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如果你對計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程有濃厚的興趣，并且已經(jīng)具備一定的編程基礎(chǔ)，那么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)將是一個(gè)很好的選擇。你可以通過學(xué)習(xí)相關(guān)的編程語言(如Python、Java)和數(shù)據(jù)處理工具(如SQL)來開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)。
如果你對數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)洞察力感興趣，并且希望利用數(shù)據(jù)來支持決策和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)將對你有很大的幫助。你可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，以更好地分析和理解數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
交通領(lǐng)域。在交通領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于交通規(guī)劃、交通管理和智能交通等方面。通過分析交通數(shù)據(jù)，如車輛流量、道路擁堵情況、交通事故等，交通管理部門可以制定更加科學(xué)合理的交通規(guī)劃和政策，提高交通效率和安全性。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，智能交通系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)車輛調(diào)度、交通誘導(dǎo)、智能停車等功能，提高城市交通的智能化和便捷性。
| 課程大綱 | 課題名稱 | 課程內(nèi)容 |
| 前導(dǎo)基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析入門 |
數(shù)據(jù)分析入門 ；數(shù)據(jù)分析的意義；數(shù)據(jù)分析的流程控制 ；數(shù)據(jù)分析的思路與方法 |
| 邏輯為先—XMIND |
xmind簡介與基本使用；學(xué)習(xí)方法課堂案例；滴答拼車實(shí)戰(zhàn)演練；其他思維導(dǎo)圖介紹 |
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| 專業(yè)展現(xiàn)—PPT |
專業(yè)展現(xiàn)——PPT；基本簡介；幾個(gè)不得不說的真相；經(jīng)驗(yàn)分享；實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫 |
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| 數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置 |
Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測試；Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測試；Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測試；MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝、配置與環(huán)璄測試；SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試；SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試；Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測試 |
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| Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會(huì) |
虛擬機(jī)的安裝配置；虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置；安裝Linux；利用SSH連結(jié)Linux；Linux基礎(chǔ)命令；Linux系統(tǒng)管理 |
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| 數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎(chǔ) |
python課程的目的；使用JupyterLab；python數(shù)據(jù)類型 ；元組、列表、字典；python分支結(jié)構(gòu) ；python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)；pthon循環(huán)結(jié)構(gòu)；python面向過程函數(shù)操作；python面向?qū)ο? |
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| 問題定義與數(shù)據(jù)獲取 | 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程 |
問題界定；問題拆分 ；指標(biāo)確定；數(shù)據(jù)收集；報(bào)告方案 ；趨勢預(yù)測；數(shù)據(jù)分析；趨勢預(yù)測；報(bào)告方案 |
| 問題的定義 |
邊界：明確問題的邊界；邏輯：確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯；定性分析與定量分析 |
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| 分析問題的模型 |
基于經(jīng)典的模型：5W2H；SWORT；4P管理模型；CATWOE；STAR原則、波士頓5力模型。 基于業(yè)務(wù)的模型：用戶畫像；銷售影響因素；市場變化因素；AARRR流量模型；金定塔思考方法 |
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| 數(shù)據(jù)清洗與處理 |
數(shù)據(jù)科學(xué)過程 ；數(shù)據(jù)清洗定義；數(shù)據(jù)清洗任務(wù)；數(shù)據(jù)清洗流程；數(shù)據(jù)清洗環(huán)境；數(shù)據(jù)清洗實(shí)例說明；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；數(shù)據(jù)格式與編碼；數(shù)據(jù)清洗常用工具；數(shù)據(jù)清洗基本技術(shù)方法；數(shù)據(jù)抽取；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載 |
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| 內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取 |
