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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

該課程適合于對大數據開發(fā)有濃厚興趣的學員，通過5-6個月時間的學習，學員在專業(yè)老師的授課之下，結合博為峰專業(yè)老師授課，能夠掌握JAVA基礎、WEB框架+分布式應用、Hadoop開發(fā)等技術，精通Java語言及Java技能體系，熟練掌握SSM/SSH框架技術進行垂直架構項目的開發(fā)，具備架構設計能力和大數據Hadoop相關基礎知識，且并擁有多類型的項目經驗，將來在就業(yè)時擁有足夠多的工作經驗而備受企業(yè)青睞。

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(yè)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(zhàn)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(yǎng)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(zhàn)能力。

大數據的特征

速度快。在這個萬物互聯的的時代，每時每刻都在產生數據，而這些數據需要被及時處理掉，因為存儲價值密度較小的歷史數據需要花費很大的存儲成本，非常不劃算，一般平臺保存的歷史數據只有幾天或者一個月，再遠的就要清理掉，所以數據處理的速度也必須跟上，誰家處理速度更快，誰家就更具競爭力。
類型多樣。在數量龐大的互聯網用戶等因素的影響下，大數據的來源十分廣泛，因此大數據的類型也具有多樣性。大數據由因果關系的強弱可以分為三種，即結構化數據、非結構化數據、半結構化數據，它們統(tǒng)稱為大數據。資料表明，結構化數據在整個大數據中占比較大，高達百分之七十五，但能夠產生高價值的大數據卻是非結構化數據。

石家莊博為峰大數據課程

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(zhàn)演練；其他思維導圖介紹
	專業(yè)展現—PPT	專業(yè)展現——PPT；基本簡介；幾個不得不說的真相；經驗分享；實戰(zhàn)動畫
	數據分析工具安裝與環(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數據庫的安裝、配置與環(huán)璄測試；SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試；SAS數據挖掘工具安裝、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(tǒng)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(huán)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(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(huán)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(yè)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(chuàng)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(yè)務數據查詢	利用SQL進行簡單的業(yè)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(yè)務查詢；利用嵌套子查詢完成復雜業(yè)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(yè)務指標統(tǒng)計分析	業(yè)務數據表關聯查詢及查詢；結果縱向融合；常業(yè)務需求數據寬表構建；查詢處理復雜業(yè)務
數理統(tǒng)計基礎	數據分析的數學基礎	計算和連續(xù)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(yōu)化
Python數據分析	基于Numpy庫的Python數據科學計算	創(chuàng)建數組；切片索引；數組操作；字符串函數；數學函數；統(tǒng)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(guī)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(guī)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(fā)環(huán)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(yè)務數據需求查詢	Hive數倉；HQL 數據查詢基礎語法
	HQL海量業(yè)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(yè)務數據指標統(tǒng)計分析	分區(qū)表；分桶表；關聯表；數據查詢
	HQL海量數據查詢優(yōu)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(yōu)化技巧
建模與數據挖掘	數據挖掘與分析算法	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(yè)務數據需求查詢	課程規(guī)劃與簡介；數據挖掘項目生命周期；簡單的統(tǒng)計學基礎；用Modeler試手挖掘流程；數據挖掘的知識類型 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(huán)；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(zhàn)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(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電商數據市場分析項目實戰(zhàn) 案例-2：BI電商數據客戶分析項目實戰(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(zhàn)：O2O電商平臺功能優(yōu)化效果評估及可視化數據分析報告撰寫	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(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：電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化商業(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據分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)05：零售行業(yè)數據分析

你可能關心的大數據問題

大數據常見問題

零基礎如何學習大數據？
大數據分析的基本步驟是什么？
大數據分析的挑戰(zhàn)和風險有哪些？
大數據分析常用的工具和技術有哪些？

大數據就業(yè)方向

1、信息架構開發(fā)。大數據重新激發(fā)了主數據管理的熱潮。充分開發(fā)利用企業(yè)數據并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業(yè)務知識和數據建模等。
2、數據倉庫研究。為方便企業(yè)決策，出于分析性報告和決策支持的目的而創(chuàng)建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰(zhàn)略集合。為企業(yè)提供業(yè)務智能服務，指導業(yè)務流程改進和監(jiān)視時間、成本、質量和控制。

一起來了解博為峰

關于博為峰

你真正了解多少

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(yè)生和職場新人找到滿意工作，實現職業(yè)夢想；幫助很多的用人單位輕松招到可用之才，推動企業(yè)發(fā)展和進步。

課程背景

近年來，隨著大數據技術的不斷發(fā)展，石家莊也出現了一家專業(yè)的大數據機構，為廣大學習者提供了系統(tǒng)全面的大數據課程。我們是一家集數據分析、人工智能、云計算等領域于一體的綜合性機構，致力于培養(yǎng)未來的數據科學家和大數據分析師。

課程特色

1. 多元化課程設置，涵蓋大數據領域的各種知識點；

2. 實戰(zhàn)項目實踐，讓學習者融會貫通；

3. 專業(yè)團隊授課，實時解答疑惑；

4. 實習就業(yè)指導，助力學習者順利就業(yè)。

課程目標

1. 掌握大數據技術的基本理論和應用能力；

2. 全面了解數據分析和挖掘的方法和工具；

3. 培養(yǎng)解決實際問題的能力；

4. 提升就業(yè)競爭力。