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如果你对计算机科学和编程有浓厚的兴趣，并且已经具备一定的编程基础，那么学习大数据技术将是一个很好的选择。你可以通过学习相关的编程语言(如Python、Java)和数据处理工具(如SQL)来开展大数据技术的学习。
如果你对数据分析和业务洞察力感兴趣，并且希望利用数据来支持决策和优化业务流程，学习大数据技术将对你有很大的帮助。你可以学习数据清洗、数据可视化、机器学习等技术，以更好地分析和理解数据。
大数据的应用
交通领域。在交通领域，大数据技术被广泛应用于交通规划、交通管理和智能交通等方面。通过分析交通数据，如车辆流量、道路拥堵情况、交通事故等，交通管理部门可以制定更加科学合理的交通规划和政策，提高交通效率和安全性。通过大数据技术和物联网技术，智能交通系统可以实现车辆调度、交通诱导、智能停车等功能，提高城市交通的智能化和便捷性。
| 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 |
学不会怎么办？
学完好找工作吗？
学完推荐就业吗？
大数据课程学费是多少？
零基础可以学会吗？
毕业可以进哪些企业？
大数据的价值
大数据在商业领域中具有巨大的价值。通过分析海量的消费者数据，企业能够更好地了解市场需求和消费者行为，从而进行精确的市场定位和产品推广。大数据分析还可以帮助企业预测未来趋势，制定更科学的战略决策。例如，电子商务巨头亚马逊就利用大数据分析来优化产品推荐和个性化营销，提高销售额和用户满意度。
大数据在科学研究中具有重要的意义。科学家们可以利用大数据分析来揭示隐藏在数据背后的规律和模式，从而推动科学研究的进展。例如，在天文学领域，通过分析天体观测数据，科学家们能够更好地理解宇宙的演化和结构。在生物学领域，大数据分析可以帮助研究人员发现新的基因变异和疾病风险因素，为疾病的预防和治疗提供更有效的方法。
课程设置紧贴实际应用场景，提供真实数据案例，让学员更深入了解大数据工作流程和技术原理。
学习时间灵活，可根据个体需求制定学习计划。同时，学员还可随时向老师请教问题，得到实时解答。
由全国知名大数据分析师讲授，给学员带来新的行业资讯和实用的技术方法。
精心设计就业辅导计划，为学员提供个性化的求职服务和职业规划指导。
成立：2004年
深圳大数据专业培训机构
课程背景
随着信息技术的不断发展，大数据技术已经成为各行各业发展的关键。我们作为深圳大数据专业培训机构，致力于为学员提供系统全面的大数据培训课程，帮助他们掌握这门炙手可热的技能。
课程特色
1、实战项目：我们注重实践操作，为学员提供丰富的实战项目，让他们在真实场景中学以致用。
2、专业导师：我们拥有一支经验丰富、业内知名的专业导师团队，保证学员学习质量。
3、优质服务：我们提供个性化的学习服务，帮助每位学员全面提升技能水平。
课程目标
1、掌握大数据相关技术，如Hadoop、Spark等。
2、提升数据分析能力，成为行业内的讲师。
3、了解大数据应用场景，为未来职业规划打下基础。
学习对象
1、对大数据技术感兴趣的各行业从业者。
2、希望提升数据分析能力的学生或职场人士。
课程内容
1、大数据基础知识介绍
2、Hadoop原理及应用
3、Spark框架及实战操作
4、数据可视化工具的应用
5、大数据案例分析
师资力量
我们的导师团队均来自于知名企业或大学，拥有丰富的实战经验和教学经验，能够为学员提供专业的指导和帮助。
教学质量
我们注重教学质量，采用小班授课的方式，保证每位学员都能够获得充分的学习资源和关注。
服务水平
我们提供全面的学习服务，包括课程安排、作业批改、学习辅导等，确保学员在学习过程中得到较好的支持。
学习时长
课程时长为3个月至6个月，灵活安排学习时间，满足不同学员的需求。
收费范围
我们的课程收费范围为4000-15000元不等，价格公道合理，保证学员获得物超所值的培训服务。
学习收获
通过我们的培训课程，学员将掌握大数据相关技术和工具，提升数据分析能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。
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。我们期待与您一起探索大数据领域的未来，共同成长进步。感谢您的关注和支持！
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