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課程詳情授課機構教學點同類課程學員評論相關知識

大數據分析培訓課程通過線上線下、直播錄播與平臺結合的方式，讓您在業務數據分析、計算機編程、數據挖掘/機器學習算法上獲得全面提升:從基礎的數據分析理論方法到需備的數據分析算法，再到流行的數據可視化技術以及基于Python的數據分析語言，直至時下熱門的大數據分析技術。

豐富的教學特色搶先看

實戰
導向

課程注重實際操作，通過豐富的案例和項目實踐，提升學員的實際能力。

系統
學習

課程內容涵蓋大數據的各個領域，全面系統地培養學員的綜合能力。

師資
團隊

由業內專業講師和實踐經驗豐富的師資組成，確保教學質量和效果。

就業
指導

提供就業指導和支持，幫助學員更好地適應行業要求。

大數據的特征

高速。就是通過算法對數據的邏輯處理速度非常快，1秒定律，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。并且這些數據是需要及時處理的，因為花費大量資本去存儲作用較小的歷史數據是非常不劃算的。基于這種情況，大數據對處理速度有非常嚴格的要求，服務器中大量的資源都用于處理和計算數據，很多平臺都需要做到實時分析。數據無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優勢。

武漢博為峰大數據課程

大數據課程內容

課程大綱	課題名稱	課程內容
前導基礎	數據分析入門	數據分析入門；數據分析的意義；數據分析的流程控制；數據分析的思路與方法
	邏輯為先—XMIND	xmind簡介與基本使用；學習方法課堂案例；滴答拼車實戰演練；其他思維導圖介紹
	專業展現—PPT	專業展現——PPT；基本簡介；幾個不得不說的真相；經驗分享；實戰動畫
	數據分析工具安裝與環璄配置	Excel工具的安裝、配置與環璄測試；Power BI工具的安裝、配置與環璄測試；Tableau工具的安裝、配置與環璄測試；MySQL數據庫的安裝、配置與環璄測試；SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試；SAS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試；Python開發工具的安裝、配置與開發環璄測試
	Linux基礎應用之大數據必知必會	虛擬機的安裝配置；虛擬機網絡配置；安裝Linux；利用SSH連結Linux；Linux基礎命令；Linux系統管理
	數據分析的Python語言基礎	python課程的目的；使用JupyterLab；python數據類型；元組、列表、字典；python分支結構；python字符串處理+隨機函數；pthon循環結構；python面向過程函數操作；python面向對象
問題定義與數據獲取	數據分析項目流程	問題界定；問題拆分；指標確定；數據收集；報告方案；趨勢預測；數據分析；趨勢預測；報告方案
	問題的定義	邊界：明確問題的邊界；邏輯：確定業務的關鍵指標和邏輯；定性分析與定量分析
	分析問題的模型	基于經典的模型：5W2H；SWORT；4P管理模型；CATWOE；STAR原則、波士頓5力模型。基于業務的模型：用戶畫像；銷售影響因素；市場變化因素；AARRR流量模型；金定塔思考方法
	數據清洗與處理	數據科學過程；數據清洗定義；數據清洗任務；數據清洗流程；數據清洗環境；數據清洗實例說明；數據標準化；數據格式與編碼；數據清洗常用工具；數據清洗基本技術方法；數據抽取；數據轉換與加載
	內部數據的獲取	產品數據；用戶數據；行為數據；訂單數據
	外部公開數據	開放網站；政務公開數據；數據科學競賽；數據交易平臺；行業報告；指數平臺
	Web網站數據抓取	財經數據抓取；投資數據抓取；房產數據抓取；輿情數據抓取；娛樂數據抓取；新媒體數據抓取
數據查詢與提取	SQL基礎操作	建庫；建表；建約束；創建索引；添加、刪除、修改數據
	利用SQL完成數據的預處理	缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充；重復值處理：重復值的判斷與刪除；異常值處理：清除不必要的空格和異常數據
	利用SQL進行業務數據查詢	利用SQL進行簡單的業務數據查詢；利用SQL完成復雜條件查詢；利用多表關聯完成復雜業務查詢；利用嵌套子查詢完成復雜業務數據分析
	高級SQL分析	聚合、分組、排序；函數；行列轉換；視圖與存儲過程
	業務指標統計分析	業務數據表關聯查詢及查詢；結果縱向融合；常業務需求數據寬表構建；查詢處理復雜業務
數理統計基礎	數據分析的數學基礎	計算和連續函數的性質；導數/微分的概念和運算法則；積分的概念和運算法則；冪級數、泰勒級數、傅里葉級數、傅里葉變換；向量的概念和運算；矩陣的轉置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值；行列式的計算和性質；凸優化
