每一个项目对应一个阶段知识点,从基础到进阶层层深入,对接企业工作流程。
达内教育配备ucloud云服务器,提供完全真实的互联网大数据开发部署环境。
注重项目、注重技能,让所学知识能够合理运用,助学员快速获得工作经验。
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第四阶段:算法、R语言、数据挖掘分析 | |
学习版块 | 学习内容 |
算法、R语言数据挖掘分析 |
算法是解决问题的策略机制,是解决问题的核心方法。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。数据挖掘是基于数据进行数据建模得到数据规律从而进行事实预测的技术。本节以R语言为环境学习包括但不限于聚类、回归、正则化、决策树、集成算法、降维算法、神经网络等算法,来实现数据挖掘相关能力并为后续学习机器学习、人工智能等相关技术提供基础。使学员从工具使用者变为真正问题的解决者 |
用户画像推荐系统项目 |
基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像描述用户特征为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库,使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法实现基于商品的推荐系统,为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源,通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐 |
1.大数据架构的工具与组件。数据工程师更关注分析基础架构,因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
2.深入了解SQL和其它数据库解决方案。数据工程师需要熟悉数据库管理系统,深入了解SQL至关重要。
3.数据仓库和ETL工具。数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案,以及ETL工具,比如StitchData或Segment都非常有用。
每一个项目对应一个阶段知识点,从基础到进阶层层深入,对接企业工作流程。
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项目多
云主机
重实践
选取热门的行业作为项目来源。比如:北京二手房项目,电商平台项目。
和一线讲师一起协作。老师提供指导,学员独立自主开发,完成实战课题。
以企业内部开发项目流程为样例进行分步骤拆解,全程参与项目所有环节。
个性化辅导,并获得项目代码审阅与详细反馈,高效提升大数据开发技能。
1. Redis。Redis是一个key-value存储系统,其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用,它提供了Java,C/C++,C#,PHP,JavaScript,Perl,Object-C,Python,Ruby,Erlang等客户端,使用很方便,大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
2. Flume。Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
大数据讲师
大数据讲师
成立:2002年
课程背景
随着数据信息时代的到来,数据分析师成为一个热门职业。特别是在智慧城市建设的背景下,数据分析师的市场需求不断增长。郑州大数据分析师培训为学员提供专业的知识和技能,培养数据分析能力,满足市场需求。
课程特色
1.实战性强:课程内容紧贴行业趋势和发展,聚焦实际应用场景,通过案例分析和实战课程,提升学员的实战能力。
2.专业导师:由业内专家执教,他们具有多年的从业经验和丰富的数据分析实践经验,能够为学员提供专业的指导和技术支持。
3.学习组织化:分阶段组织教学,将课程内容划分为基础阶段和深入阶段,确保学员的学习效果和深度。
4.教学平台化:采用在线教学平台,提供多种形式的教学内容,包括录像课程、在线学习笔记和专业课堂等多种教学方式。
课程目标
1.掌握数据收集,处理和分析的方法和技巧。
2.熟悉数据可视化的方法,能够灵活运用数据分析工具。
3.培养数据解决问题的能力,能够有效地应对实际应用场景。
4.提升领导力和沟通能力,具备团队合作和项目管理能力。
学习对象
1.数据分析、数据挖掘等专业人士。
2.计算机、统计等相关专业的大学生和在校研究生。
3.对数据分析工具和数据可视化方法感兴趣的人群。
课程内容
1.数据收集和处理:数据来源、数据清洗和预处理、数据抽样和抽样方法。
2.数据分析方法:统计分析方法、模型构建方法、数据挖掘方法。
3.数据可视化:可视化理论和应用、可视化工具和技巧。
4.案例分析和项目实践:通过案例分析与实践学习数据分析工具和技能的应用。
学习时长
课程学习时长为3个月至6个月不等,具体视学员的学习情况而定。
收费范围
收费根据课程的不同,收费范围在5000元到10000元之间。
学习收获
1.掌握了数据分析的基础知识与实践技能。
2.提高了解决实际问题的能力。
3.扩大了职业视野,了解了行业前沿动态。
4.增强了市场竞争力,提高了就业能力和职业发展。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。欢迎学员联系在线客服,预约免费体验课,了解课程的详细情况。我们将提供专业的教学内容和支持,帮助学员成为优秀的数据分析师。
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