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大量化。这也是大家容易想到的。比如我们日常生活离不开的微信、支付宝,我们的任意的聊天或者支付都会有相应的记录,这样每天将会产生数十亿条、百亿条乃至更多条数据。这仅仅是一天的量,那一个月呢,一年呢?与此类似的场景在各行各业均有涉及。
数据的可靠性。它指在数据的生命周期内, 所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完 整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方 式收集、记录、报告和保存数据和信息。
武汉博为峰大数据课程
课程大纲 | 课题名称 | 课程内容 |
前导基础 | 数据分析入门 |
数据分析入门 ;数据分析的意义;数据分析的流程控制 ;数据分析的思路与方法 |
逻辑为先—XMIND |
xmind简介与基本使用;学习方法课堂案例;滴答拼车实战演练;其他思维导图介绍 |
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专业展现—PPT |
专业展现——PPT;基本简介;几个不得不说的真相;经验分享;实战动画 |
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数据分析工具安装与环璄配置 |
Excel工具的安装、配置与环璄测试;Power BI工具的安装、配置与环璄测试;Tableau工具的安装、配置与环璄测试;MySQL数据库的安装、配置与环璄测试;SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试;SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试;Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试 |
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Linux基础应用之大数据必知必会 |
虚拟机的安装配置;虚拟机网络配置;安装Linux;利用SSH连结Linux;Linux基础命令;Linux系统管理 |
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数据分析的Python语言基础 |
python课程的目的;使用JupyterLab;python数据类型 ;元组、列表、字典;python分支结构 ;python字符串处理+随机函数;pthon循环结构;python面向过程函数操作;python面向对象 |
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问题定义与数据获取 | 数据分析项目流程 |
问题界定;问题拆分 ;指标确定;数据收集;报告方案 ;趋势预测;数据分析;趋势预测;报告方案 |
问题的定义 |
边界:明确问题的边界;逻辑:确定业务的关键指标和逻辑;定性分析与定量分析 |
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分析问题的模型 |
基于经典的模型:5W2H;SWORT;4P管理模型;CATWOE;STAR原则、波士顿5力模型。 基于业务的模型:用户画像;销售影响因素;市场变化因素;AARRR流量模型;金定塔思考方法 |
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数据清洗与处理 |
数据科学过程 ;数据清洗定义;数据清洗任务;数据清洗流程;数据清洗环境;数据清洗实例说明;数据标准化;数据格式与编码;数据清洗常用工具;数据清洗基本技术方法;数据抽取;数据转换与加载 |
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内部数据的获取 |
产品数据;用户数据;行为数据 ;订单数据 |
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外部公开数据 |
开放网站;政务公开数据;数据科学竞赛;数据交易平台;行业报告;指数平台 |
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Web网站数据抓取 |
财经数据抓取;投资数据抓取;房产数据抓取;舆情数据抓取;娱乐数据抓取;新媒体数据抓取 |
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数据查询与提取 | SQL基础操作 |
建库 ;建表;建约束 ;创建索引;添加、删除、修改数据 |
利用SQL完成数据的预处理 |
缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充;重复值处理:重复值的判断与删除;异常值处理:清除不必要的空格和异常数据 |
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利用SQL进行业务数据查询 |
利用SQL进行简单的业务数据查询;利用SQL完成复杂条件查询;利用多表关联完成复杂业务查询;利用嵌套子查询完成复杂业务数据分析 |
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高级SQL分析 |
聚合、分组、排序;函数;行列转换;视图与存储过程 |
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业务指标统计分析 |
业务数据表关联查询及查询;结果纵向融合;常业务需求数据宽表构建;查询处理复杂业务 |
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数理统计基础 | 数据分析的数学基础 |
计算和连续函数的性质;导数/微分的概念和运算法则;积分的概念和运算法则;幂级数、泰勒级数、傅里叶级数、傅里叶变换;向量的概念和运算;矩阵的转置、乘法、逆矩阵、正交矩阵、SVD奇异值分解、特征值;行列式的计算和性质;凸优化 |
Python数据分析 | 基于Numpy库的Python数据科学计算 |
创建数组;切片索引;数组操作;字符串函数;数学函数;统计函数 |
基于Pandas库的Python数据处理与分析 |
直方图:探索变量的分布规律;条形图:展示数值变量的集中趋势;散点图:表示整体数据的分布规律;箱线图:表示数据分散性,中位数;提琴图:分位数的位置及数据密度;回归图:寻找数据之间的线性关系;热力图:表未数值的大小或者相关性的高低 |
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大数据分析 | HIVE大数据查询平台搭建 |
