勤學(xué)教育網(wǎng)
高質(zhì)量教學(xué)團(tuán)隊(duì)
我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)精湛的師資力量，由行業(yè)講師、大數(shù)據(jù)分析師和教育講師組成。他們具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能夠有效地教授相關(guān)知識(shí)和技能。
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豐富的教學(xué)特色搶先看
我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)精湛的師資力量，由行業(yè)講師、大數(shù)據(jù)分析師和教育講師組成。他們具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能夠有效地教授相關(guān)知識(shí)和技能。
我們的課程內(nèi)容覆蓋了大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的核心知識(shí)和技能，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等方面。學(xué)員將通過(guò)實(shí)際案例和項(xiàng)目實(shí)踐來(lái)掌握這些知識(shí)和技能。
我們提供靈活的學(xué)習(xí)方式，既有面授課程，也有在線學(xué)習(xí)課程。學(xué)員可以根據(jù)自己的時(shí)間和需求選擇適合自己的學(xué)習(xí)方式，充分利用碎片化時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)。
我們注重培養(yǎng)學(xué)員的實(shí)際能力，課程中將結(jié)合真實(shí)案例和實(shí)際項(xiàng)目，讓學(xué)員進(jìn)行實(shí)際操作和練習(xí)，提高他們的實(shí)戰(zhàn)能力。
大量化。這也是大家容易想到的。比如我們?nèi)粘Ｉ铍x不開(kāi)的微信、支付寶，我們的任意的聊天或者支付都會(huì)有相應(yīng)的記錄，這樣每天將會(huì)產(chǎn)生數(shù)十億條、百億條乃至更多條數(shù)據(jù)。這僅僅是一天的量，那一個(gè)月呢，一年呢？與此類(lèi)似的場(chǎng)景在各行各業(yè)均有涉及。
數(shù)據(jù)的可靠性。它指在數(shù)據(jù)的生命周期內(nèi), 所有數(shù)據(jù)都是完全的、一致的和準(zhǔn)確的程度。保證數(shù)據(jù)的完 整性意味著以準(zhǔn)確的、真實(shí)的、完全地代表著實(shí)際發(fā)生的方 式收集、記錄、報(bào)告和保存數(shù)據(jù)和信息。
南京博為峰大數(shù)據(jù)課程
| 課程大綱 | 課題名稱(chēng) | 課程內(nèi)容 |
| 前導(dǎo)基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析入門(mén) |
數(shù)據(jù)分析入門(mén) ；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(chē)實(shí)戰(zhàn)演練；其他思維導(dǎo)圖介紹 |
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| 專(zhuān)業(yè)展現(xiàn)—PPT |
專(zhuān)業(yè)展現(xiàn)——PPT；基本簡(jiǎn)介；幾個(gè)不得不說(shuō)的真相；經(jīng)驗(yàn)分享；實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫(huà) |
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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(kāi)發(fā)工具的安裝、配置與開(kāi)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(lèi)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(guò)程函數(shù)操作；python面向?qū)ο? |
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| 問(wèn)題定義與數(shù)據(jù)獲取 | 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程 |
問(wèn)題界定；問(wèn)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(wèn)題的定義 |
邊界：明確問(wèn)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(wèn)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(huà)像；銷(xiāo)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(guò)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(shuō)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(kāi)數(shù)據(jù) |
開(kāi)放網(wǎng)站；政務(wù)公開(kāi)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?。煌顿Y數(shù)據(jù)抓??；房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓??；輿情數(shù)據(jù)抓?。粖蕵?lè)數(shù)據(jù)抓??；新媒體數(shù)據(jù)抓取 |
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| 數(shù)據(jù)查詢(xún)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(xún) |
利用SQL進(jìn)行簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢(xún)；利用SQL完成復(fù)雜條件查詢(xún)；利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢(xún)；利用嵌套子查詢(xún)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(guò)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(xún)及查詢(xún)；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(xún)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(xún)平臺(tái)搭建 |
大數(shù)據(jù)概述；數(shù)據(jù)集群； Hadoop 架構(gòu)；Hive開(kāi)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(xún) |
Hive數(shù)倉(cāng)；HQL 數(shù)據(jù)查詢(xún)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(xún) |
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(xún) |
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| HQL海量數(shù)據(jù)查詢(xún)優(yōu)化 |
內(nèi)置函數(shù)及開(kāi)窗函數(shù)；特殊類(lèi)型數(shù)組查詢(xún)方式；HQL 查詢(xún)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(lèi)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(xún) |