產(chǎn)品數(shù)據(jù)；用戶數(shù)據(jù)；行為數(shù)據(jù) ；訂單數(shù)據(jù) |
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| 外部公開數(shù)據(jù) |
開放網(wǎng)站；政務(wù)公開數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學(xué)競賽；數(shù)據(jù)交易平臺(tái)；行業(yè)報(bào)告；指數(shù)平臺(tái) |
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| Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取 |
財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)抓??；投資數(shù)據(jù)抓?。环慨a(chǎn)數(shù)據(jù)抓?。惠浨閿?shù)據(jù)抓??；娛樂數(shù)據(jù)抓?。恍旅襟w數(shù)據(jù)抓取 |
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| 數(shù)據(jù)查詢與提取 | SQL基礎(chǔ)操作 |
建庫 ；建表；建約束 ；創(chuàng)建索引；添加、刪除、修改數(shù)據(jù) |
| 利用SQL完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理 |
缺失值處理：對缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充；重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除；異常值處理：清除不必要的空格和異常數(shù)據(jù) |
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| 利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢 |
利用SQL進(jìn)行簡單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢；利用SQL完成復(fù)雜條件查詢；利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢；利用嵌套子查詢完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 |
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| 高級(jí)SQL分析 |
聚合、分組、排序；函數(shù)；行列轉(zhuǎn)換；視圖與存儲(chǔ)過程 |
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| 業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析 |
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢及查詢；結(jié)果縱向融合；常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建；查詢處理復(fù)雜業(yè)務(wù) |
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| 數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
計(jì)算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)；導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運(yùn)算法則；積分的概念和運(yùn)算法則；冪級(jí)數(shù)、泰勒級(jí)數(shù)、傅里葉級(jí)數(shù)、傅里葉變換；向量的概念和運(yùn)算；矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值；行列式的計(jì)算和性質(zhì)；凸優(yōu)化 |
| Python數(shù)據(jù)分析 | 基于Numpy庫的Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算 |
創(chuàng)建數(shù)組；切片索引；數(shù)組操作；字符串函數(shù)；數(shù)學(xué)函數(shù)；統(tǒng)計(jì)函數(shù) |
| 基于Pandas庫的Python數(shù)據(jù)處理與分析 |
直方圖：探索變量的分布規(guī)律；條形圖：展示數(shù)值變量的集中趨勢；散點(diǎn)圖：表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律；箱線圖：表示數(shù)據(jù)分散性，中位數(shù)；提琴圖：分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度；回歸圖：尋找數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系；熱力圖：表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低 |
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| 大數(shù)據(jù)分析 | HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)搭建 |
大數(shù)據(jù)概述；數(shù)據(jù)集群； Hadoop 架構(gòu)；Hive開發(fā)環(huán)璄搭建 |
| HIVE與MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)交換 |
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL |
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| HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢 |
Hive數(shù)倉；HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語法 |
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| HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢 |
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL |
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| HQL業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析 |
分區(qū)表；分桶表；關(guān)聯(lián)表；數(shù)據(jù)查詢 |
