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如果你對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程有濃厚的興趣，并且已經(jīng)具備一定的編程基礎(chǔ)，那么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)將是一個(gè)很好的選擇。你可以通過學(xué)習(xí)相關(guān)的編程語(yǔ)言(如Python、Java)和數(shù)據(jù)處理工具(如SQL)來開展大數(shù)據(jù)技術(shù)的學(xué)習(xí)。
如果你對(duì)數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)洞察力感興趣，并且希望利用數(shù)據(jù)來支持決策和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)將對(duì)你有很大的幫助。你可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，以更好地分析和理解數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用
1、金融行業(yè)：金融行業(yè)一直是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要領(lǐng)域之一，因?yàn)榻鹑跀?shù)據(jù)通常比較復(fù)雜，需要采用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析和處理。例如，投資銀行和基金公司可以通過大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)趨勢(shì)和投資機(jī)會(huì)，從而制定更加明智的投資策略。
2、醫(yī)療健康：醫(yī)療健康領(lǐng)域也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要領(lǐng)域之一，因?yàn)獒t(yī)療數(shù)據(jù)通常非常龐大和復(fù)雜。例如，通過分析醫(yī)療記錄和健康數(shù)據(jù)，醫(yī)生可以更加準(zhǔn)確地診斷和治療疾病，同時(shí)也可以預(yù)測(cè)患者的健康狀況。
| 課程大綱 | 課題名稱 | 課程內(nèi)容 |
| 前導(dǎo)基礎(chǔ) | 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(jiǎn)介與基本使用；學(xué)習(xí)方法課堂案例；滴答拼車實(shí)戰(zhàn)演練；其他思維導(dǎo)圖介紹 |
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| 專業(yè)展現(xiàn)—PPT |
專業(yè)展現(xiàn)——PPT；基本簡(jiǎn)介；幾個(gè)不得不說的真相；經(jīng)驗(yàn)分享；實(shí)戰(zhàn)動(dòng)畫 |
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| 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(cè)試；Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；SAS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測(cè)試；Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測(cè)試 |
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| Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會(huì) |
虛擬機(jī)的安裝配置；虛擬機(jī)網(wǎng)絡(luò)配置；安裝Linux；利用SSH連結(jié)Linux；Linux基礎(chǔ)命令；Linux系統(tǒng)管理 |
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| 數(shù)據(jù)分析的Python語(yǔ)言基礎(chǔ) |
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(jié)構(gòu) ；python字符串處理+隨機(jī)函數(shù)；pthon循環(huán)結(jié)構(gòu)；python面向過程函數(shù)操作；python面向?qū)ο? |
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| 問題定義與數(shù)據(jù)獲取 | 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程 |
問題界定；問題拆分 ；指標(biāo)確定；數(shù)據(jù)收集；報(bào)告方案 ；趨勢(shì)預(yù)測(cè)；數(shù)據(jù)分析；趨勢(shì)預(yù)測(cè)；報(bào)告方案 |
| 問題的定義 |
邊界：明確問題的邊界；邏輯：確定業(yè)務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)和邏輯；定性分析與定量分析 |
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| 分析問題的模型 |
基于經(jīng)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(wù)的模型：用戶畫像；銷售影響因素；市場(chǎng)變化因素；AARRR流量模型；金定塔思考方法 |
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| 數(shù)據(jù)清洗與處理 |
數(shù)據(jù)科學(xué)過程 ；數(shù)據(jù)清洗定義；數(shù)據(jù)清洗任務(wù)；數(shù)據(jù)清洗流程；數(shù)據(jù)清洗環(huán)境；數(shù)據(jù)清洗實(shí)例說明；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)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(shù)方法；數(shù)據(jù)抽取；數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與加載 |
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| 內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取 |
產(chǎn)品數(shù)據(jù)；用戶數(shù)據(jù)；行為數(shù)據(jù) ；訂單數(shù)據(jù) |
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| 外部公開數(shù)據(jù) |
開放網(wǎng)站；政務(wù)公開數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽；數(shù)據(jù)交易平臺(tái)；行業(yè)報(bào)告；指數(shù)平臺(tái) |
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| Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取 |
財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)抓取；投資數(shù)據(jù)抓取；房產(chǎn)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 |
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| 數(shù)據(jù)查詢與提取 | SQL基礎(chǔ)操作 |
建庫(kù) ；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(yù)處理 |
缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充；重復(fù)值處理：重復(fù)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) |
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| 利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢 |
利用SQL進(jìn)行簡(jiǎn)單的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢；利用SQL完成復(fù)雜條件查詢；利用多表關(guān)聯(lián)完成復(fù)雜業(yè)務(wù)查詢；利用嵌套子查詢完成復(fù)雜業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 |
