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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

該課程側重對想要從事大數(shù)據(jù)軟件工作的人員提供指導，內容深入淺出，從基礎階段教學，讓學員了解大數(shù)據(jù)的基礎情況，再學習相關軟件設計、數(shù)據(jù)收集和處理、從而可以獨立挖完成大數(shù)據(jù)工作，為企業(yè)進行深度解析，結合具體情況從數(shù)據(jù)方面提出可解決方案。老師加入案例教學，讓學員加深對專業(yè)知識的運用，可以熟練完成各種數(shù)據(jù)處理操作。

豐富的教學特色搶先看

適用范圍廣

課程適用于需要學習和掌握大數(shù)據(jù)處理和分析技術的各類人員，包括IT從業(yè)人員、軟件工程師、數(shù)據(jù)科學家、企業(yè)管理人員等。

課后服務好

本課程提供一對一答疑、技術指導和職業(yè)規(guī)劃等服務，幫助學生更好地在職場中應用所學知識。

手把手教學

課程采用小班授課，通過案例分析和實戰(zhàn)演練等方法，幫助學生快速、深入地掌握大數(shù)據(jù)處理和分析技術。

師資力量強

課程邀請了一批專業(yè)大數(shù)據(jù)老師組成授課團隊，他們具有豐富的實踐經驗和教學經驗，能夠幫助學生更好地掌握技能。

大數(shù)據(jù)的特征

高速。就是通過算法對數(shù)據(jù)的邏輯處理速度非常快，1秒定律，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息，這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術有著本質的不同。并且這些數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)是非常不劃算的。基于這種情況，大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，很多平臺都需要做到實時分析。數(shù)據(jù)無時無刻不在產生，誰的速度更快，誰就有優(yōu)勢。