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| HQL海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化 |
內(nèi)置函數(shù)及開窗函數(shù)；特殊類型數(shù)組查詢方式；HQL 查詢語句優(yōu)化技巧 |
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| 建模與數(shù)據(jù)挖掘 | 數(shù)據(jù)挖掘與分析算法 |
描述統(tǒng)計(jì)；相關(guān)分析；判別分析；方差分析；時(shí)間序列分析；主成分分析；信度分析 ；因子分析；回歸分析；對應(yīng)分析；列聯(lián)表分析；聚類分析 |
| 數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS |
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL |
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| HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢 |
課程規(guī)劃與簡介；數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期；簡單的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) ；用Modeler試手挖掘流程；數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)類型 6、商業(yè)分析基礎(chǔ)簡介；信度分析；因子分析；回歸分析 ；對應(yīng)分析；列聯(lián)表分析 ；聚類分析 |
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| 數(shù)據(jù)挖掘工具SAS |
SAS概述：SAS簡介與教育版安裝；SAS概述：教育版基本使用；SAS編程基礎(chǔ) ；SAS編程基礎(chǔ)-循環(huán)；SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并；SAS數(shù)據(jù)集操作72-排序與對比；SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選；練習(xí)-斐波那契數(shù)列；練習(xí)-百元百雞問題 |
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| 人工智能預(yù)測算法 | 人工智能實(shí)戰(zhàn)十大預(yù)測數(shù)據(jù)算法 |
機(jī)器學(xué)習(xí)入門；sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫；十大預(yù)測算法原理與使用場景；算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置；特征選擇、特征工程；回歸預(yù)測模型實(shí)戰(zhàn)；分類預(yù)測試模型實(shí)戰(zhàn) ；聚類模型實(shí)戰(zhàn)；集成學(xué)習(xí) ；模型優(yōu)化 |
| 可視化商業(yè)報(bào)告撰寫 | 商業(yè)智能與可視化分析實(shí)戰(zhàn) |
案例-1：BI電商數(shù)據(jù)市場分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 案例-2：BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 案例-3：BI可視化關(guān)于公司運(yùn)營情況的相關(guān)分析 案例-4：基于Tableau的客戶主題對客戶進(jìn)行合理分群 案例-5：基于Tableau的營銷主題分析如何衡量媒體的營銷價(jià)值 案例-6：基于Tableau的保公司索賠情況分析 |
| 數(shù)據(jù)可視化報(bào)告撰寫 |
數(shù)據(jù)可視化的概念；數(shù)據(jù)可視化的意義；數(shù)據(jù)可視化的對比；數(shù)據(jù)可視化的分類；數(shù)據(jù)可視化圖表舉例 ；數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用領(lǐng)域；數(shù)據(jù)可視化步驟；數(shù)據(jù)可視化工具梯度；圖表呈現(xiàn)流程；數(shù)據(jù)報(bào)告撰寫 |
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| 實(shí)戰(zhàn)：O2O電商平臺(tái)功能優(yōu)化效果評估及可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫 |
了解電商業(yè)務(wù)背景；、以客戶分析為應(yīng)用場景，對數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清洗、分析及模型建立；以貨品分析為應(yīng)用場景，針對品類銷售及商品銷售進(jìn)行分析；以流量分析為應(yīng)用場景，針對流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析；根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析；將分析結(jié)果及建議制成報(bào)告進(jìn)行發(fā)布 |
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| 商業(yè)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 五大商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) |
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)01：電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02：電商用戶行為與營銷模型實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03：金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04：展會(huì)電話邀約項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析 |
學(xué)不會(huì)怎么辦？
學(xué)完好找工作嗎？
學(xué)完推薦就業(yè)嗎？
大數(shù)據(jù)課程學(xué)費(fèi)是多少？
零基礎(chǔ)可以學(xué)會(huì)嗎？
畢業(yè)可以進(jìn)哪些企業(yè)？
大數(shù)據(jù)的價(jià)值
大數(shù)據(jù)在商業(yè)領(lǐng)域中具有巨大的價(jià)值。通過分析海量的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠更好地了解市場需求和消費(fèi)者行為，從而進(jìn)行精確的市場定位和產(chǎn)品推廣。大數(shù)據(jù)分析還可以幫助企業(yè)預(yù)測未來趨勢，制定更科學(xué)的戰(zhàn)略決策。例如，電子商務(wù)巨頭亞馬遜就利用大數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化產(chǎn)品推薦和個(gè)性化營銷，提高銷售額和用戶滿意度。
