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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

大數據產業是對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。隨著我國互聯網及智能硬件的快速普及，數據開始呈爆發性增長，海量數據的收集、處理和展示使各行各業能深刻地洞悉行業規律，同時提升效率。大數據對傳統行業的改造和升級將為大數據企業創造難得的發展良機，大數據行業發展空間廣闊。

豐富的教學特色搶先看

高質量教學團隊

我們擁有一支經驗豐富、技術精湛的師資力量，由行業講師、大數據分析師和教育講師組成。他們具有豐富的教學經驗和實戰經驗，能夠有效地教授相關知識和技能。

課程內容全面

我們的課程內容覆蓋了大數據領域的核心知識和技能，包括數據收集、數據存儲、數據清洗、數據分析和數據可視化等方面。學員將通過實際案例和項目實踐來掌握這些知識和技能。

靈活的學習方式

我們提供靈活的學習方式，既有面授課程，也有在線學習課程。學員可以根據自己的時間和需求選擇適合自己的學習方式，充分利用碎片化時間進行學習。

實踐導向

我們注重培養學員的實際能力，課程中將結合真實案例和實際項目，讓學員進行實際操作和練習，提高他們的實戰能力。

大數據的特征

大量化。這也是大家容易想到的。比如我們日常生活離不開的微信、支付寶，我們的任意的聊天或者支付都會有相應的記錄，這樣每天將會產生數十億條、百億條乃至更多條數據。這僅僅是一天的量，那一個月呢，一年呢？與此類似的場景在各行各業均有涉及。
數據的可靠性。它指在數據的生命周期內, 所有數據都是完全的、一致的和準確的程度。保證數據的完整性意味著以準確的、真實的、完全地代表著實際發生的方式收集、記錄、報告和保存數據和信息。

南京博為峰大數據課程

課

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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

大數據分析對企業的價值是什么？

如何進行有效的大數據分析？

傳統數據環境在哪些方面存在問題？

大數據的未來發展趨勢是什么？

什么是大數據？

大數據（big data），指的是在一定時間范圍內不能以常規軟件工具處理（存儲和計算）的大而復雜的數據集。說白了大數據就是使用單臺計算機沒法在規定時間內處理完，或者壓根就沒法處理的數據集。

大數據就業方向

（1）大數據工程師：從事數據采集與管理工作，需要較強的IT專業能力，這個崗位也有很多別名，如hadoop工程師、javag工程師（大數據）、ETL工程師等，關鍵看其崗位職責和技能需求，別看名字。
（2）大數據分析師：從事數據資源開發與利用，主要工作是數據分析、和數據挖掘，能出圖表、出報告。需要數量使用一些分析工具，比如spss、SAS，如果能使用編程的方式靈活進行數據分析，就更好了，比如python或R.這個崗位也有別名，比如數據分析師，商務智能分析師。
（3）算法工程師：從事機器學習，構建人工智能模型，也稱機器學習工程師，在商業領域，也有稱為商務智能工程師的。該崗位需要很強的數學分析能力和編程能力，是三個崗位中的金領職位。

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博為峰，隸屬于上海博為峰軟件技術股份有限公司。公司總部位于上海，在北京、深圳、廣州、成都、南京、西安、武漢、杭州、重慶、濟南、昆山等地均設有分支服務機構。十數年來，博為峰始終堅守教學品質，真誠服務學員。博為峰已幫助很多的應屆畢業生和職場新人找到滿意工作，實現職業夢想；幫助很多的用人單位輕松招到可用之才，推動企業發展和進步。

南京市大數據機構

課程背景

南京市大數據機構是一家專注于大數據領域的機構，致力于為學習者提供高質量的大數據課程。隨著大數據技術的發展，我們機構的課程也在不斷創新和完善，以滿足學員的需求。

課程特色

1. 實戰性強：我們的課程注重實踐操作，幫助學員快速掌握大數據技能。

2. 行業導師：來自大數據行業的專業導師，分享最新行業動態和經驗。

3. 小班授課：精英團隊授課，保證學員的學習效果。

課程目標

1. 掌握大數據分析的基本理論和技能。

2. 熟練運用各種大數據分析工具。

3. 提升大數據應用能力，實現數據驅動決策。

學習對象