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想要轉(zhuǎn)行的小伙伴，大數(shù)據(jù)作為目前比較熱門的行業(yè)只要確實一個不錯的選擇，而且未來在很長短時間內(nèi)的發(fā)展也會比較不錯；
大學(xué)剛畢業(yè)的小伙伴，在學(xué)校沒有學(xué)到很好的技術(shù)或者是學(xué)習(xí)的不夠深入無法找到工作，現(xiàn)在比較急于學(xué)習(xí)一門技術(shù)去找工作完成就業(yè)，那么參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)正好幫助自己可以實現(xiàn)這樣的要求；
畢業(yè)在家待業(yè)人員，沒有明確的目標(biāo)，也不知道自己想要什么能夠干什么。這樣的人多數(shù)是沒有技術(shù)或者是不知道現(xiàn)在哪個行業(yè)比較有發(fā)展前途，選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也是比較不錯的。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
體育領(lǐng)域。在體育領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于運動員訓(xùn)練、比賽分析和體育營銷等方面。通過收集和分析運動員的身體數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)等，教練可以更加準(zhǔn)確地了解運動員的訓(xùn)練狀況和身體狀態(tài)，為運動員提供更加個性化的訓(xùn)練計劃和指導(dǎo)。通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，體育機構(gòu)可以分析比賽數(shù)據(jù)和觀眾數(shù)據(jù)，了解比賽表現(xiàn)和觀眾需求，為體育營銷提供科學(xué)依據(jù)和精準(zhǔn)策略。
| 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；幾個不得不說的真相；經(jīng)驗分享；實戰(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 |
虛擬機的安裝配置；虛擬機網(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)分析項目流程 |
問題界定；問題拆分 ；指標(biāo)確定；數(shù)據(jù)收集；報告方案 ；趨勢預(yù)測；數(shù)據(jù)分析；趨勢預(yù)測；報告方案 |
| 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)報告；指數(shù)平臺 |
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| Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取 |
財經(jīng)數(shù)據(jù)抓取；投資數(shù)據(jù)抓??；房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓??；輿情數(shù)據(jù)抓??；娛樂數(shù)據(jù)抓取；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進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢 |
利用SQL進行簡單的業(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)計基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
計算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)；導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運算法則；積分的概念和運算法則；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；相關(guān)分析；判別分析；方差分析；時間序列分析；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)挖掘項目生命周期；簡單的統(tǒng)計學(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 | 人工智能實戰(zhàn)十大預(yù)測數(shù)據(jù)算法 |
機器學(xué)習(xí)入門；sk-learn機器學(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)測模型實戰(zhàn)；分類預(yù)測試模型實戰(zhàn) ；聚類模型實戰(zhàn)；集成學(xué)習(xí) ；模型優(yōu)化 |
| 可視化商業(yè)報告撰寫 | 商業(yè)智能與可視化分析實戰(zhàn) |
案例-1：BI電商數(shù)據(jù)市場分析項目實戰(zhàn) 案例-2：BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項目實戰(zhàn) 案例-3：BI可視化關(guān)于公司運營情況的相關(guān)分析 案例-4：基于Tableau的客戶主題對客戶進行合理分群 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)報告撰寫 |
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| 實戰(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)實際背景做輿情分析；將分析結(jié)果及建議制成報告進行發(fā)布 |
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| 商業(yè)分析項目實戰(zhàn) | 五大商業(yè)項目實戰(zhàn) |
商業(yè)項目實戰(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)項目實戰(zhàn)02：電商用戶行為與營銷模型實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)03：金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)04：展會電話邀約項目數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析 |
大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢
數(shù)據(jù)的深度挖掘。在大數(shù)據(jù)技術(shù)未來的應(yīng)用和發(fā)展中，數(shù)據(jù)挖掘深度化是一項核心技術(shù)。隨著當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，大數(shù)據(jù)也實現(xiàn)了更加準(zhǔn)確的應(yīng)用，而大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)增加也使其與用戶更加貼近，讓用戶需求得到更好的滿足。在大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展中，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶進行深度標(biāo)簽的創(chuàng)建越來越成為當(dāng)今大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的熱點內(nèi)容。在大數(shù)據(jù)場景中，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的合理應(yīng)用，將會對用戶行為進行更加深入的分析，并以此為依據(jù)進行深度標(biāo)簽的多角度、多層次創(chuàng)建。
課程背景
深圳是中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要城市之一，我市的大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)量和規(guī)模位居全國前列，市場需求旺盛。為了滿足大數(shù)據(jù)從業(yè)者的需求，我們推出了針對大數(shù)據(jù)專業(yè)人士的培訓(xùn)課程，旨在提升學(xué)員的專業(yè)能力和競爭力。
課程特色
1. 實戰(zhàn)項目實踐：課程內(nèi)容融合了大量實際案例和項目，讓學(xué)員能夠在實踐中掌握數(shù)據(jù)處理和分析技能。
2. 個性化輔導(dǎo)：我們提供一對一的輔導(dǎo)服務(wù)，幫助學(xué)員解決學(xué)習(xí)中遇到的問題，確保學(xué)習(xí)效果。
3. 就業(yè)支持：我們與多家大數(shù)據(jù)企業(yè)建立合作關(guān)系，為學(xué)員提供就業(yè)機會和實習(xí)機會。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)處理和分析技能；
2. 熟悉大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展趨勢；
3. 提升就業(yè)競爭力。
學(xué)習(xí)對象
1. 有志于從事大數(shù)據(jù)行業(yè)的大學(xué)生和在職人群；
2. 擁有一定計算機基礎(chǔ)知識的人士；
3. 對數(shù)據(jù)分析和挖掘有濃厚興趣的個體。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識介紹；
2. 數(shù)據(jù)清洗與處理技術(shù)；
3. 數(shù)據(jù)可視化與分析工具；
4. 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例探討。
師資力量
我們擁有一支經(jīng)驗豐富、技術(shù)過硬的授課團隊，他們在大數(shù)據(jù)行業(yè)有著豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗和深厚的理論功底，能夠為學(xué)員提供專業(yè)、有針對性的指導(dǎo)。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重學(xué)員的實際學(xué)習(xí)效果，不僅課程內(nèi)容全面，還會通過作業(yè)和項目實踐來檢驗學(xué)員的掌握程度，確保教學(xué)質(zhì)量。
服務(wù)水平
我們提供全天候的在線咨詢服務(wù)，為學(xué)員解答疑問；同時，我們還會不定期組織線下活動，促進學(xué)員之間的交流和合作。
學(xué)習(xí)時長
學(xué)習(xí)時長為3個月至6個月不等，具體以實際課程安排為準(zhǔn)。
收費范圍
本課程的收費范圍為4000元至15000元不等，具體收費標(biāo)準(zhǔn)可咨詢我們的客服人員。
學(xué)習(xí)收獲
學(xué)員通過我們的培訓(xùn)課程，將能夠掌握大數(shù)據(jù)處理和分析的核心技能，提升自身就業(yè)競爭力，拓展職業(yè)發(fā)展空間。
總結(jié)
以上信息僅供參考，實際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)?？陕?lián)系在線客服，預(yù)約免費體驗課。希望我們的課程能夠為您的大數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展帶來幫助，期待與您的相遇和合作。
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