡潔。使用Actor作為并發(fā)模型,與Akka框架自然契合,是一種基于數(shù)據(jù)共享、以鎖為主要機(jī)制的并發(fā)模型。Scala可以和Java很好的銜接。Scala可以使用所有的Java庫,同時(shí)對于一些Java類做了無縫的擴(kuò)展Scala的traits對于java的面向?qū)ο髞碚f做了很好的擴(kuò)充,使得面向?qū)ο蟾屿`活Scala的for推導(dǎo)式提供了更好用更靈活的for循環(huán)Scala的語法內(nèi)容包括:方法定義、變量、字符串、泛型、Option、集合、程序控制結(jié)構(gòu)、匿名函數(shù)、Class類、ClassCase樣例類模式匹配、traits、extends、函數(shù)式編程、高階函數(shù)、AKKA編程
    SPARK
    知名的內(nèi)存計(jì)算框架,可用來構(gòu)建大型的、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序,在迭代處理計(jì)算方面比Hadoop快100倍以上。SPARK構(gòu)建了自己的整個(gè)大數(shù)據(jù)處理生態(tài)系統(tǒng),如流處理、圖技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NoSQL查詢等方面都有自己的技術(shù),并且是Apache頂級項(xiàng)目。SPARK的內(nèi)容有:SPARK的RDD、SPARK的SHUFFLE、SPARK的Stage、Work、Task、Partition、action、transformation等特性,SPARK的SQL、SPARK的DataFrame對象、SPARK的Stream
    Python爬蟲、數(shù)據(jù)可視化
    Python爬蟲
    Python是一種腳本化語言,具有簡單易用、天然開源、生態(tài)豐富、應(yīng)用范圍廣泛的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)技術(shù)中,數(shù)據(jù)獲取是第一步驟,其中利用爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)中公開的數(shù)據(jù)是一種非常常見的場景。Python爬蟲技術(shù)在爬蟲領(lǐng)域具有很廣泛的應(yīng)用,課程中將介紹Python的基本語法、Scrapy、PySpider爬蟲框架,使學(xué)員具有基于Python的爬蟲開發(fā)能力
    數(shù)據(jù)可視化
    數(shù)據(jù)可視化技術(shù)是大數(shù)據(jù)處理過程中的結(jié)果展示相關(guān)技術(shù),通過相關(guān)工具將分析結(jié)果展示為直觀的、美觀的圖形頁面,為用戶提供展示效果
  • 第四階段:算法、R語言、數(shù)據(jù)挖掘分析
    學(xué)習(xí)版塊 學(xué)習(xí)內(nèi)容
    算法、R語言數(shù)據(jù)挖掘分析
    算法是解決問題的策略機(jī)制,是解決問題的核心方法。R是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模得到數(shù)據(jù)規(guī)律從而進(jìn)行事實(shí)預(yù)測的技術(shù)。本節(jié)以R語言為環(huán)境學(xué)習(xí)包括但不限于聚類、回歸、正則化、決策樹、集成算法、降維算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法,來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)能力并為后續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等相關(guān)技術(shù)提供基礎(chǔ)。使學(xué)員從工具使用者變?yōu)檎嬲龁栴}的解決者
    用戶畫像推薦系統(tǒng)項(xiàng)目
    基于電商網(wǎng)站的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、訪問日志構(gòu)建用戶的畫像描述用戶特征為后續(xù)精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。通過收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志系統(tǒng)中訪問日志信息構(gòu)建基于hive的數(shù)據(jù)倉庫,使用spark作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)用戶畫像?;趨f(xié)同過濾算法實(shí)現(xiàn)基于商品的推薦系統(tǒng),為電商網(wǎng)站商品推薦提供支持。通過收集日志系統(tǒng)信息到kafka、獲取用戶畫像數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源,通過sparkstraming作為計(jì)算引擎實(shí)現(xiàn)商品推薦

數(shù)據(jù)分析師人才需求的形勢

分析師職位主要集中在互聯(lián)網(wǎng)、金融、消費(fèi)品、制藥/醫(yī)療等行業(yè),其中互聯(lián)網(wǎng)和金融行業(yè)的分析師職位數(shù)占比超過了80%,這源于該幾類行業(yè)已在短期內(nèi)無論是產(chǎn)品端、用戶端、運(yùn)營端等都實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的原始積累,且數(shù)據(jù)增長速度依然可觀。從分析師職位的區(qū)域分布來看,“北上廣深杭”等特大一線城市合計(jì)占據(jù)88.5%的職位份額,單單北京地區(qū)占比就超過四成。對于分析師的職業(yè)發(fā)展來說,“堅(jiān)守而不是逃離一線城市”才是明智的選擇?;ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析的主要對象是產(chǎn)品、運(yùn)營和用戶,其次是市場和客戶。以數(shù)據(jù)為依據(jù),為產(chǎn)品策略、運(yùn)營戰(zhàn)術(shù)、用戶研究、市場趨勢、客戶畫像等企業(yè)關(guān)鍵領(lǐng)域提供必要決策支持。


學(xué)大數(shù)據(jù)為什么選擇達(dá)內(nèi)教育
Content of big data course
  • 雄厚師資力量 雄厚師資力量
    高薪聘請講師團(tuán)隊(duì),他們分別來自企業(yè)技術(shù)經(jīng)理,總監(jiān),均是業(yè)界大咖人物,教學(xué)質(zhì)量信得過,實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)都是7年+的水平。
  • 課程實(shí)時(shí)更新 課程實(shí)時(shí)更新
    課程內(nèi)容實(shí)時(shí)更新,融合時(shí)下前沿技術(shù)熱點(diǎn)不斷升級,一定讓學(xué)員學(xué)到前沿的新技術(shù),拒絕陳舊的技術(shù),培養(yǎng)高技術(shù)人才。
  • 十余年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn) 十余年培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)
    從2002年開始辦學(xué)到現(xiàn)在,已經(jīng)有十余年的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn),實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)豐富,效果理想。獲得學(xué)員們和業(yè)界的好評。
  • 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué) 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué)
    項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)教學(xué),解決國內(nèi)開發(fā)者“缺少經(jīng)驗(yàn)”的劣勢,讓你面試的時(shí)候游刃有余,不再為沒有經(jīng)驗(yàn)找工作而感到發(fā)愁!

