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)域的核心知識和技能，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、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)員將通過實(shí)際案例和項(xiàng)目實(shí)踐來掌握這些知識和技能。
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。
動態(tài)性。人們借助計(jì)算機(jī)通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，充分體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)是基于互聯(lián)網(wǎng)的及時動態(tài)數(shù)據(jù)，而不是歷史的或嚴(yán)格控制環(huán)境下產(chǎn)生的內(nèi)容。由于數(shù)據(jù)資料可以隨時隨地產(chǎn)生，所以大數(shù)據(jù)并不是一成不變的，大數(shù)據(jù)是具有動態(tài)性的。
更新變化速度比較快。過去結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)常常是半年甚至一兩年才更新一次，可是現(xiàn)在我們進(jìn)入了大數(shù)據(jù)的階段，我們更新的頻次、頻率可能是每秒鐘數(shù)據(jù)都在變化，都在更新。這些更新變化的數(shù)據(jù)每時每刻都要追加到我們的大數(shù)據(jù)當(dāng)中來，對它的管理、對它的其他的要求比過去要高得多。
長沙博為峰大數(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(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??；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?。煌顿Y數(shù)據(jù)抓?。环慨a(chǎn)數(shù)據(jù)抓?。惠浨閿?shù)據(jù)抓?。粖蕵窋?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(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(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)到底是什么？我們?yōu)槭裁葱枰髷?shù)據(jù)技術(shù)？
大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控從哪幾個方面進(jìn)行？
為什么大數(shù)據(jù)工程師被稱為IT薪資一哥？
大數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展趨勢是什么？
（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專業(yè)能力，這個崗位也有很多別名，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，也稱機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，在商業(yè)領(lǐng)域，也有稱為商務(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，是三個崗位中的金領(lǐng)職位。
一起來了解博為峰
博為峰培訓(xùn)致力于打造個性化職業(yè)技能培訓(xùn)學(xué)習(xí)平臺，秉承“讓適合的人，選擇適合的時間、適合的地點(diǎn)、適合的老師，學(xué)適合品類的課程”的理念，致力于為更多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場新人提供個性化的職業(yè)技能提升方案，在商業(yè)不斷創(chuàng)新、技術(shù)不斷迭代和機(jī)遇不斷涌現(xiàn)的時代里，持續(xù)提升職場競爭力。
長沙大數(shù)據(jù)開發(fā)中心
課程背景
長沙是一座充滿活力和創(chuàng)新精神的城市，為了滿足市場對大數(shù)據(jù)開發(fā)人才的需求，我們特別成立了長沙大數(shù)據(jù)開發(fā)中心。作為專業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，我們致力于為學(xué)員提供專業(yè)的大數(shù)據(jù)開發(fā)技能培訓(xùn)，幫助他們在這個瞬息萬變的時代立足。
課程特色
1. 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目實(shí)踐，盡早接觸真實(shí)工作場景。
2. 專業(yè)導(dǎo)師團(tuán)隊(duì)，為學(xué)員提供全面指導(dǎo)。
3. 個性化輔導(dǎo)，根據(jù)學(xué)員的不同需求量身定制教學(xué)方案。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)知識和技能。
2. 能夠獨(dú)立完成大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的開發(fā)和實(shí)施。
3. 提高解決實(shí)際問題的能力和技巧。
學(xué)習(xí)對象
1. 計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的在校大學(xué)生。
2. 工作中需要轉(zhuǎn)行或提升技能的人士。
3. 對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣的個人。
課程內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)處理與清洗
2. 數(shù)據(jù)存儲與管理
3. 大數(shù)據(jù)分析與挖掘
4. 數(shù)據(jù)可視化與展示
師資力量
我們擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富、技術(shù)精湛的師資團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)閷W(xué)員提供高質(zhì)量的教學(xué)服務(wù)，全面提升學(xué)員的技能水平。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重教學(xué)質(zhì)量，通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目實(shí)踐和個性化輔導(dǎo)，確保學(xué)員能夠真正掌握所學(xué)知識，并在實(shí)際工作中得以應(yīng)用。
服務(wù)水平
我們提供全面的服務(wù)，包括課程咨詢、學(xué)習(xí)指導(dǎo)、就業(yè)輔導(dǎo)等，助力學(xué)員順利完成學(xué)習(xí)和就業(yè)轉(zhuǎn)型。
學(xué)習(xí)時長
課程學(xué)習(xí)時長為3個月至6個月。
收費(fèi)范圍
課程收費(fèi)范圍為4000-15000元。
學(xué)習(xí)收獲
通過我們的培訓(xùn)，學(xué)員將掌握大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)技能，提升自身競爭力，為未來的職業(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。我們致力于為學(xué)員提供優(yōu)質(zhì)的教育服務(wù)，助力他們實(shí)現(xiàn)職業(yè)夢想。長沙大數(shù)據(jù)開發(fā)中心，等你來挑戰(zhàn)！
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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