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| 高級(jí)SQL分析 |
聚合、分組、排序；函數(shù)；行列轉(zhuǎn)換；視圖與存儲(chǔ)過程 |
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| 業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析 |
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表關(guān)聯(lián)查詢及查詢；結(jié)果縱向融合；常業(yè)務(wù)需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建；查詢處理復(fù)雜業(yè)務(wù) |
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| 數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
計(jì)算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)；導(dǎo)數(shù)/微分的概念和運(yùn)算法則；積分的概念和運(yùn)算法則；冪級(jí)數(shù)、泰勒級(jí)數(shù)、傅里葉級(jí)數(shù)、傅里葉變換；向量的概念和運(yùn)算；矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值；行列式的計(jì)算和性質(zhì)；凸優(yōu)化 |
| Python數(shù)據(jù)分析 | 基于Numpy庫(kù)的Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)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(xué)函數(shù)；統(tǒng)計(jì)函數(shù) |
| 基于Pandas庫(kù)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(shì)；散點(diǎn)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(guān)系；熱力圖：表未數(shù)值的大小或者相關(guān)性的高低 |
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| 大數(shù)據(jù)分析 | HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺(tái)搭建 |
大數(shù)據(jù)概述；數(shù)據(jù)集群； Hadoop 架構(gòu)；Hive開發(fā)環(huán)璄搭建 |
| HIVE與MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)交換 |
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL |
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| HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢 |
Hive數(shù)倉(cāng)；HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)語(yǔ)法 |
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| HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢 |
從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL |
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| HQL業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析 |
分區(qū)表；分桶表；關(guān)聯(lián)表；數(shù)據(jù)查詢 |
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| HQL海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化 |
內(nèi)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(yǔ)句優(yōu)化技巧 |
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| 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(jì)；相關(guān)分析；判別分析；方差分析；時(shí)間序列分析；主成分分析；信度分析 ；因子分析；回歸分析；對(duì)應(yīng)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(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive；從Hive導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL |
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| HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢 |
課程規(guī)劃與簡(jiǎn)介；數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目生命周期；簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ) ；用Modeler試手挖掘流程；數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)類型 6、商業(yè)分析基礎(chǔ)簡(jiǎn)介；信度分析；因子分析；回歸分析 ；對(duì)應(yīng)分析；列聯(lián)表分析 ；聚類分析 |
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| 數(shù)據(jù)挖掘工具SAS |
SAS概述：SAS簡(jiǎn)介與教育版安裝；SAS概述：教育版基本使用；SAS編程基礎(chǔ) ；SAS編程基礎(chǔ)-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(duì)比；SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選；練習(xí)-斐波那契數(shù)列；練習(xí)-百元百雞問題 |
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| 人工智能預(yù)測(cè)算法 | 人工智能實(shí)戰(zhàn)十大預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)算法 |
機(jī)器學(xué)習(xí)入門；sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)；十大預(yù)測(cè)算法原理與使用場(chǎng)景；算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置；特征選擇、特征工程；回歸預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)；分類預(yù)測(cè)試模型實(shí)戰(zhàn) ；聚類模型實(shí)戰(zhàn)；集成學(xué)習(xí) ；模型優(yōu)化 |
| 可視化商業(yè)報(bào)告撰寫 | 商業(yè)智能與可視化分析實(shí)戰(zhàn) |
案例-1：BI電商數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 案例-2：BI電商數(shù)據(jù)客戶分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 案例-3：BI可視化關(guān)于公司運(yùn)營(yíng)情況的相關(guān)分析 案例-4：基于Tableau的客戶主題對(duì)客戶進(jìn)行合理分群 案例-5：基于Tableau的營(yíng)銷主題分析如何衡量媒體的營(yíng)銷價(jià)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(bào)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(duì)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(yīng)用領(lǐng)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(bào)告撰寫 |
