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 |
分析师职位主要集中在互联网、金融、消费品、制药/医疗等行业,其中互联网和金融行业的分析师职位数占比超过了80%,这源于该几类行业已在短期内无论是产品端、用户端、运营端等都实现了大数据的原始积累,且数据增长速度依然可观。从分析师职位的区域分布来看,“北上广深杭”等特大一线城市合计占据88.5%的职位份额,单单北京地区占比就超过四成。对于分析师的职业发展来说,“坚守而不是逃离一线城市”才是明智的选择。互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户,其次是市场和客户。以数据为依据,为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。
趋势:物联网。物联网:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是:“Internet of things(IoT)”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:
其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;
其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。
大数据讲师
大数据讲师
课程背景
随着大数据时代的到来,数据处理和分析能力成为各行各业所需要的基本技能。为满足市场对数据人才的需求,海口大数据培训机构应运而生。
课程特色
1.全面系统的课程设置
2.权威专业的授课团队
3.多元化的学习方式
4.实战与理论相结合的教学模式
5.灵活的上课时间安排
课程目标
1.掌握基本的数据分析工具
2.掌握数据处理方法
3.了解数据应用场景
4.掌握大数据架构及其技术
学习对象
1.IT从业人员
2.数据行业初学者
3.想要进入数据行业的求职者
课程内容
1.数据分析入门
2.SQL数据处理
3.Python基础
4.数据可视化
5.Hadoop/Spark/Storm数据分析及应用
学习时长
常规课程为三个月,共36个课时。特殊情况可根据学生需求推出定制课程。
收费范围
常规课程费用为3500元。如需定制课程,费用另计。
学习收获
1.了解现有的热门数据分析工具和技术,拓宽了自己的知识面。
2.熟练掌握数据处理、分析和可视化的方法,提升了自己的数据能力。
3.通过实践项目锻炼自己的实际应用能力。
结语
以上信息仅供参考,真正的课程内容及收费情况请以到校咨询为准。如有任何问题,可联系在线客服,预约免费体验课,全方位了解我们的课程内容及师资团队,欢迎大家的热情咨询。
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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