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想要转行的小伙伴,大数据作为目前比较热门的行业只要确实一个不错的选择,而且未来在很长短时间内的发展也会比较不错;
大学刚毕业的小伙伴,在学校没有学到很好的技术或者是学习的不够深入无法找到工作,现在比较急于学习一门技术去找工作完成就业,那么参加大数据培训正好帮助自己可以实现这样的要求;
毕业在家待业人员,没有明确的目标,也不知道自己想要什么能够干什么。这样的人多数是没有技术或者是不知道现在哪个行业比较有发展前途,选择大数据培训学习大数据技术也是比较不错的。
大数据的应用
1、制造业:制造业也是大数据应用的重要领域之一,因为制造业需要控制生产过程和优化生产计划。例如,通过分析生产数据和设备状态,制造业可以更加准确地预测设备的维护和更换时间,从而降低生产成本和提高效率。
2、农业:农业也是大数据应用的新兴领域之一,因为农业需要优化资源配置和提高生产效率。例如,通过分析土壤数据和气象数据,农民可以更加准确地了解作物的生长环境和生长状况,从而制定更加科学的种植计划和管理方案。
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 |
大数据发展趋势
数据技术的产业化应用。随着大数据技术不断发展与转变,其应用也逐渐朝着资源化方向发展。在此过程中,数据技术的发展将会趋于产业化,这样便可以让大数据技术为企业发展提供更好的数据支撑。同时,随着大数据技术不断发展,其数据应用也应该按照不同类别进行整合,这样才可以让数据技术实现应用性能的全面提升,以此确保大数据技术在未来的应用效果。
成立:2004年
课程背景
近年来,随着大数据技术的普及和应用,越来越多的人开始关注大数据培训。在郑州,我们也不例外,针对大数据技术的培训课程备受青睐。大数据培训不仅可以提升个人的技能水平,还可以帮助企业提升竞争力,因此受到越来越多人的追捧。
课程特色
1、实战操作:课程注重实际操作,通过大量实战案例让学员快速掌握技能。
2、个性化学习:根据学员的不同需求和水平,进行个性化的学习指导。
3、全程辅导:老师会全程跟踪学员的学习情况,及时解决问题。
课程目标
1、掌握大数据处理的基本原理和方法。
2、熟练掌握大数据处理工具的使用技巧。
3、具备独立解决大数据处理问题的能力。
学习对象
1、对大数据技术感兴趣的人士。
2、希望在大数据领域有所突破的从业人员。
课程内容
1、大数据基础知识介绍
2、大数据处理工具的使用
3、大数据分析实战
4、大数据应用案例分析
师资力量
我们拥有一支高素质、丰富经验的教师团队,他们既有理论基础,又有实践经验,能够为学员提供优质的教学服务。
教学质量
我们注重教学质量,严格把关每一堂课的内容,确保学员能够真正掌握所学知识。
服务水平
我们提供全程服务,学员有任何问题都可以随时向我们的服务人员咨询,我们将竭诚为您解答。
学习时长
该培训课程的学习时长为2个月至6个月。
收费范围
我们的大数据培训收费范围为4000-15000元不等。
学习收获
通过我们的大数据培训课程,学员将掌握实用的大数据处理技能,提升自身竞争力,为今后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。欢迎联系在线客服,预约免费体验课。希望我们的大数据培训能够帮助更多人实现技能提升和职业发展的目标。
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