大数据概述;数据集群; Hadoop 架构;Hive开发环璄搭建 |
HIVE与MySQL进行数据交换 |
从MySQL中导入数据到Hive;从Hive导出数据到MySQL |
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HQL海量业务数据需求查询 |
Hive数仓;HQL 数据查询基础语法 |
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HQL海量业务数据需求查询 |
从MySQL中导入数据到Hive;从Hive导出数据到MySQL |
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HQL业务数据指标统计分析 |
分区表;分桶表;关联表;数据查询 |
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HQL海量数据查询优化 |
内置函数及开窗函数;特殊类型数组查询方式;HQL 查询语句优化技巧 |
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建模与数据挖掘 | 数据挖掘与分析算法 |
描述统计;相关分析;判别分析;方差分析;时间序列分析;主成分分析;信度分析 ;因子分析;回归分析;对应分析;列联表分析;聚类分析 |
数据挖掘工具SPSS |
从MySQL中导入数据到Hive;从Hive导出数据到MySQL |
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HQL海量业务数据需求查询 |
课程规划与简介;数据挖掘项目生命周期;简单的统计学基础 ;用Modeler试手挖掘流程;数据挖掘的知识类型 6、商业分析基础简介;信度分析;因子分析;回归分析 ;对应分析;列联表分析 ;聚类分析 |
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数据挖掘工具SAS |
SAS概述:SAS简介与教育版安装;SAS概述:教育版基本使用;SAS编程基础 ;SAS编程基础-循环;SAS数据集操作1-合并;SAS数据集操作72-排序与对比;SAS数据集操作3-查重与筛选;练习-斐波那契数列;练习-百元百鸡问题 |
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人工智能预测算法 | 人工智能实战十大预测数据算法 |
机器学习入门;sk-learn机器学习库;十大预测算法原理与使用场景;算法调用、参数设置;特征选择、特征工程;回归预测模型实战;分类预测试模型实战 ;聚类模型实战;集成学习 ;模型优化 |
可视化商业报告撰写 | 商业智能与可视化分析实战 |
案例-1:BI电商数据市场分析项目实战 案例-2:BI电商数据客户分析项目实战 案例-3:BI可视化关于公司运营情况的相关分析 案例-4:基于Tableau的客户主题对客户进行合理分群 案例-5:基于Tableau的营销主题分析如何衡量媒体的营销价值 案例-6:基于Tableau的保公司索赔情况分析 |
数据可视化报告撰写 |
数据可视化的概念;数据可视化的意义;数据可视化的对比;数据可视化的分类;数据可视化图表举例 ;数据可视化应用领域;数据可视化步骤;数据可视化工具梯度;图表呈现流程;数据报告撰写 |
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实战:O2O电商平台功能优化效果评估及可视化数据分析报告撰写 |
了解电商业务背景;、以客户分析为应用场景,对数据进行加载、清洗、分析及模型建立;以货品分析为应用场景,针对品类销售及商品销售进行分析;以流量分析为应用场景,针对流量渠道及关键词做有效分析;根据业务实际背景做舆情分析;将分析结果及建议制成报告进行发布 |
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商业分析项目实战 | 五大商业项目实战 |
商业项目实战01:电商数据分析——分析方式之漏斗模型及数据量化 商业项目实战02:电商用户行为与营销模型实战 商业项目实战03:金融风控模型的构建与分析实战 商业项目实战04:展会电话邀约项目数据分析实战 商业项目实战05:零售行业数据分析 |
你可能关心的大数据问题
大数据、数据分析和数据挖掘有什么区别?
如何提高大数据分析的效果和价值?
大数据行业的从业者是从哪获得数据的?
数据分析师。数据分析师主要负责对数据进行分析和解释,帮助企业了解客户需求、市场趋势和业务变化等。从事这类职业需要具备较高的数理统计学、计算机科学、商业分析和市场研究等方面的专业知识,同时需要熟练掌握各种数据分析工具和技术。
人工智能工程师。人工智能工程师主要负责利用各种机器学习、深度学习等技术来解决各种实际问题。他们需要熟悉各种机器学习算法和框架,如TensorFlow、Keras、PyTorch等,并能够分析和优化算法的性能和准确度。
好机构,师资说话
成立:2004年
武汉大数据专业培训
课程背景
武汉大数据专业培训是我们秉承多年教育经验,为培养大数据人才而打造的专业课程。随着大数据技术在各行业的广泛应用,对专业人才的需求也越来越大。我们结合市场需求,精心设计了这门专业课程,旨在帮助学员掌握新的大数据技术和知识,提升就业竞争力。
课程特色
1.实战性强:课程设置实践项目,让学员动手实践,提升技能。
2.全面涵盖:涵盖大数据技术、数据分析、人工智能等内容。
3.行业导师:邀请专业行业讲师担任课程讲师,分享最新行业动态。
4.灵活学习:提供线上线下学习模式,方便学员选用。
课程目标
1.掌握大数据技术的基础知识和实际操作能力。
2.了解数据分析和人工智能的应用场景。
3.提升就业竞争力,实现职业突破。
学习对象
1.大数据相关专业学生。
2.从业人员想要转行进入大数据行业的人士。
3.对大数据技术感兴趣的个人。
课程内容
1.大数据技术入门
2.数据挖掘与分析
3.人工智能基础
4.大数据应用案例分析
师资力量
本机构拥有一支实力雄厚的师资团队,均来自一线互联网企业或大数据机构,具备丰富的教学经验和实战经验。
教学质量
我们严格管理教学质量,每位学员都会有专属导师进行一对一指导,确保学员学习效果。
服务水平
我们提供贴心的服务,为学员提供学习日程安排、就业指导等全面服务,让学员轻松学习。
学习时长
学习时长为3个月至6个月不等,以学员实际需求为准。
收费范围
收费范围在4000元至15000元之间,具体收费标准可咨询在线客服。
学习收获
通过武汉大数据专业培训,学员将获得全面的大数据技术知识和实践能力,为未来的职业发展奠定坚实基础。
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。我们期待您的加入,一起探索大数据世界的无限可能!
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