课程适用于需要学习和掌握大数据处理和分析技术的各类人员,包括IT从业人员、软件工程师、数据科学家、企业管理人员等。
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丰富的教学特色抢先看
课程适用于需要学习和掌握大数据处理和分析技术的各类人员,包括IT从业人员、软件工程师、数据科学家、企业管理人员等。
本课程提供一对一答疑、技术指导和职业规划等服务,帮助学生更好地在职场中应用所学知识。
课程采用小班授课,通过案例分析和实战演练等方法,帮助学生快速、深入地掌握大数据处理和分析技术。
课程邀请了一批专业大数据老师组成授课团队,他们具有丰富的实践经验和教学经验,能够帮助学生更好地掌握技能。
大量。大数据的特征首先就体现为“大”随着信息技术的高速发展,数据开始爆发性增长。社交网络、移动网络、各种智能工具等,都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术,来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
价值。大数据的核心特征是价值。际上,值密度与数据总量成反比,即数据的值密度越高,数据总量越小,而数据的值密度越低,数据总量越大。任何有价值信息的提取都依赖于海量的基础数据。当然,在大数据背景下,还有一个未解决的问题,如何通过强大的机器算法快速完成海量数据中数据的价值净化。
石家庄博为峰大数据课程
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、人工智能工程师。人工智能(AI)和大数据紧密相连,人工智能工程师致力于开发和部署基于大数据和机器学习的人工智能解决方案。他们需要掌握深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的知识,并具备构建和训练复杂模型的能力。
2、数据产品经理。数据产品经理负责将数据转化为有价值的产品和服务。他们需要了解市场需求、用户行为和数据分析,以便设计和开发能够满足用户需求的数据产品。数据产品经理需要与技术团队、设计师和营销团队密切合作,推动数据产品的开发和推广。
好机构,师资说话
成立:2004年
课程背景
石家庄大数据分析培训机构秉承着专业、务实、有效的教学理念,致力于为学员提供优质的培训服务。我们的课程内容涵盖了大数据分析的各个领域,帮助学员全面掌握大数据相关知识和技能,提升就业竞争力。在迅猛发展的大数据行业中,我们的培训机构将成为您事业成功的助力。
课程特色
1、由专业大数据讲师担任课程讲师
2、采用实战案例教学,理论与实践相结合
3、定期组织实习、招聘会等活动,助力学员就业
课程目标
1、全面了解大数据分析的基本概念和技术
2、掌握大数据处理和分析的工具和方法
3、具备独立开展大数据分析项目的能力
学习对象
1、对大数据分析感兴趣的学生和职场人士
2、希望深入学习大数据分析知识的专业人士
课程内容
1、大数据概论
2、Hadoop平台应用
3、数据挖掘与分析
4、数据可视化技术
5、实战项目案例分析
师资力量
本机构拥有一支经验丰富、业内知名的大数据讲师团队,他们将为学员提供专业、贴心的教学指导。
教学质量
我们注重教学质量,以小班授课为主,确保每位学员都能得到充分的学习支持和指导。
服务水平
本机构有着周到细致的服务,提供一对一的学习辅导和教学咨询,确保学员的学习进度和效果。
学习时长
学习时长为2个月至4个月不等,灵活安排学习时间,方便学员全面掌握课程内容。
收费范围
学费收费范围为4000-15000元,价格公道合理,性价比高。
学习收获
通过我们的培训,学员将能够熟练掌握大数据分析的技能,为自己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,让我们一起开启大数据分析之旅!
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