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大数据的应用
数据挖掘与机器学习。以旅游服务业为例,对于中国的旅游市场来说,智慧旅游代表着一个新的方向,意味着对旅游目的地、企业以及游客本身都将产生重大影响。互联网技术发展与迭代,极大地改善了人们的生活方式,“互联网+”概念的不断深化,旅游行业也迎来了新的发展,例如游客可以从旅游网站和手机APP中获取旅游景点的信息,也可以反馈旅游体验评价信息。
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?
大数据发展趋势
数据隐私和安全。随着大数据的应用越来越广泛,数据隐私和安全问题也越来越重要。未来大数据的发展将更加注重数据的隐私保护和安全性。例如,采用加密技术保护用户的个人隐私,制定更加严格的数据安全标准和法规,加强对数据泄露和滥用行为的监管。
边缘计算和边缘分析。随着物联网的发展,大量的传感器和设备产生的数据需要实时的分析和决策。为了降低数据传输的延迟和成本,未来大数据的分析将更多地在边缘进行,并将分析结果和决策传输到云端。边缘计算和边缘分析可以使得大数据分析更加实时和高效,适应物联网和5G时代的需求。
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。
课程由专业的授课教师进行线下教学和线上答疑相结合,打造精准、高效的学习体验。
课程设置紧贴实际应用场景,充分考虑学员的实际需求,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。
成立:2004年
河南郑州大数据培训班
课程背景
我们在河南郑州开设了大数据培训班,旨在满足市场对大数据人才的需求。随着信息化时代的到来,大数据已经成为企业发展的核心竞争力之一。我们深知培养出高素质的大数据人才对于企业的发展至关重要,因此推出了这门课程。
课程特色
1. 由专业大数据讲师授课
2. 结合理论和实践,案例教学多
3. 与企业深度合作,实习机会丰富
课程目标
1. 掌握大数据相关基础知识和技能
2. 能够独立开展大数据项目
3. 获得大数据领域的就业机会
学习对象
1. 有意向从事大数据行业的求职者
2. 已从事相关行业,希望转行的人员
课程内容
1. 大数据基础知识介绍
2. 数据挖掘和分析技术
3. 大数据处理工具的应用
4. 大数据项目实战
师资力量
我们拥有一支高素质的师资团队,均来自知名大数据企业,具有丰富的实战经验和教学经验。
教学质量
我们注重教学质量,通过实践教学和案例分析,让学员在课程中获得充分的实战经验。
服务水平
我们提供个性化的学习服务,为学员量身定制学习方案,确保每一位学员都能顺利掌握课程内容。
学习时长
课程学习时长为2个月至6个月不等。
收费范围
我们的课程收费范围在4000-15000元之间。
学习收获
通过我们的大数据培训班,学员将获得专业的大数据技能和知识,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。通过我们的培训班,您将迎来更广阔的职业发展空间。期待您的加入!
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