對于大數(shù)據(jù),你還想了解這些問題?
Want to know about these issues
大數(shù)據(jù)需要什么人才?
云計(jì)算與大數(shù)據(jù)是什么關(guān)系?
大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些?
如何構(gòu)建銀行業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)?
大數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者是從哪獲得數(shù)據(jù)的?
?
學(xué)大數(shù)據(jù) 的常見問題

大數(shù)據(jù)未來發(fā)展的趨勢

趨勢:物聯(lián)網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng):把所有物品通過信息傳感設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)連接起來,進(jìn)行信息交換,即物物相息,以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別和管理。物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分,也是“信息化”時(shí)代的重要發(fā)展階段。其英文名稱是:“Internet of things(IoT)”。顧名思義,物聯(lián)網(wǎng)就是物物相連的互聯(lián)網(wǎng)。這有兩層意思:
其一,物聯(lián)網(wǎng)的核心和基礎(chǔ)仍然是互聯(lián)網(wǎng),是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴(kuò)展的網(wǎng)絡(luò);
其二,其用戶端延伸和擴(kuò)展到了任何物品與物品之間,進(jìn)行信息交換和通信,也就是物物相息。


實(shí)戰(zhàn)講師,實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)傾囊相授
Introduction to teachers
大數(shù)據(jù)講師
蘭剛

大數(shù)據(jù)講師

工作經(jīng)歷:曾在東泰科技、紫光軟件等機(jī)構(gòu)任職。精通 J2SE、J2EE 技術(shù)體系,項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)豐富。授課風(fēng)格:語言風(fēng)趣幽默,知識(shí)點(diǎn)講解到位詳細(xì),深入淺出,理論與實(shí)際項(xiàng)目相結(jié)合緊密,讓學(xué)員在輕松開心的氛圍中學(xué)習(xí)到軟件開發(fā)的精髓。
達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)講師
葉尚青

大數(shù)據(jù)講師

曾先后工作于大唐電信、中科軟、中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)等機(jī)構(gòu),后自主創(chuàng)辦高校學(xué)術(shù)論壇華杰社區(qū)。在工作期間,主要從事大數(shù)據(jù)開發(fā)以及數(shù)據(jù)科學(xué)研究。具有豐富的Hadoop開發(fā)經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn)。

課程背景

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)處理和分析能力成為各行各業(yè)所需要的基本技能。為滿足市場對數(shù)據(jù)人才的需求,海口大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。

課程特色

1.全面系統(tǒng)的課程設(shè)置

2.權(quán)威專業(yè)的授課團(tuán)隊(duì)

3.多元化的學(xué)習(xí)方式

4.實(shí)戰(zhàn)與理論相結(jié)合的教學(xué)模式

5.靈活的上課時(shí)間安排

課程目標(biāo)

1.掌握基本的數(shù)據(jù)分析工具

2.掌握數(shù)據(jù)處理方法

3.了解數(shù)據(jù)應(yīng)用場景

4.掌握大數(shù)據(jù)架構(gòu)及其技術(shù)

學(xué)習(xí)對象

1.IT從業(yè)人員

2.數(shù)據(jù)行業(yè)初學(xué)者

3.想要進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的求職者

課程內(nèi)容

1.數(shù)據(jù)分析入門

2.SQL數(shù)據(jù)處理

3.Python基礎(chǔ)

4.數(shù)據(jù)可視化

5.Hadoop/Spark/Storm數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用

學(xué)習(xí)時(shí)長

常規(guī)課程為三個(gè)月,共36個(gè)課時(shí)。特殊情況可根據(jù)學(xué)生需求推出定制課程。

收費(fèi)范圍

常規(guī)課程費(fèi)用為3500元。如需定制課程,費(fèi)用另計(jì)。

學(xué)習(xí)收獲

1.了解現(xiàn)有的熱門數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù),拓寬了自己的知識(shí)面。

2.熟練掌握數(shù)據(jù)處理、分析和可視化的方法,提升了自己的數(shù)據(jù)能力。

3.通過實(shí)踐項(xiàng)目鍛煉自己的實(shí)際應(yīng)用能力。

結(jié)語

以上信息僅供參考,真正的課程內(nèi)容及收費(fèi)情況請以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。如有任何問題,可聯(lián)系在線客服,預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課,全方位了解我們的課程內(nèi)容及師資團(tuán)隊(duì),歡迎大家的熱情咨詢。

授課機(jī)構(gòu)

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達(dá)內(nèi)教育

達(dá)內(nèi)教育

5.0分
認(rèn)證 6 年

成立:2002年

培訓(xùn)項(xiàng)目:UI設(shè)計(jì)培訓(xùn)、java培訓(xùn)、軟件測試培訓(xùn)、web前端培訓(xùn)、linux云計(jì)算培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)營銷培訓(xùn)、云計(jì)算培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、C培訓(xùn)、C++培訓(xùn)、嵌入式培訓(xùn)、UE培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)安全工程師培訓(xùn)

教學(xué)點(diǎn)

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