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146人看过 收藏 更新时间 :2024-05-15 08:15:53
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博为峰大数据培训课程
大数据专业一般指的是大数据采集与管理专业,是一门从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统的帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业;大数据技术目前已经趋于成熟,正在落地应用的初期;大数据有很多相关的岗位,比如大数据平台开发,大数据应用开发、大数据分析和大数据安全等诸多的岗位,而这些岗位的附加值都是比较高的,同时也就意味着从业者的薪资待遇会比较高。
哪些人适合学大数据

大数据学习对象
  • 01 传统行业的从业者

    在传统行业干了多年,待遇上升空间,职位上升空间都不大了,如果想要寻求新的发展机会,大数据就是不错的选择,人才需求量大,薪资水平逐步攀升,发展空间很大。

  • 02 逻辑思维能力要强的人

    大数据学习对逻辑思维能力要求非常高,因为需要逻辑推理,需要从一堆数据中推理出和业务有关的信息,所以如果逻辑思维能力不太强,学习进度会非常慢。

  • 03 研究人员和学术界从业者

    如果你在科学研究领域有兴趣,并且希望应用大数据技术来处理和分析科学数据,学习大数据技术对研究工作非常有帮助。你可以学习数据挖掘、机器学习和实时数据处理等技术,发现新的知识和模式。


大数据的应用

数据挖掘与机器学习。以旅游服务业为例,对于中国的旅游市场来说,智慧旅游代表着一个新的方向,意味着对旅游目的地、企业以及游客本身都将产生重大影响。互联网技术发展与迭代,极大地改善了人们的生活方式,“互联网+”概念的不断深化,旅游行业也迎来了新的发展,例如游客可以从旅游网站和手机APP中获取旅游景点的信息,也可以反馈旅游体验评价信息。


郑州博为峰大数据课程

  • 大数据课程内容大数据课程内容
  • 课程大纲 课题名称 课程内容
    前导基础 数据分析入门

    数据分析入门 ;数据分析的意义;数据分析的流程控制 ;数据分析的思路与方法

    逻辑为先—XMIND

    xmind简介与基本使用;学习方法课堂案例;滴答拼车实战演练;其他思维导图介绍

    专业展现—PPT

    专业展现——PPT;基本简介;几个不得不说的真相;经验分享;实战动画

    数据分析工具安装与环璄配置

    Excel工具的安装、配置与环璄测试;Power BI工具的安装、配置与环璄测试;Tableau工具的安装、配置与环璄测试;MySQL数据库的安装、配置与环璄测试;SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试;SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试;Python开发工具的安装、配置与开发环璄测试

    Linux基础应用之大数据必知必会

    虚拟机的安装配置;虚拟机网络配置;安装Linux;利用SSH连结Linux;Linux基础命令;Linux系统管理

    数据分析的Python语言基础

    python课程的目的;使用JupyterLab;python数据类型 ;元组、列表、字典;python分支结构 ;python字符串处理+随机函数;pthon循环结构;python面向过程函数操作;python面向对象

    问题定义与数据获取 数据分析项目流程

    问题界定;问题拆分 ;指标确定;数据收集;报告方案 ;趋势预测;数据分析;趋势预测;报告方案

    问题的定义

    边界:明确问题的边界;逻辑:确定业务的关键指标和逻辑;定性分析与定量分析

    分析问题的模型

    基于经典的模型:5W2H;SWORT;4P管理模型;CATWOE;STAR原则、波士顿5力模型。

    基于业务的模型:用户画像;销售影响因素;市场变化因素;AARRR流量模型;金定塔思考方法

    数据清洗与处理

    数据科学过程 ;数据清洗定义;数据清洗任务;数据清洗流程;数据清洗环境;数据清洗实例说明;数据标准化;数据格式与编码;数据清洗常用工具;数据清洗基本技术方法;数据抽取;数据转换与加载

    内部数据的获取

    产品数据;用户数据;行为数据 ;订单数据

    外部公开数据

    开放网站;政务公开数据;数据科学竞赛;数据交易平台;行业报告;指数平台

    Web网站数据抓取

    财经数据抓取;投资数据抓取;房产数据抓取;舆情数据抓取;娱乐数据抓取;新媒体数据抓取

    数据查询与提取 SQL基础操作

    建库 ;建表;建约束 ;创建索引;添加、删除、修改数据

    利用SQL完成数据的预处理

    缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充;重复值处理:重复值的判断与删除;异常值处理:清除不必要的空格和异常数据

