大數據分析是指對規模巨大、結構復雜、類型多樣的數據進行收集、整理、存儲、處理和分析，從中提取有價值的信息和知識，以支持決策制定、業務優化和創新發展的過程。這些數據來源廣泛，包括互聯網、物聯網設備、社交媒體、企業業務系統等。大數據分析通過運用統計分析、機器學習、數據挖掘等技術和工具，發現數據中的規律、趨勢和關聯，幫助企業和組織更好地了解市場需求、客戶行為、業務運營狀況等，從而做出更明智的決策，提升競爭力。

【課程名稱】：大數據分析課程。

【適合對象】：

1、對數據充滿好奇，喜歡探索數據背后的價值，渴望通過學習專業知識，將興趣轉化為職業技能，深入挖掘數據潛力的人群。

2、計算機科學、統計學、數學、信息管理等相關專業的應屆畢業生，希望在大數據領域開啟職業生涯。

3、企業中的市場、運營、財務等部門員工，為了更好地理解業務數據，提升工作效率和決策質量，希望學習大數據分析技能。

4、已經從事數據分析工作，但使用的是傳統數據分析方法和工具，面對大數據時代的海量、復雜數據感到力不從心，希望轉型學習大數據分析技術，拓寬職業發展道路的人員。

【課程內容】：

1、大數據概念與生態系統：深入了解大數據的定義、特點（Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity）、發展歷程以及大數據生態系統的組成。

2、數據存儲與管理：學習分布式文件系統（HDFS）的原理和使用，掌握NoSQL數據庫和關系型數據庫（如MySQL）在大數據場景下的應用，了解數據的存儲結構和管理方法。

3、數據采集與預處理：掌握數據采集的方法和工具，如網絡爬蟲、日志采集工具等。學習數據清洗、去重、轉換等預處理技術。

4、統計學基礎：復習和鞏固統計學的基本概念和方法，如概率分布、假設檢驗、相關性分析等，為數據分析提供理論支持。

5、數據分析工具：掌握數據分析工具，如Python編程語言及其數據分析庫（Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等），能夠運用這些工具進行數據處理、分析和可視化。

6、數據可視化：學習數據可視化的原則和方法，使用專業的可視化工具（如Tableau、PowerBI）創建直觀、易懂的圖表和儀表盤，將數據分析結果以清晰的方式呈現出來。

7、大數據分析核心技術：了解機器學習的基本概念、分類和算法，如監督學習（線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機等）、無監督學習（聚類分析、主成分分析等）。掌握機器學習模型的訓練、評估和調優方法；介紹深度學習的基本概念和神經網絡架構，如多層感知機、卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM、GRU）等。學習使用深度學習框架搭建和訓練簡單的深度學習模型。

【課程班制】：大班。

【課程目標】：通過系統的學習，讓學員全面掌握大數據分析的理論知識，了解大數據分析在不同行業的應用場景和發展趨勢。同時，讓學員積累豐富的大數據分析項目經驗，掌握項目管理方法和團隊協作技巧。

【教學環境】：

【課程優勢】：

1、項目驅動式教學：以實際項目為導向，貫穿整個課程教學。學員將參與多個真實的大數據分析項目，從實際業務場景中獲取數據，運用所學知識和技能進行分析和解決問題。

2、案例式教學：采用大量實際案例進行教學，涵蓋金融、醫療、電商等多個行業。通過對這些案例的分析和講解，讓學員了解不同行業的大數據分析需求和解決方案，拓寬學員的行業視野，提高學員解決實際問題的能力。

3、前沿技術融合：課程內容緊密結合大數據分析領域的新技術和發展趨勢，不斷更新和優化。教研團隊密切關注行業動態，及時將新技術、新方法融入課程中。

【機構優勢】：

1、先進的教學設施：

廣州博為峰培訓為學員提供先進的教學設施和良好的學習環境。配備高性能的計算機設備、專業的大數據分析軟件和工具，以及云計算實驗環境，讓學員能夠在實踐中更好地學習和掌握大數據分析技能。

2、持續學習與發展：

廣州博為峰培訓為學員提供持續學習的機會，如舉辦線上線下的進階課程、行業講座、技術研討會等。學員畢業后可以加入校友社群，與眾多校友進行交流和合作，獲取行業新動態和資源。

3、廣泛的就業合作：

廣州博為峰培訓定期舉辦企業招聘會和就業推薦活動，為學員提供豐富的就業崗位選擇，幫助學員順利進入心儀的企業工作。

【師資力量】：

曹老師

老師簡介：十年以上數據分析從業經驗，涵蓋電商、金融、醫藥等多個領域，擅長Excel，數據庫，Python，SPSS，可視化，機器學習模型等技術，曾主導參與某品牌的客戶評價系統搭建、某上市公司的數據化運營等項目。

姜老師

老師簡介：對軟件集成及數據分析有深入的理解，擅長python可視化開發，精通Devops自動化測試和Spring全家桶，分布式，全鏈路壓測以及測試平臺研發工作。