深圳大数据入门培训-地址-电话-博为峰培训

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大数据技术是一个非常前沿和热门的技术未来的市场需求和应用前景非常广阔。学习大数据技术需要扎实的计算机和数学基础，同时也需要关注数据分析和数据挖掘等领域的知识。就业环境优越，薪资水平高，可以选择从事数据工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、大数据架构师等职业。

哪些人适合学大数据

学习对象

应届大学生

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。

相关IT行业从业者

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

商业领域。在商业领域，大数据技术被广泛应用于客户分析、市场趋势预测、产品研发、供应链管理等方面。通过分析客户行为数据，企业可以更加准确地了解客户需求，为客户提供更加个性化的产品和服务。通过对市场数据的分析，企业可以把握市场趋势，制定更加精准的市场策略。通过大数据技术，企业可以实时监测供应链的运行状态，及时发现和解决问题，提高供应链的效率和可靠性。

深圳博为峰大数据课程

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
Python数据分析	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

大数据学习常见问题

学习大数据都需要掌握哪些知识？
选择学习大数据的好处是什么呢？
学习大数据之后可以从事什么工作？
学习大数据有什么好的方法或技巧吗？

大数据发展趋势

数据伦理和社会责任。随着大数据的应用越来越广泛，数据伦理和社会责任问题也越来越受到关注。未来大数据的发展将更加注重数据的合法性、公平性和透明度。例如，制定更加严格的数据使用和共享规范，加强对数据滥用和歧视行为的监管，确保大数据的应用符合伦理和法律的要求。
数据库框架的融合。在大数据技术的发展中，除了结构化查询语言SQL数据库，NoSQL数据库发展也十分迅速。而在各类大数据平台上，图形、内存、列数以及关系等数据库将会实现有机融合。通过这样的方式，便可让各种场景条件下的数据处理需求得以全面满足，实现大数据技术良好发展。

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

深圳大数据入门培训，是为广大有志于从事大数据行业的学员量身定制的培训课程。本课程由我们精心打造，旨在帮助学员系统掌握大数据相关知识和技能，为其未来的职业发展打下坚实的基础。

课程特色

1. 零基础入门：适合完全没有相关经验的学员，课程内容由浅入深，循序渐进。

2. 实战项目实践：通过实际案例分析和项目实战，将理论知识与实际操作相结合。