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| 實(shí)戰(zhàn)：O2O電商平臺(tái)功能優(yōu)化效果評(píng)估及可視化數(shù)據(jù)分析報(bào)告撰寫 |
了解電商業(yè)務(wù)背景；、以客戶分析為應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清洗、分析及模型建立；以貨品分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)品類銷售及商品銷售進(jìn)行分析；以流量分析為應(yīng)用場(chǎng)景，針對(duì)流量渠道及關(guān)鍵詞做有效分析；根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際背景做輿情分析；將分析結(jié)果及建議制成報(bào)告進(jìn)行發(fā)布 |
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| 商業(yè)分析項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) | 五大商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) |
商業(yè)項(xiàng)目實(shí)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(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)02：電商用戶行為與營(yíng)銷模型實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03：金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)04：展會(huì)電話邀約項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn) 商業(yè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析 |
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)好不好？有前途嗎？
大數(shù)據(jù)到底適合女生學(xué)習(xí)嗎？
如何選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？報(bào)班大概要多少錢？
零基礎(chǔ)應(yīng)該怎么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)？
大數(shù)據(jù)的價(jià)值
大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于其能夠幫助我們從龐雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律、揭示趨勢(shì)、做出準(zhǔn)確的決策。無論是商業(yè)、科學(xué)、醫(yī)療還是社會(huì)管理，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用都能夠帶來巨大的好處。然而，我們也要意識(shí)到大數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用需要合理的數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私保護(hù)措施，以確保數(shù)據(jù)的安全和合法使用。只有在充分利用大數(shù)據(jù)的同時(shí)，我們才能最大程度地享受到它帶來的各個(gè)領(lǐng)域的價(jià)值和潛力。
課程背景
重慶大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)是本機(jī)構(gòu)特別推出的一項(xiàng)專業(yè)IT技術(shù)培訓(xùn)項(xiàng)目。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，云計(jì)算作為一個(gè)重要的技術(shù)發(fā)展方向，受到了廣泛關(guān)注。為了滿足市場(chǎng)對(duì)大數(shù)據(jù)云計(jì)算人才的需求，我們精心設(shè)計(jì)了這門培訓(xùn)課程，幫助學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)云計(jì)算的核心知識(shí)和技能。
課程特色
1. 知識(shí)全面：系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)；
2. 實(shí)戰(zhàn)強(qiáng)化：通過實(shí)際案例和項(xiàng)目實(shí)踐，提升學(xué)員的實(shí)戰(zhàn)能力；
3. 就業(yè)指導(dǎo)：提供就業(yè)指導(dǎo)和職業(yè)規(guī)劃輔導(dǎo)，幫助學(xué)員順利就業(yè)。
課程目標(biāo)
1. 掌握大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的基本概念和核心技術(shù)；
2. 能夠運(yùn)用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)解決實(shí)際問題；
3. 具備團(tuán)隊(duì)合作精神和創(chuàng)新思維，適應(yīng)信息技術(shù)行業(yè)的發(fā)展要求。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1. 對(duì)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算感興趣的專業(yè)人士；
2. 希望轉(zhuǎn)行IT行業(yè)的求職者；
3. 已從事IT行業(yè)但希望提升技能的從業(yè)人員。
課程內(nèi)容
1. 大數(shù)據(jù)技術(shù)入門；
2. Hadoop框架原理與應(yīng)用；
3. Spark框架原理與應(yīng)用；
4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)；
5. 云計(jì)算基礎(chǔ)及應(yīng)用。
師資力量
我們擁有一支具有豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和高學(xué)歷背景的教師團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)閷W(xué)員提供專業(yè)的指導(dǎo)和支持。
教學(xué)質(zhì)量
我們注重教學(xué)質(zhì)量，采用小班教學(xué)模式，確保每位學(xué)員都能得到充分的關(guān)注和指導(dǎo)。
服務(wù)水平
我們提供學(xué)員個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案和售后服務(wù)，讓學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中得到全面的支持。
學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)
本課程學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)為3個(gè)月至6個(gè)月不等，具體根據(jù)學(xué)員的學(xué)習(xí)計(jì)劃和實(shí)際情況而定。
收費(fèi)范圍
本課程收費(fèi)范圍為4000元至15000元，具體費(fèi)用以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。
學(xué)習(xí)收獲
通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將獲得系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)和云計(jì)算知識(shí)，提升實(shí)戰(zhàn)能力，為未來的職業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
總結(jié)
以上信息僅供參考，實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)。可聯(lián)系在線客服，預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。重慶大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)將與您攜手，共同探索IT技術(shù)的無限可能。
培訓(xùn)項(xiàng)目：軟件測(cè)試培訓(xùn)、Web前端培訓(xùn)、Java全棧開發(fā)培訓(xùn)、Python全棧開發(fā)培訓(xùn)、超全棧開發(fā)培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)、.Net培訓(xùn)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)
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