博为峰,隶属于上海博为峰软件技术股份有限公司。公司总部位于上海,在北京、深圳、广州、成都、南京、西安、武汉、杭州、重庆、济南、昆山等地均设有分支服务机构。十数年来,博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已帮助很多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助很多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和进步。
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丰富的教学特色抢先看
着重讲授大数据系统技术,包括大数据系统的组成、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等方面。
课程设置了大量的实践操作环节,帮助学员掌握大数据系统管理、操作技能。
我们聘请了一批经验丰富的大数据系统工程师作为课程讲师,能够为学员提供专业的指导。
高速。就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。并且这些数据是需要及时处理的,因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的。基于这种情况,大数据对处理速度有非常严格的要求,服务器中大量的资源都用于处理和计算数据,很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生,谁的速度更快,谁就有优势。
长沙博为峰大数据课程
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
大数据需要什么人才?
企业大数据如何起步?
为什么需要大数据技术?
大数据是否存在泡沫呢?
云计算与大数据是什么关系?
大数据分析的常用方法有哪些?
1、数据分析师。数据分析师是大数据行业中常见的职位之一。他们负责收集、整理和分析大量的数据,提供有关市场趋势、用户行为、销售统计等方面的洞察和建议。数据分析师需要熟练运用数据分析工具和编程语言,如SQL、Python和R,以便能够处理和解释大规模数据集。
2、数据工程师。数据工程师主要负责构建和维护数据基础设施,包括数据管道、数据仓库和ETL(抽取、转换和加载)流程。他们需要具备深入的数据库知识和编程技能,并熟悉大数据技术栈,如Hadoop、Spark和NoSQL数据库。数据工程师还需要解决数据质量和性能问题,确保数据的准确性和可靠性。
一起来了解博为峰
博为峰,隶属于上海博为峰软件技术股份有限公司。公司总部位于上海,在北京、深圳、广州、成都、南京、西安、武汉、杭州、重庆、济南、昆山等地均设有分支服务机构。十数年来,博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已帮助很多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助很多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和进步。
成立:2004年
课程背景
长沙大数据技术培训是我们为满足市场需求,提升学员技能而精心打造的培训项目。随着大数据技术的不断发展,越来越多的企业开始注重数据分析和挖掘,因此学习大数据技术已成为许多人提升职业竞争力的必经之路。长沙大数据技术培训旨在为学员提供全面系统的大数据技术知识和实践经验,帮助他们在职场上脱颖而出。
课程特色
1、结合理论与实践,教学内容贴近实际工作场景;
2、灵活的学习方式,支持线上线下结合的授课模式;
3、专业的师资团队,授课老师均有丰富的实战经验。
课程目标
1、掌握大数据技术的基本理论和技能;
2、熟练运用各类大数据工具进行数据分析和处理;
3、具备独立完成大数据项目的能力。
学习对象
1、对大数据技术感兴趣的在校学生;
2、从事相关工作并希望提升技能的职场人士;
3、希望转行进入大数据行业的其他人士。
课程内容
1、大数据技术概述;
2、大数据挖掘与分析;
3、大数据平台架构与管理;
4、大数据应用案例分析。
师资力量
我们拥有一支经验丰富、实战能力强的师资团队,他们将为学员提供个性化的学习指导和专业的技术支持。
教学质量
我们注重教学质量,课程设置科学合理,教学方式灵活多样,确保学员能够全面系统地掌握所学知识。
服务水平
我们提供周到细致的服务,为学员解决学习中遇到的问题,确保他们能够顺利完成学习任务。
学习时长
学习时长约为3个月至6个月不等,根据学员实际情况制定个性化的学习计划。
收费范围
学费范围在4000-15000元之间,具体收费标准根据课程内容和时长有所不同。
学习收获
通过长沙大数据技术培训,学员将获得系统全面的大数据技术知识,提升自身竞争力,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。长沙大数据技术培训将竭诚为您提供优质的教育服务,助您实现职业梦想。
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