Python數據分析	基于Numpy庫的Python數據科學計算	創建數組；切片索引；數組操作；字符串函數；數學函數；統計函數
Python數據分析	基于Pandas庫的Python數據處理與分析	直方圖：探索變量的分布規律；條形圖：展示數值變量的集中趨勢；散點圖：表示整體數據的分布規律；箱線圖：表示數據分散性，中位數；提琴圖：分位數的位置及數據密度；回歸圖：尋找數據之間的線性關系；熱力圖：表未數值的大小或者相關性的高低
大數據分析	HIVE大數據查詢平臺搭建	大數據概述；數據集群； Hadoop 架構；Hive開發環璄搭建
	HIVE與MySQL進行數據交換	從MySQL中導入數據到Hive；從Hive導出數據到MySQL
	HQL海量業務數據需求查詢	Hive數倉；HQL 數據查詢基礎語法
	HQL海量業務數據需求查詢	從MySQL中導入數據到Hive；從Hive導出數據到MySQL
	HQL業務數據指標統計分析	分區表；分桶表；關聯表；數據查詢
	HQL海量數據查詢優化	內置函數及開窗函數；特殊類型數組查詢方式；HQL 查詢語句優化技巧
建模與數據挖掘	數據挖掘與分析算法	描述統計；相關分析；判別分析；方差分析；時間序列分析；主成分分析；信度分析；因子分析；回歸分析；對應分析；列聯表分析；聚類分析
	數據挖掘工具SPSS	從MySQL中導入數據到Hive；從Hive導出數據到MySQL
	HQL海量業務數據需求查詢	課程規劃與簡介；數據挖掘項目生命周期；簡單的統計學基礎；用Modeler試手挖掘流程；數據挖掘的知識類型 6、商業分析基礎簡介；信度分析；因子分析；回歸分析；對應分析；列聯表分析；聚類分析
	數據挖掘工具SAS	SAS概述：SAS簡介與教育版安裝；SAS概述：教育版基本使用；SAS編程基礎；SAS編程基礎-循環；SAS數據集操作1-合并；SAS數據集操作72-排序與對比；SAS數據集操作3-查重與篩選；練習-斐波那契數列；練習-百元百雞問題
人工智能預測算法	人工智能實戰十大預測數據算法	機器學習入門；sk-learn機器學習庫；十大預測算法原理與使用場景；算法調用、參數設置；特征選擇、特征工程；回歸預測模型實戰；分類預測試模型實戰；聚類模型實戰；集成學習；模型優化
可視化商業報告撰寫	商業智能與可視化分析實戰	案例-1：BI電商數據市場分析項目實戰案例-2：BI電商數據客戶分析項目實戰案例-3：BI可視化關于公司運營情況的相關分析案例-4：基于Tableau的客戶主題對客戶進行合理分群案例-5：基于Tableau的營銷主題分析如何衡量媒體的營銷價值案例-6：基于Tableau的保公司索賠情況分析
	數據可視化報告撰寫	數據可視化的概念；數據可視化的意義；數據可視化的對比；數據可視化的分類；數據可視化圖表舉例；數據可視化應用領域；數據可視化步驟；數據可視化工具梯度；圖表呈現流程；數據報告撰寫
	實戰：O2O電商平臺功能優化效果評估及可視化數據分析報告撰寫	了解電商業務背景；、以客戶分析為應用場景，對數據進行加載、清洗、分析及模型建立；以貨品分析為應用場景，針對品類銷售及商品銷售進行分析；以流量分析為應用場景，針對流量渠道及關鍵詞做有效分析；根據業務實際背景做輿情分析；將分析結果及建議制成報告進行發布
商業分析項目實戰	五大商業項目實戰	商業項目實戰01：電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化商業項目實戰02：電商用戶行為與營銷模型實戰商業項目實戰03：金融風控模型的構建與分析實戰商業項目實戰04：展會電話邀約項目數據分析實戰商業項目實戰05：零售行業數據分析

你可能關心的大數據問題

大數據、數據分析和數據挖掘有什么區別？

如何提高大數據分析的效果和價值？

大數據行業的從業者是從哪獲得數據的？

大數據就業方向

機器學習工程師。機器學習工程師結合大數據和機器學習算法，開發和部署用于自動化決策和預測的模型。他們需要有扎實的數學和統計學基礎，熟悉常見的機器學習框架和算法，如TensorFlow和Scikit-learn。機器學習工程師通常與數據科學家緊密合作，共同解決實際問題。
數據治理專員。數據治理專員負責確保組織內部的數據管理和合規性。他們制定數據管理策略、制定數據安全政策，并監督數據質量和數據隱私保護。數據治理專員需要了解相關的法規和標準，如GDPR和CCPA，并與不同部門合作，確保數據的一致性和合規性。

好機構，師資說話

童金浩

主講：數據分析師培訓/大數據培訓

教學總監，工信部大數據評委，十余年技術開發經驗，十余年教學管理經驗。擅長.NET、Java、手機移動開發、大前端技術、軟件架構及項目管理。曾擔任某知名在線教育副總裁及負責逾百人團隊的產品研發、線上線下教學管理工作。