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学员评论

大数据受到如此广泛的关注，其中有一个重要原因就是，大数据本身开辟出了新的价值领域，这个领域就是数据价值化；在互联网、物联网、人工智能等技术的推动下，数据量将会越来越大，也就是说数据产生的价值会越来越大；价值领域是行业生态的基础，而行业生态又是创新的重要土壤，因此，未来大数据的发展前景还是非常广阔的。

哪些人适合学大数据

01

技术爱好者和计算机学生

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。

02

数据分析师和业务专业人士

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

商业领域。在商业领域，大数据技术被广泛应用于客户分析、市场趋势预测、产品研发、供应链管理等方面。通过分析客户行为数据，企业可以更加准确地了解客户需求，为客户提供更加个性化的产品和服务。通过对市场数据的分析，企业可以把握市场趋势，制定更加精准的市场策略。通过大数据技术，企业可以实时监测供应链的运行状态，及时发现和解决问题，提高供应链的效率和可靠性。

郑州博为峰大数据课程

大数据课程内容+

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
	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
	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
	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
	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
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
	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
	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
	内部数据的获取	产品数据；用户数据；行为数据；订单数据
	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
	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
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
	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
	高级SQL分析	聚合、分组、排序；函数；行列转换；视图与存储过程
	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
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
Python数据分析	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
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
	HQL海量业务数据需求查询	Hive数仓；HQL 数据查询基础语法
	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
	HQL业务数据指标统计分析	分区表；分桶表；关联表；数据查询
	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
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
	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
	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
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
	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
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

你可能关心的问题

大数据学习常见问题

学习大数据都需要掌握哪些知识？
选择学习大数据的好处是什么呢？
学习大数据之后可以从事什么工作？
学习大数据有什么好的方法或技巧吗？

大数据的价值

大数据的价值在于其能够帮助我们从庞杂的数据中发现规律、揭示趋势、做出准确的决策。无论是商业、科学、医疗还是社会管理，大数据的运用都能够带来巨大的好处。然而，我们也要意识到大数据的挖掘和应用需要合理的数据保护和隐私保护措施，以确保数据的安全和合法使用。只有在充分利用大数据的同时，我们才能最大程度地享受到它带来的各个领域的价值和潜力。

我们凭什么获得您的认可

特色

01

实战性强

通过项目驱动的学习方式，培养学员在实际场景下解决问题的能力。

特色

02

组合灵活

根据学员需求，提供不同的课程组合选择，满足学员个性化培训需求。

特色

03

行业导向