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趋势:智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续成长。随着人类社会的不断发展,未来城市将承载越来越多的人口。目前,我国正处于城镇化加速发展的时期,部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题,实现城市可持续发展,建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够,这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外,发展中的5G网络是全世界通用的规格,如果产品被一个智慧城市采用,将可以应用在全世界的智慧城市。
学习章节 | 学习具体内容 |
业务分析基础技能 |
数据分析概述;常用高阶函数;条件格式应用;数据透视表高阶应用;图表进阶;项目排期管理;案例背景介绍;动态考勤表制作;每月考勤统计;考勤汇总统计;常用指标概述;基础指标统计;人力资源指标体系概述;案例背景介绍;员工绩效评定思路解析;实操绩效统计及可视化;案例背景介绍;活动评估报表思路解析等 |
数据库应用技能 |
数据库简介;表结构的特点;数据库分类;MySQL简介;数据库基本结构;SQL语言分类;SQL书写要求;创建、使用及删除数据库;创建表;数据类型;约束条件;修改及删除表;插入数据;批量导入数据;更新数据;删除数据;查询指定列;查询不重复记录;条件查询等 |
商业智能分析技能 |
数据仓库结构说明;基于数据仓库的数据处理方法;数据仓库数据处理进阶;数据仓库应用案例;创建多维数据模型;理解多维模型表连接规则;业务数据分析指标介绍;业务数据汇总分析进阶;时间维度分析方法说明;业务背景介绍;理解及加工处理数据;可视化界面创建方法介绍;制作零售业销售情况分析仪;业务背景介绍;客户价值模型说明;数据加工处理;制作电商客户行为分析仪;业务背景介绍;理解餐饮业关键运营指标等 |
数据挖掘数学基础 |
函数;极限;微分及应用;定积分;向量;线性方程组;线性变化与矩阵;矩阵乘法;行列式;矩阵的秩;逆矩阵;点乘与内积;外积;特征值与特征向量;集中趋势的度量;离散程度的度量;偏态与峰态的度量;统计量概念与常用统计量;抽样分布等 |
Python数据清洗 |
NumPy基本介绍;NumPy基本数据结构: Ndarray;数组的索引与切片;数组其他常用函数与方法;Pandas基本数据结构: Series与DataFrame;索引、切片与过滤;排序与汇总;DataFrame简单处理缺失值方法;数据集的合并与连接;重复值的处理;数据集映射转化方法;异常值查找与替换;排序和随机抽样;DataFrame字符串常用操作;DataFrame分组操作等 |
Python数据可视化 |
数据可视化入门;常用可视化第三方库介绍: matplotlib、seaborn、PyEcharts;常用可视化图形介绍,如饼图、柱图、条形图、线图散点图等;图形选择;Pandas绘图方法;图例配置方法和常用参数;颜色条配置方法和常用参数;subplot多子图绘制方法;文字与注释、自定义坐标轴方法;Seaborn入门介绍;Seaborn API介绍;Seaborn绘图示例;Echarts介绍;PyEcharts API介绍;PyEcharts绘图示例等 |
机器学习快速入门 |
机器学习入门介绍:机器学习基本思想、常用算法分类、算法库等;Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍;超参数与模型验证:学习曲线、网格搜索;特征工程概念介绍;分类特征、文本特征;图像特征、特征衍生;缺失值填充、特征管道;KNN基本原理;KNN函数详解;KNN高级数据结构实现;原理补充:归一化方法、学习曲线、交叉验证;KNN-最近邻分类器;KNN算法示例;无监督学习与聚类算法;聚类分析概述与簇的概念;距离衡量方法;聚类目标函数和质心计算方法等 |
分布式集群架构 |
大数据概念介绍;Hadoop入门与分布式集群基本概念;Hadoop生态和及其技术栈;Linux生态介绍;常用虚拟化工具介绍;常用Linux操作系统;Vmware与VirtualBox;Ubuntu操作系统与CentOS;Ubuntu安装与常用命令;JDK的安装与使用;Hadoop安装与使用;Hadoop单机运行方法;Hadoop伪分布式运行方法;利用多节点安装Hadoop集群;Hadoop生态其他常用组件基本介绍等 |
Sqoop安装与使用 |
Sqoop组件介绍与发展历史;Sqoop组件特性及核心功能;ETL基本概念;Hadoop生态中的数据转化方法;Linux中安装Sqoop方法;Sqoop集成MySQL方法;Sqoop集成Hbase方法;Sqoop集成Hive方法;Sqoop功能测试;Sqoop导入功能介绍;Sqoop数据导入import命令基本格式;Sqoop数据导入import命令常用参数;利用Sqoop从MySQL中导入数据至HDFS;Sqoop生成相应Java代码方法codegen;利用Sqoop导入数据至Hive等 |