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(lèi)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(lèi)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(wèn)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(mén)；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(lèi)預(yù)測(cè)試模型實(shí)戰(zhàn) ；聚類(lèi)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(xiě) | 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(xiāo)主題分析如何衡量媒體的營(yíng)銷(xiāo)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(xiě) |
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(lèi)；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(xiě) |
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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(xiě) |
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(lèi)銷(xiāo)售及商品銷(xiāo)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(xiāo)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(wèn)題
大數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的價(jià)值是什么？
如何進(jìn)行有效的大數(shù)據(jù)分析？
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)環(huán)境在哪些方面存在問(wèn)題？
大數(shù)據(jù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)是什么？
（1）大數(shù)據(jù)工程師：從事數(shù)據(jù)采集與管理工作，需要較強(qiáng)的IT專(zhuān)業(yè)能力，這個(gè)崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數(shù)據(jù)）、ETL工程師等，關(guān)鍵看其崗位職責(zé)和技能需求，別看名字。
（2）大數(shù)據(jù)分析師：從事數(shù)據(jù)資源開(kāi)發(fā)與利用，主要工作是數(shù)據(jù)分析、和數(shù)據(jù)挖掘，能出圖表、出報(bào)告。需要數(shù)量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就更好了，比如python或R.這個(gè)崗位也有別名，比如數(shù)據(jù)分析師，商務(wù)智能分析師。
（3）算法工程師：從事機(jī)器學(xué)習(xí)，構(gòu)建人工智能模型，也稱(chēng)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，在商業(yè)領(lǐng)域，也有稱(chēng)為商務(wù)智能工程師的。該崗位需要很強(qiáng)的數(shù)學(xué)分析能力和編程能力，是三個(gè)崗位中的金領(lǐng)職位。
一起來(lái)了解博為峰
博為峰，隸屬于上海博為峰軟件技術(shù)股份有限公司。公司總部位于上海，在北京、深圳、廣州、成都、南京、西安、武漢、杭州、重慶、濟(jì)南、昆山等地均設(shè)有分支服務(wù)機(jī)構(gòu)。十?dāng)?shù)年來(lái)，博為峰始終堅(jiān)守教學(xué)品質(zhì)，真誠(chéng)服務(wù)學(xué)員。博為峰已幫助很多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場(chǎng)新人找到滿意工作，實(shí)現(xiàn)職業(yè)夢(mèng)想；幫助很多的用人單位輕松招到可用之才，推動(dòng)企業(yè)發(fā)展和進(jìn)步。
南京市大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)
課程背景
南京市大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)是一家專(zhuān)注于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的機(jī)構(gòu)，致力于為學(xué)習(xí)者提供高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)課程。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，我們機(jī)構(gòu)的課程也在不斷創(chuàng)新和完善，以滿足學(xué)員的需求。
課程特色
1. 實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)：我們的課程注重實(shí)踐操作，幫助學(xué)員快速掌握大數(shù)據(jù)技能。
2. 行業(yè)導(dǎo)師：來(lái)自大數(shù)據(jù)行業(yè)的專(zhuān)業(yè)導(dǎo)師，分享最新行業(yè)動(dòng)態(tài)和經(jīng)驗(yàn)。
3. 小班授課：精英團(tuán)隊(duì)授課，保證學(xué)員的學(xué)習(xí)效果。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)分析的基本理論和技能。
2. 熟練運(yùn)用各種大數(shù)據(jù)分析工具。
3. 提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1. 有志于從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的求職者。
2. 已經(jīng)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域工作的人士，希望提升自己的能力。
3. 對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域感興趣，想了解相關(guān)知識(shí)的人群。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)。
2. 大數(shù)據(jù)分析工具的使用。
3. 實(shí)際案例分析和項(xiàng)目實(shí)踐。
師資力量
我們機(jī)構(gòu)擁有一支由專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)從業(yè)者和講師組成的師資團(tuán)隊(duì)，他們具有豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能夠有效地指導(dǎo)學(xué)員學(xué)習(xí)。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重教學(xué)質(zhì)量，定期對(duì)課程內(nèi)容進(jìn)行更新和優(yōu)化，確保學(xué)員獲得新的知識(shí)和技能。
服務(wù)水平
我們提供周到的服務(wù)，為學(xué)員解決學(xué)習(xí)中的問(wèn)題，確保學(xué)習(xí)順利進(jìn)行。
學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)
課程學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)為3個(gè)月至6個(gè)月。
收費(fèi)范圍
課程收費(fèi)范圍在4000-15000元之間。
學(xué)習(xí)收獲
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總結(jié)
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