助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
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CDA大数据符合企业用人需求,从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等。
零基础脱产学习,5个月学会大数据技术;计算机、统计、数学等专业学习更佳;包学会,成为大数据稀缺人才,高薪就业;CDA大数据就业帮,助你前程似锦。
各行业数据分析、数据挖掘从业者;在校数学,计算机,统计等专业教师和学生;经济,医学生物研究院科研人员;数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。
趋势:大数据将补充而不是取代研究人员的工作。如今许多大数据平台是如此先进,以至于人们开始期待不久之后可以取代人类的辛勤工作,这是可以理解的。伦敦城市大学高级讲师、数据科学学位项目主管Aidan Slingsby博士认为,这一结果不太可能实现,尤其是在使用大数据协助市场研究等应用领域。数据科学有助于识别相关性。因此,数据科学家可以提供以前未曾知道的模式、网络、依赖性。但是,要使数据科学真正增加附加值,就需要市场研究人员了解信息的场景,并解释其原因。Ipsos MORI公司首席执行官Ben Page回应了这一观点,他说:“市场研究实际上是在理解人类的行为和动机。数据科学无法独立渗透。”例如,Ipsos MORI公司在其全球团队中拥有1000多名数据科学家,但该公司还雇用了其他专业人员,包括民族专家和行为科学家。
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 |
电子科技大学副教授
工信部软件设计师
数据分析师为什会被认为是有发展前景的呢?这是一个朝阳行业,现在正处于上升阶段,任何公司的核心都离不开数据,数据分析师也是公司的重要决策人员。选择大数据专业,是你正确的决定。
都有哪些对口的工作职位呢?为大家介绍一下:大数据开发方向;大数据工程师,网站打开速度检测,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等;数据挖掘,数据分析和机器学习方向;大数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等;大数据运维和云计算方向;大数据运维工程师等。
助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学习问题;针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,保证当日学习效果。除了作业,还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,考察学员对本阶段知识掌握程度。
对于重难点知识和同学普遍反应出来的问题,助教将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
助教线上服务要求5分钟内有问必答,并能做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教一个班主任配置下,调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式,解决线上提问。
在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常的答疑解惑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
课程特色
1.精品课程:长沙大数据学校拥有一支由业内资深专家组成的教师团队,课程设置严格按照行业标准设计,教学内容丰富、系统。
2.实践性强:课程设置含有大量的实际项目案例,学生将会在实践中快速掌握知识,并且根据每个学生自身能力,学校将给与不同难度的任务,让学生在实践中成长。
3.个性化辅导:老师会根据每个学生实际情况,提供不同的辅导服务,满足学生不同的需求。学生有问题可以随时找老师咨询。
课程目标
1.培养高端大数据人才,掌握权威大数据技术,掌握大数据应用方向。
2.通过实践项目案例培养学生创新思维和团队合作能力。
学习对象
1.有一定编程基础,对数据处理和统计学等领域有兴趣的人群。
2.想要进入大数据行业,或者已经在行业内工作但是想要进一步提高技能的人群。
课程内容
1.数据分析基础:包括数据处理、数据清洗、数据分析等。
2.数据库:数据库基础、SQL语言、数据库设计等。
3.机器学习:深入浅出的机器学习课程,根据不同学生情况设置不同难度。
4.大数据平台:Hadoop、Spark、Storm等大数据平台的使用。
学习时长
根据学生不同情况,开设了不同的课程,一般包括两个月的培训时间,确保学生有时间深入学习和实践。
收费范围
根据课程设置的不同和个人情况,收费范围在3000元-10000元之间。
学习收获
通过该课程的学习,学生将会掌握大数据处理的流程和技术,能够在实际工作中更加熟练地处理数据,并且具有较高的解决问题能力。同时,学生会在实践中不断成长,提高自己的创新能力和团队合作能力,为自己的未来发展打下坚实基础。
结语
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,了解更多关于长沙大数据学校的信息。长沙大数据学校将是学生掌握大数据技术的重要平台,并为学生未来的职业发展提供更多机会。
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