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規(guī)模性：大數(shù)據(jù)的第一個(gè)特點(diǎn)就是“數(shù)量大”。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量是驚人的，隨著技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量開始爆發(fā)性增長(zhǎng)，達(dá)到TB甚至PB級(jí)別。例如，淘寶網(wǎng)平常每天的商品交易數(shù)據(jù)約20TB(1TB=1024GB)，全球最大設(shè)計(jì)平臺(tái)Facebook的用戶，每天產(chǎn)生的日志數(shù)據(jù)超過(guò)了300TB)。 大數(shù)據(jù)如此龐大的數(shù)據(jù)量，是無(wú)法通過(guò)人工處理的。需要智能的算法、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)來(lái)處理這些大數(shù)據(jù)。
長(zhǎng)沙博為峰大數(shù)據(jù)課程
大數(shù)據(jù)課程內(nèi)容
| 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(shuō)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(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(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??；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?。煌顿Y數(shù)據(jù)抓?。环慨a(chǎn)數(shù)據(jù)抓?。惠浨閿?shù)據(jù)抓?。粖蕵?lè)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(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(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(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；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(wèn)題
大數(shù)據(jù)需要什么人才？
企業(yè)大數(shù)據(jù)如何起步？
為什么需要大數(shù)據(jù)技術(shù)？
大數(shù)據(jù)是否存在泡沫呢？
云計(jì)算與大數(shù)據(jù)是什么關(guān)系？
大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些？
1.數(shù)據(jù)工程方向。畢業(yè)生能夠從事基于計(jì)算機(jī)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電子信息、電子商務(wù)技術(shù)、電子金融、電子政務(wù)、軍事等領(lǐng)域的Java大數(shù)據(jù)分布式程序開發(fā)、大數(shù)據(jù)集成平臺(tái)的應(yīng)用、開發(fā)等方面的高級(jí)技術(shù)人才，可在政府機(jī)關(guān)、房地產(chǎn)、銀行、金融、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域從事各類Java大數(shù)據(jù)分布式開發(fā)、基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的程序開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)工作，也可在IT領(lǐng)域從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用工作。
2.數(shù)據(jù)分析方向。畢業(yè)生能夠從事基于計(jì)算機(jī)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電子信息、電子商務(wù)技術(shù)、電子金融、電子政務(wù)、軍事等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維、流計(jì)算核心技術(shù)等方面的高級(jí)技術(shù)人才，可在政府機(jī)關(guān)、房地產(chǎn)、銀行、金融、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域從事各類大數(shù)據(jù)平臺(tái)運(yùn)維、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工作，也可在IT領(lǐng)域從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用工作。
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。
長(zhǎng)沙大數(shù)據(jù)培訓(xùn)價(jià)格
課程背景
長(zhǎng)沙作為湖南省會(huì)城市，擁有著豐富的經(jīng)濟(jì)資源和人才優(yōu)勢(shì)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成為企業(yè)招聘人才的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。我機(jī)構(gòu)深知市場(chǎng)對(duì)于大數(shù)據(jù)人才的需求，一直致力于開設(shè)高質(zhì)量、實(shí)用性強(qiáng)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程。
課程特色
1. 實(shí)戰(zhàn)案例豐富，真實(shí)數(shù)據(jù)模擬。
2. 專業(yè)師資團(tuán)隊(duì)，經(jīng)驗(yàn)豐富。
3. 個(gè)性化教學(xué)，一對(duì)一輔導(dǎo)。
4. 就業(yè)支持，為學(xué)員提供專業(yè)推薦。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)和工具。
2. 提升數(shù)據(jù)分析能力和研究水平。
3. 幫助學(xué)員更好地了解大數(shù)據(jù)行業(yè)趨勢(shì)。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1. 對(duì)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域感興趣的學(xué)生。
2. 從事數(shù)據(jù)分析工作的從業(yè)者。
3. 希望轉(zhuǎn)行進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)的求職者。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)介紹。
2. 數(shù)據(jù)采集與清洗技術(shù)。
3. 數(shù)據(jù)分析與挖掘方法。
4. 數(shù)據(jù)可視化與應(yīng)用實(shí)踐。
5. 大數(shù)據(jù)案例分析與實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。
師資力量
我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、業(yè)內(nèi)知名的大數(shù)據(jù)講師團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)閷W(xué)員提供全面的指導(dǎo)和支持。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重課程內(nèi)容的深度和實(shí)用性，貼近市場(chǎng)需求，確保學(xué)員能夠快速掌握相關(guān)技能。
服務(wù)水平
我們提供個(gè)性化服務(wù)，根據(jù)學(xué)員的需求定制課程內(nèi)容，幫助他們實(shí)現(xiàn)個(gè)人職業(yè)發(fā)展目標(biāo)。
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)月不等，讓學(xué)員有足夠的時(shí)間深入學(xué)習(xí)和實(shí)踐。
收費(fèi)范圍
我們的課程收費(fèi)范圍為4000-15000元，可根據(jù)學(xué)員的需求和實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。
學(xué)習(xí)收獲
通過(guò)我們的培訓(xùn)，學(xué)員將掌握大數(shù)據(jù)分析的核心技能，提升自身競(jìng)爭(zhēng)力，為未來(lái)的職業(yè)發(fā)展打下堅(jiān)實(shí)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。希望我們的課程能夠幫助更多的學(xué)員實(shí)現(xiàn)自身職業(yè)目標(biāo)，迎接大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)。
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
￥詢價(jià)1370人關(guān)注
￥詢價(jià)1595人關(guān)注
￥詢價(jià)2747人關(guān)注
￥詢價(jià)1732人關(guān)注
￥詢價(jià)4283人關(guān)注
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