石家莊博為峰大數(shù)據(jù)課程

課

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大數(shù)據(jù)課程內容

課程大綱	課題名稱	課程內容
前導基礎	數(shù)據(jù)分析入門	數(shù)據(jù)分析入門；數(shù)據(jù)分析的意義；數(shù)據(jù)分析的流程控制；數(shù)據(jù)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(zhàn)演練；其他思維導圖介紹
	專業(yè)展現(xiàn)—PPT	專業(yè)展現(xiàn)——PPT；基本簡介；幾個不得不說的真相；經驗分享；實戰(zhàn)動畫
	數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置	Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測試；Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測試；Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測試；MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝、配置與環(huán)璄測試；SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試；SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試；Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測試
	Linux基礎應用之大數(shù)據(jù)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(tǒng)管理
	數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎	python課程的目的；使用JupyterLab；python數(shù)據(jù)類型；元組、列表、字典；python分支結構；python字符串處理+隨機函數(shù)；pthon循環(huán)結構；python面向過程函數(shù)操作；python面向對象
問題定義與數(shù)據(jù)獲取	數(shù)據(jù)分析項目流程	問題界定；問題拆分；指標確定；數(shù)據(jù)收集；報告方案；趨勢預測；數(shù)據(jù)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(yè)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(yè)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(shù)據(jù)清洗與處理	數(shù)據(jù)科學過程；數(shù)據(jù)清洗定義；數(shù)據(jù)清洗任務；數(shù)據(jù)清洗流程；數(shù)據(jù)清洗環(huán)境；數(shù)據(jù)清洗實例說明；數(shù)據(jù)標準化；數(shù)據(jù)格式與編碼；數(shù)據(jù)清洗常用工具；數(shù)據(jù)清洗基本技術方法；數(shù)據(jù)抽取；數(shù)據(jù)轉換與加載
	內部數(shù)據(jù)的獲取	產品數(shù)據(jù)；用戶數(shù)據(jù)；行為數(shù)據(jù) ；訂單數(shù)據(jù)
	外部公開數(shù)據(jù)	開放網站；政務公開數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學競賽；數(shù)據(jù)交易平臺；行業(yè)報告；指數(shù)平臺
	Web網站數(shù)據(jù)抓取	財經數(shù)據(jù)抓取；投資數(shù)據(jù)抓取；房產數(shù)據(jù)抓取；輿情數(shù)據(jù)抓取；娛樂數(shù)據(jù)抓取；新媒體數(shù)據(jù)抓取
數(shù)據(jù)查詢與提取	SQL基礎操作	建庫；建表；建約束；創(chuàng)建索引；添加、刪除、修改數(shù)據(jù)
	利用SQL完成數(shù)據(jù)的預處理	缺失值處理：對缺失數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)
	利用SQL進行業(yè)務數(shù)據(jù)查詢	利用SQL進行簡單的業(yè)務數(shù)據(jù)查詢；利用SQL完成復雜條件查詢；利用多表關聯(lián)完成復雜業(yè)務查詢；利用嵌套子查詢完成復雜業(yè)務數(shù)據(jù)分析
	高級SQL分析	聚合、分組、排序；函數(shù)；行列轉換；視圖與存儲過程
	業(yè)務指標統(tǒng)計分析	業(yè)務數(shù)據(jù)表關聯(lián)查詢及查詢；結果縱向融合；常業(yè)務需求數(shù)據(jù)寬表構建；查詢處理復雜業(yè)務
數(shù)理統(tǒng)計基礎	數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎	計算和連續(xù)函數(shù)的性質；導數(shù)/微分的概念和運算法則；積分的概念和運算法則；冪級數(shù)、泰勒級數(shù)、傅里葉級數(shù)、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(yōu)化
Python數(shù)據(jù)分析	基于Numpy庫的Python數(shù)據(jù)科學計算	創(chuàng)建數(shù)組；切片索引；數(shù)組操作；字符串函數(shù)；數(shù)學函數(shù)；統(tǒng)計函數(shù)
Python數(shù)據(jù)分析	基于Pandas庫的Python數(shù)據(jù)處理與分析	直方圖：探索變量的分布規(guī)律；條形圖：展示數(shù)值變量的集中趨勢；散點圖：表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律；箱線圖：表示數(shù)據(jù)分散性，中位數(shù)；提琴圖：分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度；回歸圖：尋找數(shù)據(jù)之間的線性關系；熱力圖：表未數(shù)值的大小或者相關性的高低
大數(shù)據(jù)分析	HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺搭建	大數(shù)據(jù)概述；數(shù)據(jù)集群； Hadoop 架構；Hive開發(fā)環(huán)璄搭建
	HIVE與MySQL進行數(shù)據(jù)交換	從MySQL中導入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導出數(shù)據(jù)到MySQL
	HQL海量業(yè)務數(shù)據(jù)需求查詢	Hive數(shù)倉；HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎語法
	HQL海量業(yè)務數(shù)據(jù)需求查詢	從MySQL中導入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導出數(shù)據(jù)到MySQL
	HQL業(yè)務數(shù)據(jù)指標統(tǒng)計分析	分區(qū)表；分桶表；關聯(lián)表；數(shù)據(jù)查詢
	HQL海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化	內置函數(shù)及開窗函數(shù)；特殊類型數(shù)組查詢方式；HQL 查詢語句優(yōu)化技巧
建模與數(shù)據(jù)挖掘	數(shù)據(jù)挖掘與分析算法	描述統(tǒng)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(lián)表分析；聚類分析
	數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS	從MySQL中導入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導出數(shù)據(jù)到MySQL
	HQL海量業(yè)務數(shù)據(jù)需求查詢	課程規(guī)劃與簡介；數(shù)據(jù)挖掘項目生命周期；簡單的統(tǒng)計學基礎；用Modeler試手挖掘流程；數(shù)據(jù)挖掘的知識類型 6、商業(yè)分析基礎簡介；信度分析；因子分析；回歸分析；對應分析；列聯(lián)表分析；聚類分析
	數(shù)據(jù)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(huán)；SAS數(shù)據(jù)集操作1-合并；SAS數(shù)據(jù)集操作72-排序與對比；SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選；練習-斐波那契數(shù)列；練習-百元百雞問題
人工智能預測算法	人工智能實戰(zhàn)十大預測數(shù)據(jù)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(shù)設置；特征選擇、特征工程；回歸預測模型實戰(zhàn)；分類預測試模型實戰(zhàn) ；聚類模型實戰(zhàn)；集成學習；模型優(yōu)化
可視化商業(yè)報告撰寫	商業(yè)智能與可視化分析實戰(zhàn)	案例-1：BI電商數(shù)據(jù)市場分析項目實戰(zhàn) 案例-2：BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項目實戰(zhàn) 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(shù)據(jù)可視化報告撰寫	數(shù)據(jù)可視化的概念；數(shù)據(jù)可視化的意義；數(shù)據(jù)可視化的對比；數(shù)據(jù)可視化的分類；數(shù)據(jù)可視化圖表舉例；數(shù)據(jù)可視化應用領域；數(shù)據(jù)可視化步驟；數(shù)據(jù)可視化工具梯度；圖表呈現(xiàn)流程；數(shù)據(jù)報告撰寫
	實戰(zhàn)：O2O電商平臺功能優(yōu)化效果評估及可視化數(shù)據(jù)分析報告撰寫	了解電商業(yè)務背景；、以客戶分析為應用場景，對數(shù)據(jù)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(jù)業(yè)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(fā)布
商業(yè)分析項目實戰(zhàn)	五大商業(yè)項目實戰(zhàn)	商業(yè)項目實戰(zhàn)01：電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化商業(yè)項目實戰(zhàn)02：電商用戶行為與營銷模型實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)03：金融風控模型的構建與分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)04：展會電話邀約項目數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析

