应届大学生如何找工作遇到障碍,没有明确的职业规划,前途比较渺茫,建议大家学习大数据,因为大学生的学习能力强,转型快,上升空间大,大数据未来就业前景非常好,对于大学生来说是不错的选择。
这类人群有着丰富的IT基础,能够从事SQL开发、数据库或IT运维工作者,但是在IT行业遇到了瓶颈期,想要进一步提升自己的综合技能和核心竞争力。这部分人群因为有经验,对大数据有独到的理解,会成为大数据领域的大咖级人物,职位和待遇都会有很大的突破。
大数据的应用
交通领域。在交通领域,大数据技术被广泛应用于交通规划、交通管理和智能交通等方面。通过分析交通数据,如车辆流量、道路拥堵情况、交通事故等,交通管理部门可以制定更加科学合理的交通规划和政策,提高交通效率和安全性。通过大数据技术和物联网技术,智能交通系统可以实现车辆调度、交通诱导、智能停车等功能,提高城市交通的智能化和便捷性。
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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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内部数据的获取 |
产品数据;用户数据;行为数据 ;订单数据 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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高级SQL分析 |
聚合、分组、排序;函数;行列转换;视图与存储过程 |
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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 |
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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 |
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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 |
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HQL海量业务数据需求查询 |
Hive数仓;HQL 数据查询基础语法 |
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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 |
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HQL业务数据指标统计分析 |
分区表;分桶表;关联表;数据查询 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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?
大数据的优势
第一、它有庞大的数据体,其储存单位可以从TB(太字节)直接跃升到PB(拍字节),且这种以PB为单位的数据储存方式已经广泛应用到各大企业中,由此可充分证明大数据技术自身所具有的海量性特征。
第二、大数据处理技术在复杂数据信息的处理中更加适用,该技术的应用可以让复杂问题得以简化,并让信息更加直观。
第三、大数据技术可以对更多类型的数据信息进行处理,如地理位置、图片和视频等。
课程背景
天津大数据基础培训机构一直致力于为求职者提供专业的大数据培训服务。在当今信息爆炸的时代,大数据技术已经成为企业发展的关键驱动力,因此学习大数据技术变得尤为重要。我们为了满足市场的需求,开设了专业的大数据基础培训课程。
课程特色
1.精英团队授课,教学方式生动有趣;
2.结合实际案例,实践性强;
3.灵活的学习时间,可根据个人情况调整学习进度。
课程目标
1.了解大数据的基本概念和应用领域;
2.掌握大数据处理和分析的基本技能;
3.能够独立完成大数据项目。
学习对象
1.有志于从事大数据行业的求职者;
2.希望提升自身知识储备的在职人士。
课程内容
1.大数据概述;
2.大数据处理工具;
3.数据分析与可视化;
4.大数据应用案例分析。
师资力量
本机构拥有一支经验丰富、教学质量过硬的师资团队,他们将为学员提供专业、细致的指导。
教学质量
我们注重培养学员的实际操作能力,通过课堂教学与实践相结合,确保学员能够真正掌握所学知识。
服务水平
我们提供全天候的教学服务,不定期举办讲座和实践活动,为学员提供更多机会学习与交流。
学习时长
课程学习时长为3个月至6个月。
收费范围
本课程收费范围为4000至15000元。
学习收获
通过本课程的学习,学员将掌握大数据技术的基础知识,提升自身竞争力,更好地适应当前的就业市场。
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。希望我们的课程能够帮助更多学员实现自身的职业目标。
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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