大數(shù)據(jù)在科學(xué)研究中具有重要的意義?？茖W(xué)家們可以利用大數(shù)據(jù)分析來揭示隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式，從而推動(dòng)科學(xué)研究的進(jìn)展。例如，在天文學(xué)領(lǐng)域，通過分析天體觀測數(shù)據(jù)，科學(xué)家們能夠更好地理解宇宙的演化和結(jié)構(gòu)。在生物學(xué)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析可以幫助研究人員發(fā)現(xiàn)新的基因變異和疾病風(fēng)險(xiǎn)因素，為疾病的預(yù)防和治療提供更有效的方法。
課程設(shè)置緊貼實(shí)際應(yīng)用場景，提供真實(shí)數(shù)據(jù)案例，讓學(xué)員更深入了解大數(shù)據(jù)工作流程和技術(shù)原理。
學(xué)習(xí)時(shí)間靈活，可根據(jù)個(gè)體需求制定學(xué)習(xí)計(jì)劃。同時(shí)，學(xué)員還可隨時(shí)向老師請教問題，得到實(shí)時(shí)解答。
由全國知名大數(shù)據(jù)分析師講授，給學(xué)員帶來新的行業(yè)資訊和實(shí)用的技術(shù)方法。
精心設(shè)計(jì)就業(yè)輔導(dǎo)計(jì)劃，為學(xué)員提供個(gè)性化的求職服務(wù)和職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)。
深圳大數(shù)據(jù)專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)
課程背景
隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)成為各行各業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。我們作為深圳大數(shù)據(jù)專業(yè)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，致力于為學(xué)員提供系統(tǒng)全面的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，幫助他們掌握這門炙手可熱的技能。
課程特色
1、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：我們注重實(shí)踐操作，為學(xué)員提供豐富的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，讓他們在真實(shí)場景中學(xué)以致用。
2、專業(yè)導(dǎo)師：我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、業(yè)內(nèi)知名的專業(yè)導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)，保證學(xué)員學(xué)習(xí)質(zhì)量。
3、優(yōu)質(zhì)服務(wù)：我們提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，幫助每位學(xué)員全面提升技能水平。
課程目標(biāo)
1、掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，如Hadoop、Spark等。
2、提升數(shù)據(jù)分析能力，成為行業(yè)內(nèi)的講師。
3、了解大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，為未來職業(yè)規(guī)劃打下基礎(chǔ)。
學(xué)習(xí)對象
1、對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的各行業(yè)從業(yè)者。
2、希望提升數(shù)據(jù)分析能力的學(xué)生或職場人士。
課程內(nèi)容
1、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)介紹
2、Hadoop原理及應(yīng)用
3、Spark框架及實(shí)戰(zhàn)操作
4、數(shù)據(jù)可視化工具的應(yīng)用
5、大數(shù)據(jù)案例分析
師資力量
我們的導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)均來自于知名企業(yè)或大學(xué)，擁有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，能夠?yàn)閷W(xué)員提供專業(yè)的指導(dǎo)和幫助。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重教學(xué)質(zhì)量，采用小班授課的方式，保證每位學(xué)員都能夠獲得充分的學(xué)習(xí)資源和關(guān)注。
服務(wù)水平
我們提供全面的學(xué)習(xí)服務(wù)，包括課程安排、作業(yè)批改、學(xué)習(xí)輔導(dǎo)等，確保學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中得到較好的支持。
學(xué)習(xí)時(shí)長
課程時(shí)長為3個(gè)月至6個(gè)月，靈活安排學(xué)習(xí)時(shí)間，滿足不同學(xué)員的需求。
收費(fèi)范圍
我們的課程收費(fèi)范圍為4000-15000元不等，價(jià)格公道合理，保證學(xué)員獲得物超所值的培訓(xùn)服務(wù)。
學(xué)習(xí)收獲
通過我們的培訓(xùn)課程，學(xué)員將掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和工具，提升數(shù)據(jù)分析能力，為未來的職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
總結(jié)
以上信息僅供參考，實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。可聯(lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。我們期待與您一起探索大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的未來，共同成長進(jìn)步。感謝您的關(guān)注和支持！
培訓(xùn)項(xiàng)目：軟件測試培訓(xùn)、Web前端培訓(xùn)、Java全棧開發(fā)培訓(xùn)、Python全棧開發(fā)培訓(xùn)、超全棧開發(fā)培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)、.Net培訓(xùn)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)
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