第四阶段:算法、R语言、数据挖掘分析 | |
学习版块 | 学习内容 |
算法、R语言数据挖掘分析 | 算法是解决问题的策略机制,是解决问题的核心方法。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。数据挖掘是基于数据进行数据建模得到数据规律从而进行事实预测的技术。本节以R语言为环境学习包括但不限于聚类、回归、正则化、决策树、集成算法、降维算法、神经网络等算法,来实现数据挖掘相关能力并为后续学习机器学习、人工智能等相关技术提供基础。使学员从工具使用者变为真正问题的解决者 |
用户画像推荐系统项目 | 基于电商网站的业务数据、访问日志构建用户的画像描述用户特征为后续精准营销提供数据基础。通过收集业务系统数据库中结构化数据、日志系统中访问日志信息构建基于hive的数据仓库,使用spark作为计算引擎实现用户画像。基于协同过滤算法实现基于商品的推荐系统,为电商网站商品推荐提供支持。通过收集日志系统信息到kafka、获取用户画像数据作为数据来源,通过sparkstraming作为计算引擎实现商品推荐 |
数据建模师。这个职位与数据挖掘工程师还是有本质区别的。数据建模师,更多偏向于中、小数据量,而且其使用更多更多是统计学的方法,而数据挖掘中的例如:决策树、神经网络、SVM等在这里是根据不会涉及的。当然二者有一个共同之处都是,针对很具体的问题,都是会解决某个具体问题,例如:营销反应率,你就可能历史的邮箱、短信的反应情况,来建模型进行预测,从而提高邮件反应率,或者减少对用户来说的“垃圾”邮箱,提高用户体验。所以从掌握的技能上讲,这二者就有很大的区别,数据建模师其实很少会提到算法这个词,更多说使用什么模型,有感觉吗?但是从实务界来看,这二个模型越来越没有明确的分工。
误区1:万物皆可分析,贪大求全。数据分析,分析什么东西呢?哪里有数据,哪里就有数据分析,什么都可以分析,贪大求全。让数据分析师工作疲于奔命,得到结果也不能让领导满意,因为数据质量差,分析结果参考价值大打折扣,或是与实际结果大相庭径。
误区2:超出业务范围,好高骛远。某些领导或公司管理人员,要求数据分析大而全,拍拍脑袋要结果。大到以国家,行业,公司规模作为纬度的,浏览量和 UV 都要。在他们眼里,数据分析师什么都能弄,什么都应该很简单,不管什么平台不平台,中台不中台,因为收集数据是简单的体力活。这样的场景,可能做数分析的你,已经司空见惯。
大数据讲师
大数据讲师
课程特色
1. 以实战为主,聚焦数据场景落地
2. 采用系统式教学,结合项目案例
3. 师资力量强大,取材自行业优质企业
课程目标
1. 掌握大数据基础理论知识
2. 熟练应用大数据相关技术工具和软件
3. 全面提升数据分析、数据建模、数据可视化等能力
学习对象
1. 对大数据技术感兴趣的人士(无行业限制)
2. 企业中想要提升数据分析能力的从业人员
3. 有志于成为数据分析师、数据科学家等职业人士
课程内容
1. 大数据基础理论知识
2. 大数据存储、分析、处理技术
3. Hadoop、Spark等大数据处理框架
4. Python、R等编程语言实战应用
5. 数据可视化、数据建模等业务应用
学习时长和收费范围
课程时长为3个月,费用在7000元-10000元之间不等,根据具体情况而定。优惠活动请在到校咨询时了解。
学习收获
学员可以全面提升大数据领域的知识和技能,具备实际操作和解决问题的能力,更好地服务于所在企业。在职场中获得更高的职位和薪酬的提升。
结语
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。我们相信,哈尔滨大数据培训中心能够为您的职业发展添彩!
培训项目:UI设计培训、java培训、软件测试培训、web前端培训、linux云计算培训、网络运维培训、网络营销培训、云计算培训、人工智能培训、C培训、C++培训、嵌入式培训、UE培训、网络安全工程师培训
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