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合肥大数据培训多少钱

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131人看过 收藏 更新时间 :2024-04-10 18:18:37
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博为峰大数据课程
合肥大数据培训费用根据所报读的班级不同,价格从5000元-15000元不等,详情请咨询客服。随着大数据技术在各个行业的应用越来越广泛,企业对拥有大数据技能的人才的需求也在增加。因此,学习大数据技术可以为个人创造更多的就业机会。互联网和社交媒体等信息技术的发展,产生了大量的数据资源。学习大数据技术可以帮助人们更好地利用这些资源,获取有价值的信息和洞见。
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

医疗方面。大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测,可以帮助医生更好的救助婴儿。


合肥博为峰大数据课程

  • 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


你可能关心的大数据问题

时间

学习大数据技术好不好?有前途吗?

大数据到底适合女生学习吗?

如何选择大数据培训机构?报班大概要多少钱?

零基础应该怎么学习大数据?


大数据的价值

国家质量方面。在国家治理中运用大数据智能化,能够有效创新行政方式,提高行政效能,进而充分发挥社会主义的制度优势。大数据智能化能够覆盖人民群众社会实践活动,超越了传统调查问卷或者走访调研的限制,确保对象即样本,样本即对象,使国家治理的信息收集直接对应人民群众的生活,具备广泛性。其次,大数据智能化是人民群众在自主状态下社会实践活动的客观记录,准确反映了人民群众的行为规律和价值取向,保证了信息的客观性,使国家治理的依据更加贴近现实情况。


我们凭什么获得您的认可

实战导向 01
课程以实际应用为导向,注重实战技能的培养,学员将通过实际案例和项目实践来提升技能。
老师指导 02
专业老师将全程指导学员,解答疑惑,并提供实践经验分享,让学员能够真正学以致用。
灵活学习 03
培训设置灵活,学员可根据自身实际情况选择全日制、兼职制或远程学习,提供多种学习方式。

课程背景

合肥作为国家大数据产业示范基地,大数据人才需求迅速增长。为满足市场需求,我们推出了合肥大数据培训课程。通过系统的学习和实践,帮助学员快速掌握大数据技术和应用,提高就业竞争力。

课程特色

1.专业化教学团队,结合实际案例讲解

2.灵活的学习时间安排,支持在线学习

3.个性化辅导服务,定期跟进学习进度

课程目标

1.深入了解大数据的概念和发展趋势

2.掌握大数据处理和分析的基本方法和工具

3.具备大数据项目开发和实施能力

学习对象

1.对大数据感兴趣的专业人士

2.希望转行进入大数据行业的求职者

3.企业员工需要提升大数据应用能力者

课程内容

1.大数据技术入门

2.大数据分析工具使用

3.大数据应用案例分析

4.大数据项目实战

师资力量

我们拥有一支经验丰富、专业素质高的教学团队,能够为学员提供全面的知识传授和实战指导。

教学质量

我们注重教学质量,采用小班授课和一对一辅导相结合的方式,确保每位学员能够得到充分的学习和提高。

服务水平

我们提供贴心的服务,为学员提供学习支持和生活保障,让学员能够专心学习,无后顾之忧。

学习时长

学习时长为3个月至6个月,根据学员的实际情况和学习进度进行灵活安排。

收费范围

课程收费范围为4000元至15000元,具体价格可以根据学员需求和课程选择进行咨询。

学习收获

学员通过合肥大数据培训课程的学习,将获得系统的大数据知识和技能,提升就业竞争力,为未来的职业发展打下坚实的基础。

总结

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。我们致力于为学员提供优质的大数据培训服务,助力个人和企业实现更好的发展。如果您对大数据培训感兴趣,欢迎咨询我们,我们期待与您的合作。

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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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