Hadoop基础 |
HDFS概念及设计原理;HDFS体系结构和运行机制;NameNode、DataNode、SecondaryNameNode配置文件及修改方法;HDFS备份机制和文件管理机制;NameNode、DataNode、SecondaryNameNode作用及运行机制;HDFS的常用操作方法介绍;HDFS Java API介绍;HDFS Shell命令格式;HDFS创建文件目录命令;HDFS文件复制、重命名命令;HDFS文件移动、删除命令;HDFS其他常用命令;YARN基本概念;YARN相关进程介绍;YARN核心组件及其功能等 |
课程研发教研室主任
大数据算法架构师
一、大数据概念入门。学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,那么学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是哪些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。
二、大数据编程基础。对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,需要学习大量的理论知识,阅读枯燥的教材。大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等,大数据一般从Java开始。
三、大数据核心课程。大数据的核心课程,主要集中在Hadoop、Spark生态体系、Storm实时开发,零基础学习者,请务必认清你要学的是不是真正大数据。
长沙大数据培训课程
课程背景
长沙大数据培训课程是为了满足当今社会对大数据专业人才的需求,培养具备大数据技能和应用能力的人才而设立的。该课程结合长沙市大数据行业的发展特点和需求,为学员提供系统、全面的大数据技能培训。
课程特色
1. 实践性强:课程注重实践操作,通过大量的案例分析和实际项目实战,使学员获得更丰富的实践经验。
2. 课程内容全面:涵盖大数据技术、数据分析、人工智能等多个方面,使学员具备综合应用大数据技术的能力。
3. 职业发展指导:针对学员个人特点和发展需求,提供职业规划指导,助力学员顺利就业或升职。
4. 优质教学资源:学员将得到来自长沙市优秀大数据企业和高校的优质教学资源,与企业和讲师进行深入交流,开拓视野。
5. 定制化服务:根据学员的特点和需求,为其提供个性化的课程服务和学习支持,确保学习效果较大化。
课程目标
1. 掌握大数据技术的基础知识和核心原理。
2. 熟悉大数据处理和挖掘常用工具和方法。
3. 能够进行大数据分析和建模,提供对业务决策有价值的数据见解。
4. 具备大数据平台的搭建和维护能力。
5. 具备解决大数据应用中遇到的问题的能力。
学习对象
1. IT从业人员:希望在大数据领域拓展自己技能的IT从业人员。
2. 数据分析师:希望提升自己的数据分析能力,应用大数据进行更深入分析的数据分析师。
3. 数据工程师:希望学习大数据处理和管理技术,提高自己的数据处理能力的数据工程师。
4. 经理和决策者:希望了解和应用大数据技术,用于业务决策的经理和决策者。
课程内容
1. 大数据技术基础
2. 大数据应用案例分析
3. 大数据处理与挖掘工具
4. 大数据分析与建模
5. 大数据平台搭建与维护
师资力量
本课程由一支经验丰富、专业素质过硬的师资团队组成。团队成员具备长期从事大数据相关工作的经历,拥有丰富的实践经验和专业知识,在大数据领域有着高度的教学和讲解能力。
教学质量
课程采用小班授课模式,保证学员与老师的互动和学习效果。教师精心设计课程内容,通过理论与实践相结合的方式,使学员能够快速掌握并应用所学知识。同时,定期进行作业和项目实战,提供个性化辅导,确保学员掌握知识的深度和广度。
服务水平
本课程提供全程学习服务,包括课程咨询、选课指导、学习支持等。学员可以随时联系在线客服,预约免费体验课,并获得关于课程内容和学习计划的详细信息。
学习时长
本课程学习时长根据不同学员需求而定,一般为40-60课时,以保证学员能够全面学习并掌握所需的知识和技能。
收费范围
本课程收费范围为5000-15000元,具体费用根据学员的学习计划和课程选择而定。
学习收获
通过长沙大数据培训课程的学习,学员将获得专业的大数据技能和应用能力,能够在大数据行业中找到更好的职业发展机会。同时,掌握大数据处理和分析的能力,为企业的决策提供有价值的数据支持。
总结
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。该课程将为学员提供实用的大数据技能培训,帮助他们在大数据领域取得突破和成功。
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