    利用SQL进行业务数据查询

    利用SQL进行简单的业务数据查询;利用SQL完成复杂条件查询;利用多表关联完成复杂业务查询;利用嵌套子查询完成复杂业务数据分析

    高级SQL分析

    聚合、分组、排序;函数;行列转换;视图与存储过程

    业务指标统计分析

    业务数据表关联查询及查询;结果纵向融合;常业务需求数据宽表构建;查询处理复杂业务

    数理统计基础 数据分析的数学基础

    计算和连续函数的性质;导数/微分的概念和运算法则;积分的概念和运算法则;幂级数、泰勒级数、傅里叶级数、傅里叶变换;向量的概念和运算;矩阵的转置、乘法、逆矩阵、正交矩阵、SVD奇异值分解、特征值;行列式的计算和性质;凸优化

    Python数据分析 基于Numpy库的Python数据科学计算

    创建数组;切片索引;数组操作;字符串函数;数学函数;统计函数

    基于Pandas库的Python数据处理与分析

    直方图:探索变量的分布规律;条形图:展示数值变量的集中趋势;散点图:表示整体数据的分布规律;箱线图:表示数据分散性,中位数;提琴图:分位数的位置及数据密度;回归图:寻找数据之间的线性关系;热力图:表未数值的大小或者相关性的高低

    大数据分析 HIVE大数据查询平台搭建

    大数据概述;数据集群; Hadoop 架构;Hive开发环璄搭建

    HIVE与MySQL进行数据交换

    从MySQL中导入数据到Hive;从Hive导出数据到MySQL

    HQL海量业务数据需求查询

    Hive数仓;HQL 数据查询基础语法

    HQL海量业务数据需求查询

    从MySQL中导入数据到Hive;从Hive导出数据到MySQL

    HQL业务数据指标统计分析

    分区表;分桶表;关联表;数据查询

    HQL海量数据查询优化

    内置函数及开窗函数;特殊类型数组查询方式;HQL 查询语句优化技巧

    建模与数据挖掘 数据挖掘与分析算法

    描述统计;相关分析;判别分析;方差分析;时间序列分析;主成分分析;信度分析 ;因子分析;回归分析;对应分析;列联表分析;聚类分析

    数据挖掘工具SPSS

    从MySQL中导入数据到Hive;从Hive导出数据到MySQL

    HQL海量业务数据需求查询

    课程规划与简介;数据挖掘项目生命周期;简单的统计学基础 ;用Modeler试手挖掘流程;数据挖掘的知识类型 6、商业分析基础简介;信度分析;因子分析;回归分析 ;对应分析;列联表分析 ;聚类分析

    数据挖掘工具SAS

    SAS概述:SAS简介与教育版安装;SAS概述:教育版基本使用;SAS编程基础 ;SAS编程基础-循环;SAS数据集操作1-合并;SAS数据集操作72-排序与对比;SAS数据集操作3-查重与筛选;练习-斐波那契数列;练习-百元百鸡问题

    人工智能预测算法 人工智能实战十大预测数据算法

    机器学习入门;sk-learn机器学习库;十大预测算法原理与使用场景;算法调用、参数设置;特征选择、特征工程;回归预测模型实战;分类预测试模型实战 ;聚类模型实战;集成学习 ;模型优化

    可视化商业报告撰写 商业智能与可视化分析实战

    案例-1:BI电商数据市场分析项目实战

    案例-2:BI电商数据客户分析项目实战

    案例-3:BI可视化关于公司运营情况的相关分析

    案例-4:基于Tableau的客户主题对客户进行合理分群

    案例-5:基于Tableau的营销主题分析如何衡量媒体的营销价值

    案例-6:基于Tableau的保公司索赔情况分析

    数据可视化报告撰写

    数据可视化的概念;数据可视化的意义;数据可视化的对比;数据可视化的分类;数据可视化图表举例 ;数据可视化应用领域;数据可视化步骤;数据可视化工具梯度;图表呈现流程;数据报告撰写

    实战:O2O电商平台功能优化效果评估及可视化数据分析报告撰写

    了解电商业务背景;、以客户分析为应用场景,对数据进行加载、清洗、分析及模型建立;以货品分析为应用场景,针对品类销售及商品销售进行分析;以流量分析为应用场景,针对流量渠道及关键词做有效分析;根据业务实际背景做舆情分析;将分析结果及建议制成报告进行发布

