豐富的教學(xué)特色搶先看
著重講授大數(shù)據(jù)系統(tǒng)技術(shù)，包括大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的組成、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等方面。
課程設(shè)置了大量的實(shí)踐操作環(huán)節(jié)，幫助學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)系統(tǒng)管理、操作技能。
我們聘請(qǐng)了一批經(jīng)驗(yàn)豐富的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)工程師作為課程講師，能夠?yàn)閷W(xué)員提供專業(yè)的指導(dǎo)。
Volume(容量大)。Volume是指大數(shù)據(jù)巨大的數(shù)據(jù)量與數(shù)據(jù)完整性。十幾年前，由于存儲(chǔ)方式、科技手段和分析成本等的限制，使得當(dāng)時(shí)許多數(shù)據(jù)都無(wú)法得到記錄和保存。即使是可以保存的信號(hào)，也大多采用模擬信號(hào)保存，當(dāng)其轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字信號(hào)的時(shí)候，由于信號(hào)的采樣和轉(zhuǎn)換，都不可避免存在數(shù)據(jù)的遺漏與丟失。那么現(xiàn)在，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得信號(hào)得以原始的狀態(tài)保存下來(lái)，數(shù)據(jù)量的大小已不是最重要的，數(shù)據(jù)的完整性才是重要的。
長(zhǎng)沙博為峰大數(shù)據(jù)課程
| 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(jiǎn)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(jiǎn)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(cè)試；Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測(cè)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(yǔ)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(shì)預(yù)測(cè)；數(shù)據(jù)分析；趨勢(shì)預(yù)測(cè)；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(chǎng)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(jìng)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)抓取；投資數(shù)據(jù)抓取；房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓??；輿情數(shù)據(jù)抓取；娛樂數(shù)據(jù)抓??；新媒體數(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(kù) ；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(duì)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(jiǎn)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(kù)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(kù)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(shì)；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(cāng)；HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語(yǔ)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(yǔ)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(duì)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(jiǎn)介；數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期；簡(jiǎn)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(jiǎn)介；信度分析；因子分析；回歸分析 ；對(duì)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(jiǎn)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(duì)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(cè)算法 | 人工智能實(shí)戰(zhàn)十大預(yù)測(cè)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(kù)；十大預(yù)測(cè)算法原理與使用場(chǎng)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(cè)模型實(shí)戰(zhàn)；分類預(yù)測(cè)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(chǎng)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(yíng)情況的相關(guān)分析 案例-4：基于Tableau的客戶主題對(duì)客戶進(jìn)行合理分群 案例-5：基于Tableau的營(yíng)銷主題分析如何衡量媒體的營(yíng)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(duì)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(píng)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(chǎng)景，對(duì)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(chǎng)景，針對(duì)品類銷售及商品銷售進(jìn)行分析；以流量分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)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(yíng)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 |
你可能關(guān)心的大數(shù)據(jù)問題
零基礎(chǔ)如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)分析的基本步驟是什么？
大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)有哪些？
大數(shù)據(jù)分析常用的工具和技術(shù)有哪些？
大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析師。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析師負(fù)責(zé)利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析客戶行為和市場(chǎng)需求，為市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)提供支持。大數(shù)據(jù)營(yíng)銷分析師需要具備一定的大數(shù)據(jù)處理、分析和應(yīng)用能力，同時(shí)還需要具備市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶分析等方面的能力。
可視化工具開發(fā)?？梢暬_發(fā)就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發(fā)工具自動(dòng)生成相關(guān)應(yīng)用軟件，輕松跨越多個(gè)資源和層次連接所有數(shù)據(jù)。過去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。
好機(jī)構(gòu)，師資說話
湖南長(zhǎng)沙大數(shù)據(jù)培訓(xùn)
課程背景
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展使得大數(shù)據(jù)分析成為企業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略。為了適應(yīng)市場(chǎng)需求，我們精心設(shè)計(jì)了湖南長(zhǎng)沙大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，旨在培養(yǎng)具備大數(shù)據(jù)分析能力的專業(yè)人才。
課程特色
1、涵蓋大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)應(yīng)用；
2、結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行案例分析和實(shí)操演練；
3、提供實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，幫助學(xué)員將理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)際工作中。
課程目標(biāo)
1、掌握大數(shù)據(jù)處理和分析的基本原理；
2、熟練掌握大數(shù)據(jù)處理工具和技術(shù)；
3、能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析方法解決實(shí)際問題。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1、對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的學(xué)生和從業(yè)人員；
2、希望提升大數(shù)據(jù)分析能力的職場(chǎng)人士。
課程內(nèi)容
1、大數(shù)據(jù)概念及應(yīng)用案例分析；
2、大數(shù)據(jù)采集、清洗和存儲(chǔ)技術(shù)；
3、大數(shù)據(jù)分析算法及工具的使用。
師資力量
我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、業(yè)內(nèi)專業(yè)的大數(shù)據(jù)講師團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)閷W(xué)員提供系統(tǒng)、全面的培訓(xùn)服務(wù)。
教學(xué)質(zhì)量
我們以學(xué)員的學(xué)習(xí)效果為核心，注重實(shí)踐操作和案例分析，致力于提升學(xué)員的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和技能水平。
服務(wù)水平
我們提供個(gè)性化的課程輔導(dǎo)和學(xué)習(xí)指導(dǎo)，確保每位學(xué)員都能夠有所收獲。
學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)
我們的培訓(xùn)課程時(shí)長(zhǎng)為兩個(gè)月至半年不等，靈活安排學(xué)習(xí)時(shí)間，方便學(xué)員自主選擇。
收費(fèi)范圍
我們的課程收費(fèi)范圍在4000-15000元之間，具體收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)課程內(nèi)容和時(shí)長(zhǎng)而定。
學(xué)習(xí)收獲
通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將獲得扎實(shí)的大數(shù)據(jù)技能和知識(shí)，為未來(lái)的就業(yè)或職業(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)?？陕?lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。我們期待您的加入，一起探索大數(shù)據(jù)世界的無(wú)限可能！
培訓(xùn)項(xiàng)目：軟件測(cè)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)
￥詢價(jià)1393人關(guān)注
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