你可能關心的大數(shù)據(jù)問題

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大數(shù)據(jù)到底是什么？我們?yōu)槭裁葱枰髷?shù)據(jù)技術？
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大數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)質量監(jiān)控從哪幾個方面進行？
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為什么大數(shù)據(jù)工程師被稱為IT薪資一哥？
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大數(shù)據(jù)分析的未來發(fā)展趨勢是什么？

大數(shù)據(jù)就業(yè)方向

1、企業(yè)數(shù)據(jù)管理。企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質量必須考慮進行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)倉庫中，成為一個可用的版本。
2、數(shù)據(jù)安全研究。數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負責企業(yè)內部大型服務器、存儲、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對網絡、信息安全項目進行規(guī)劃、設計和實施。
3、數(shù)據(jù)分析師。大數(shù)據(jù)分析師是數(shù)據(jù)師的一種，指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

好機構，師資說話

張瑋

大數(shù)據(jù)老師

曾任職于某知名在線教育機構數(shù)據(jù)分析講師，微軟數(shù)據(jù)分析老師。擅長于使用Excel/PowerBI/Tableau/SPSS/SAS等可視化、數(shù)據(jù)分析挖掘工具，具有扎實的數(shù)據(jù)分析經驗。

趙瑾

大數(shù)據(jù)老師

計算機軟件碩士，擁有高校教師資格，10+年IT軟件教學經驗。5+年大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)分析方向的教學經驗。多年機器學習算法研究及實現(xiàn)經驗，在IT培訓行業(yè)有一定的口碑與知名度。

課程背景

石家莊大數(shù)據(jù)培訓課程是我們?yōu)闈M足市場需求，提升人才素質專門設計的培訓項目。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，大數(shù)據(jù)技術已經成為各行各業(yè)發(fā)展的核心競爭力之一。為了幫助學員全面掌握大數(shù)據(jù)技術，提高就業(yè)競爭力，我們特別開設了這門課程。

課程特色

1. 由專業(yè)大數(shù)據(jù)講師授課

2. 結合理論與實踐，案例豐富

3. 量身定制就業(yè)指導方案

課程目標

1. 系統(tǒng)學習大數(shù)據(jù)技術相關知識

2. 掌握大數(shù)據(jù)分析工具的應用

3. 提升數(shù)據(jù)處理和分析能力

學習對象

1. 對大數(shù)據(jù)技術感興趣的求學者

2. 從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等相關工作的人士

課程內容