    商业分析项目实战 五大商业项目实战

    商业项目实战01:电商数据分析——分析方式之漏斗模型及数据量化

    商业项目实战02:电商用户行为与营销模型实战

    商业项目实战03:金融风控模型的构建与分析实战

    商业项目实战04:展会电话邀约项目数据分析实战

    商业项目实战05:零售行业数据分析


你可能关心的问题

大数据是做什么的?
大数据入门知识有哪些?
大数据薪资待遇怎么样?
大数据行业真的饱和了吗?
大数据难吗?需要学些什么?
疑问

大数据的价值

大数据的价值在于其能够帮助我们从庞杂的数据中发现规律、揭示趋势、做出准确的决策。无论是商业、科学、医疗还是社会管理,大数据的运用都能够带来巨大的好处。然而,我们也要意识到大数据的挖掘和应用需要合理的数据保护和隐私保护措施,以确保数据的安全和合法使用。只有在充分利用大数据的同时,我们才能最大程度地享受到它带来的各个领域的价值和潜力。


我们凭什么获得您的认可

1
实用性强
课程注重实际应用,通过实际案例和项目实践,帮助学员掌握大数据技术在实际工作中的应用。
2
个性化辅导
根据学员的实际情况和学习需求,提供个性化的辅导和指导,确保学员能够获得较好的学习效果。
3
专业师资
课程由业界专业人士担任讲师,具有丰富的实践经验和教学经验。
4
小班授课
为了更好地保证教学效果,课程采用小班授课,每班人数有限,师生互动更加紧密。

课程背景

在当今信息化时代,大数据技术已经成为各行各业的热门领域,对于提升企业竞争力和创新能力起着至关重要的作用。为了满足市场需求,我们专门打造了郑州大数据专业培训机构,致力于为学习者提供优质的大数据专业培训服务。

课程特色

1. 专业课程设置,覆盖大数据核心技术;

2. 实战项目实践,提升学习者实际应用能力;

3. 行业专业讲师授课,经验丰富;

4. 灵活的学习方式,满足个性化需求。

课程目标

1. 掌握大数据处理的基本理论和方法;

2. 熟练运用大数据工具进行数据分析与挖掘;

3. 提升数据处理与管理能力,为企业决策提供有力支持。

学习对象

1. 有志于从事大数据相关工作的求职者;

2. 企业员工及管理人员,希望提升数据分析能力。

课程内容

1. 大数据基础知识介绍;

2. 数据采集与清洗技术;

3. 大数据分析与挖掘实践;

4. 数据可视化和应用案例分析。

师资力量

我们拥有一支由业界专业讲师和从业人员组成的教学团队,他们具有丰富的实战经验,能够教授前沿的大数据技术知识。

教学质量

本机构注重教学质量,采用小班授课模式,实时跟踪学习情况,帮助学生解决学习中的问题,确保学习效果较大化。

服务水平

我们提供全程专业的学习指导和贴心的服务,包括课程咨询、学习辅导、就业指导等方面的支持,让学员感受到家一般的温暖和关怀。

学习时长

本课程学习时长为3个月至6个月不等,学员可根据自身情况选择合适的学习周期进行学习。

收费范围

学习本课程的收费范围为4000-15000元,具体费用根据课程设置和学习周期而定。

学习收获

通过我们的培训,学员将获得扎实的大数据技术基础和实操能力,为未来的职业发展打下坚实的基础,提升竞争力。

总结

以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。欢迎联系我们的在线客服,预约免费体验课,让我们一起探索大数据领域的未来!

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博为峰培训

博为峰培训

5.0分
认证 5 年

成立:2004年

培训项目:软件测试培训、Web前端培训、Java全栈开发培训、Python全栈开发培训、超全栈开发培训、人工智能培训、数据分析培训、.Net培训、大数据云计算培训

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    深圳博为峰培训龙岗校区

    深圳市龙岗区坂田街道布龙路573号

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    郑州金水博为峰培训

    郑州市金水区花园路85号

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    南昌博为峰培训青山湖校区

    南昌市青山湖区北京东路308号

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    北京博为峰朝阳校区

    北京市朝阳区东方路9号

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    重庆博为峰培训渝中校区

    重庆市渝中区青年路38号

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    武汉武昌博为峰培训

    武汉市武昌区汉街总部国际f座

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    成都市锦江区东大街紫东楼段11号

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    苏州博为峰培训姑苏校区

    苏州市姑苏区广济南路18号

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    石家庄桥西博为峰培训

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    长沙芙蓉区博为峰培训

    长沙市芙蓉区建湘路517-521号

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