剛剛畢業就面臨失業,想學一門技能,增加就業機會
想要轉崗大數據分析,但不知道門路、方法,也沒人教
沒有人帶,只能苦苦摸索,老本再厚,也有吃完的那天
已有一定經驗,但沒經過系統的學習,需要大師引導
職位很好,薪資很高,可是距離目標還有一定的距離
需要全局把握公司運營方向,但目前對這塊不太了解
數據分析挖掘零基礎班、提升班
線下面授課程,采用小班授課
全日制、晚班、周末班,任你選擇
課程模塊 | 課程名稱 | 課程內容 |
Python認識和使用 |
python基礎 |
Python版本特性介紹、Python應用場景及趨勢發展、Python開發環境搭建、Python開發工具及運行環境、標識符與關鍵字、注釋 |
Python入門 |
Python在各系統中的安裝、應用場景及數據存儲設計、Python程序開發基礎指南、如何運行python代碼 |
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python基本語法 |
Python選擇與循環、Python字符串處理、可視化python編程、數據及類型操作、Python對象、數字、序列、Python映射和集合類型、Python條件和循環、Python文件和輸入輸出、python錯誤和異常 |
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python高級語法 |
函數和函數式編程、Python面向對象編程、Python正則表達式、Python函數編程、Python多線程編程、Python圖形界面編程、Python數據庫編程創建、Python擴展 |
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數據庫 |
數據庫設計 |
數據庫設計及運行管理、數據庫設計過程講解、概念結構設計與ER圖、邏輯結構設計與ER轉換規則、數據流圖與數據字典、數據庫設計物理模型、數據庫事務與隔離級別、數據庫范式及ACID特性、MySQL安裝與登、數據庫創建與刪除 |
數據庫基礎 |
表結構創建,查看、字段類型與數據類型、字段增加,重命名,刪除、記錄的增加,修改,刪除、表查詢、條件查詢、模糊查詢、視圖創建與操作、索引創建與操作 |
|
MongDB |
Mongodb初識、Mongodb快速部署、Mongodb數據庫操作 Mongodb collection操作、Mongodb MapReduce、Mongodb數據導入/導出/備份/恢復、Mongodb安全、Mongodb權限控制、Mongodb Python API |
|
內存數據庫Redis |
REDIS分布式緩存介紹、REDIS網絡模型與內存管理、REDIS的數據一致性問題、REDIS支持的KEY類型、REDIS水平動態擴展、REDIS數據淘汰策略、REDIS訪問工具、REDIS shell api、REDIS包引入、REDIS Python API |
|
高階應用 |
urllib.lib庫 |
Python urllib認識、urllib庫的基本操作、urllib基本get請求、urllib基本post請求、超時配置與會話對象、代理與API |
requests庫 |
Response對象與文件上傳、Cookies與會話對象、超時與異常、綜合應用案例、CSS選擇器與bs4、BeautifulSoup基本介紹、BeautifulSoup安裝、BeautifulSoup基本語法、BeautifulSoup的基本運算符、BeautifulSoup語法定位 |
|
css選擇器與Xpath |
CSS選擇器基本使用、Xpath基本介紹、Xpath基本語法、XPath 軸與表達式、Xpath的基本運算符、Xpath語法定位、常用的反爬蟲技術、多線程與多進程爬蟲、代理設置與Cookie操作、動態網頁內容的抓取 |
|
Scrapy分布式爬蟲 |
Selenium與PhantomJS、模擬表單登錄、創建項目與定義Item、命令行工具、Spiders參數與選擇器、Scrapy的Feed輸出、數據收集與終端輸出、Scrapy爬蟲常見問題、vvScrapy爬蟲調試優化 |
|
進軍數據分析 |
數據分析 |
數據分析工具講解、數值計算包學習、數據處理包Pandas、Pandas與數據庫、讀取文本文件、函數解析、利用DataFrame、關系型數據庫驅動、非關系型數據庫驅動、Web API操作網絡資源 |
數據處理 |
數據清洗原理、缺失數據處理、合并數據集、數據DataFrame合并、數據軸向連接、數據樣本分位數、數據聚合運算、面向列的多函數應用、定義不同列的函數、通過函數進行分組 |
|
Matplotlib |
Matplotlib基本介紹、Matplotlib可視化包認識、2D與3D圖表圖表使用、Matplotlib圖像顯示、Matplotlib應用、從文件加載數據、從網絡加載數據、繪圖與可視化、統計學基礎、時間序列分析基礎 |
|
SPSS、SK-LEARN |
序列分析周期算法與應用、機器學習知識、spss軟件介紹、spss使用算法簡單講解、sk-learn算法講解、sk-learn安裝、sk-learn算法調用、pandas接入模型、statsmodels使用、線性模型估計 |
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項目實戰 |
個人用戶信用評估 |
針對脫敏的幾十個維度的用戶數據,以及銀行提供的黑名單,建立個人用戶的信用評估模型;在建模過程中涉及到用戶數據缺失值處理,特征篩選,特征量化,類別不平衡策略,模型參數調優;涉及到SPSS數據分析,pandas,sklearn工具的使用;通過該項目的學習,完整掌握各類數據分析軟件,分析流程以及相關算法。 |
運營商數據統計分析 |
對運營商用戶真實瀏覽記錄,利用瀏覽數據分類,以及爬蟲抓取數據擴充標簽,統計用戶瀏覽行為,給用戶貼上對應標簽,針對個人用戶以及群體用戶的特征,進行相關數據推薦;涉及到數據全量與增量統計,實時計算,協同過濾等技術與算法,分布式爬蟲部署,以及反爬蟲策略;通過該項目學習,完整掌握數據抓取技術,海量數據實時計算,以及主流用戶推薦算法。 |
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電商網站評價情感分析 |
針對某互聯網電商平臺上的商品數據,抓取其評論數據,進行情感分析,并抽取評論關鍵詞,分析用戶關心的商品問題;涉及到爬蟲知識,數據篩選,清洗,去重以及貝葉斯,LDA算法等;通過該項目的學習,加深對數據處理流程的理解以及對自然語言處理知識的認識。 |
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股票數據擬合與推薦 |
針對網上獲取的實時股票數據,利用多種方法對數據進行短期擬合,評估擬合效果,并在擬合多支股票的基礎上,進行有價值股票的推薦;涉及到時間序列數據擬合,預警等技術;通過該項目的學習,加深對時間序列分析與理解。 |
加米谷大數據聯合創始人,10年IT信息技術領域行業經驗,善于用信息化技術架構和指導團隊完成設計工作。
加米谷大數據聯合創始人,5+年大數據研發經驗,擅長各類大數據技術架構設計,參與大數據底層核心開發。
加米谷大數據特聘講師,4年大數據開發經驗,國內Spark、Hadoop技術專家,注重理論與實踐相結合。
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