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價(jià)值。這也是大數(shù)據(jù)的核心特征?,F(xiàn)實(shí)世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中,有價(jià)值的數(shù)據(jù)所占比例很小。你如果有1PB以上的全國所有20-35年輕人的上網(wǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)候,那么它自然就有了商業(yè)價(jià)值,比如通過分析這些數(shù)據(jù),我們就知道這些人的愛好,進(jìn)而指導(dǎo)產(chǎn)品的發(fā)展方向等等。如果有了全國幾百萬病人的數(shù)據(jù),根據(jù)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析就能預(yù)測疾病的發(fā)生,這些都是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)運(yùn)用之廣泛,如運(yùn)用于農(nóng)業(yè)、金融、醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域,從而最終達(dá)到改善社會治理、提高生產(chǎn)效率、推進(jìn)科學(xué)研究的效果。
武漢博為峰大數(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 |
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?。粩?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;行業(yè)報(bào)告;指數(shù)平臺 |
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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?。粖蕵窋?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 ;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SQL分析 |
聚合、分組、排序;函數(shù);行列轉(zhuǎn)換;視圖與存儲過程 |
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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;冪級數(shù)、泰勒級數(shù)、傅里葉級數(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
大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別?
如何提高大數(shù)據(jù)分析的效果和價(jià)值?
大數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者是從哪獲得數(shù)據(jù)的?
1、人工智能工程師。人工智能(AI)和大數(shù)據(jù)緊密相連,人工智能工程師致力于開發(fā)和部署基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能解決方案。他們需要掌握深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域的知識,并具備構(gòu)建和訓(xùn)練復(fù)雜模型的能力。
2、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)。他們需要了解市場需求、用戶行為和數(shù)據(jù)分析,以便設(shè)計(jì)和開發(fā)能夠滿足用戶需求的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要與技術(shù)團(tuán)隊(duì)、設(shè)計(jì)師和營銷團(tuán)隊(duì)密切合作,推動數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)和推廣。
好機(jī)構(gòu),師資說話
課程背景
武漢大數(shù)據(jù)是一家致力于數(shù)據(jù)分析與處理的培訓(xùn)機(jī)構(gòu),在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)和資源。我們不斷與行業(yè)合作伙伴進(jìn)行深度合作,為學(xué)員提供全面、實(shí)用的課程內(nèi)容。
課程特色
1. 實(shí)戰(zhàn)案例:課程內(nèi)容以實(shí)際案例為基礎(chǔ),讓學(xué)員能夠快速掌握數(shù)據(jù)處理和分析技能;
2. 行業(yè)導(dǎo)師:本課程邀請了多位在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗(yàn)的講師,為學(xué)員提供專業(yè)指導(dǎo);
3. 個(gè)性化輔導(dǎo):針對學(xué)員的不同需求,我們提供靈活的輔導(dǎo)服務(wù),讓學(xué)員能夠更好地理解和掌握知識。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)處理與分析的基本原理;
2. 提升實(shí)戰(zhàn)能力,能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)處理任務(wù);
3. 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化技術(shù),提高數(shù)據(jù)分析效率。
學(xué)習(xí)對象
1. 有一定編程基礎(chǔ)的學(xué)生;
2. 對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有濃厚興趣的從業(yè)人員。
課程內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識介紹;
2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗技術(shù);
3. 數(shù)據(jù)分析與建模方法;
4. 數(shù)據(jù)可視化與展示技術(shù)。
師資力量
我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、富有激情的教師團(tuán)隊(duì),他們在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域擁有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),能夠結(jié)合行業(yè)實(shí)際需求進(jìn)行教學(xué)。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重教學(xué)質(zhì)量,每位學(xué)員都會得到個(gè)性化的指導(dǎo)和輔導(dǎo),確保學(xué)習(xí)效果達(dá)到較好。
服務(wù)水平
我們提供24小時(shí)在線客服,為學(xué)員解決學(xué)習(xí)中遇到的問題。同時(shí),我們還提供預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課,讓學(xué)員更好地了解我們的課程。
學(xué)習(xí)時(shí)長
本課程學(xué)習(xí)時(shí)長為3個(gè)月至6個(gè)月。
收費(fèi)范圍
4000-15000元。
學(xué)習(xí)收獲
通過本課程的學(xué)習(xí),學(xué)員將能夠掌握大數(shù)據(jù)處理與分析的核心技能,提升就業(yè)競爭力,實(shí)現(xiàn)自身職業(yè)發(fā)展目標(biāo)。
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。我們的武漢大數(shù)據(jù)線下培訓(xùn)課程將竭誠為您提供優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù),歡迎您的加入!
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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