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)員將通過實(shí)際案例和項(xiàng)目實(shí)踐來掌握這些知識(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。
速度快。在這個(gè)萬物互聯(lián)的的時(shí)代，每時(shí)每刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)需要被及時(shí)處理掉，因?yàn)榇鎯?chǔ)價(jià)值密度較小的歷史數(shù)據(jù)需要花費(fèi)很大的存儲(chǔ)成本，非常不劃算，一般平臺(tái)保存的歷史數(shù)據(jù)只有幾天或者一個(gè)月，再遠(yuǎn)的就要清理掉，所以數(shù)據(jù)處理的速度也必須跟上，誰家處理速度更快，誰家就更具競爭力。
類型多樣。在數(shù)量龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶等因素的影響下，大數(shù)據(jù)的來源十分廣泛，因此大數(shù)據(jù)的類型也具有多樣性。大數(shù)據(jù)由因果關(guān)系的強(qiáng)弱可以分為三種，即結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，它們統(tǒng)稱為大數(shù)據(jù)。資料表明，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在整個(gè)大數(shù)據(jù)中占比較大，高達(dá)百分之七十五，但能夠產(chǎn)生高價(jià)值的大數(shù)據(jù)卻是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
石家莊博為峰大數(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(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(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??；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(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)抓取；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(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(chǔ)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(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；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(shí)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(tái)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(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)問題
零基礎(chǔ)如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)分析的基本步驟是什么？
大數(shù)據(jù)分析的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)有哪些？
大數(shù)據(jù)分析常用的工具和技術(shù)有哪些？
1、信息架構(gòu)開發(fā)。大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)建模等。
2、數(shù)據(jù)倉庫研究。為方便企業(yè)決策，出于分析性報(bào)告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數(shù)據(jù)倉庫研究崗位是一種所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務(wù)智能服務(wù)，指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制。
一起來了解博為峰
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，博為峰始終堅(jiān)守教學(xué)品質(zhì)，真誠服務(wù)學(xué)員。博為峰已幫助很多的應(yīng)屆畢業(yè)生和職場新人找到滿意工作，實(shí)現(xiàn)職業(yè)夢想；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。
課程背景
近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，石家莊也出現(xiàn)了一家專業(yè)的大數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)，為廣大學(xué)習(xí)者提供了系統(tǒng)全面的大數(shù)據(jù)課程。我們是一家集數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計(jì)算等領(lǐng)域于一體的綜合性機(jī)構(gòu)，致力于培養(yǎng)未來的數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)分析師。
課程特色
1. 多元化課程設(shè)置，涵蓋大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種知識(shí)點(diǎn)；
2. 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目實(shí)踐，讓學(xué)習(xí)者融會(huì)貫通；
3. 專業(yè)團(tuán)隊(duì)授課，實(shí)時(shí)解答疑惑；
4. 實(shí)習(xí)就業(yè)指導(dǎo)，助力學(xué)習(xí)者順利就業(yè)。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本理論和應(yīng)用能力；
2. 全面了解數(shù)據(jù)分析和挖掘的方法和工具；
3. 培養(yǎng)解決實(shí)際問題的能力；
4. 提升就業(yè)競爭力。
學(xué)習(xí)對象
1. 對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的學(xué)生和職場人士；
2. 希望在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域深耕的專業(yè)人士。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識(shí)介紹；
2. 數(shù)據(jù)采集和清洗技術(shù)；
3. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方法；
4. 數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建；
5. 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)應(yīng)用。
師資力量
我們擁有一支高素質(zhì)的教師團(tuán)隊(duì)，他們從業(yè)多年，對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗(yàn)和獨(dú)到的見解。每位講師都具有豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，能夠向?qū)W生提供專業(yè)的指導(dǎo)和幫助。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重教學(xué)質(zhì)量，采用小班教學(xué)模式，確保每位學(xué)員都能夠得到充分的關(guān)注和輔導(dǎo)。課程設(shè)置合理，內(nèi)容豐富多樣，讓學(xué)習(xí)過程更加有效。
服務(wù)水平
我們提供24小時(shí)在線客服，隨時(shí)解答學(xué)員的問題和困惑。同時(shí)，我們還為學(xué)員提供免費(fèi)的體驗(yàn)課程，讓大家更好地了解我們的教學(xué)內(nèi)容和方式。
學(xué)習(xí)時(shí)長
學(xué)習(xí)時(shí)長為3個(gè)月至6個(gè)月不等，根據(jù)學(xué)員的實(shí)際情況和學(xué)習(xí)進(jìn)度，靈活調(diào)整課程安排。
收費(fèi)范圍
本機(jī)構(gòu)的課程收費(fèi)范圍為4000-15000元不等，價(jià)格公道合理，讓更多學(xué)習(xí)者可以承擔(dān)。
學(xué)習(xí)收獲
通過我們的課程學(xué)習(xí)，學(xué)員將掌握大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心知識(shí)和操作能力，提升數(shù)據(jù)分析水平，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)。可聯(lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。希望能夠?yàn)槟峁﹥?yōu)秀的大數(shù)據(jù)教育服務(wù)，助您在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域取得成功！
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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