如果你对计算机科学和编程有浓厚的兴趣,并且已经具备一定的编程基础,那么学习大数据技术将是一个很好的选择。你可以通过学习相关的编程语言(如Python、Java)和数据处理工具(如SQL)来开展大数据技术的学习。
如果你对数据分析和业务洞察力感兴趣,并且希望利用数据来支持决策和优化业务流程,学习大数据技术将对你有很大的帮助。你可以学习数据清洗、数据可视化、机器学习等技术,以更好地分析和理解数据。
大数据的应用
大数据正在改善我们的生活。大数据不单单只是应用于企业和政府,同样也适用于我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表、智能手环、智能脚环)生成新的数据,根据我们的心率、压力以及作息数据来追踪健康情况;而且还可以利用大数据分析来寻找属于我们的爱情,大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助有需要的人匹配合适的对象。
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 |
大数据发展趋势
数据的深度挖掘。在大数据技术未来的应用和发展中,数据挖掘深度化是一项核心技术。随着当今数据挖掘技术在各个领域的广泛应用,大数据也实现了更加准确的应用,而大数据业务增加也使其与用户更加贴近,让用户需求得到更好的满足。在大数据技术的发展中,通过数据挖掘技术对用户进行深度标签的创建越来越成为当今大数据挖掘技术应用的热点内容。在大数据场景中,通过数据挖掘技术的合理应用,将会对用户行为进行更加深入的分析,并以此为依据进行深度标签的多角度、多层次创建。
课程背景
天津是一座充满活力和发展机遇的城市,迎来了大数据时代的到来。我们深知大数据技术对现代社会的重要性,因此特推出{天津学大数据}课程,旨在培养更多的大数据专业人才,满足社会对于这方面人才的需求。
课程特色
1. 实战性强,由行业专业讲师授课;
2. 课程内容丰富,覆盖大数据技术的各个方面;
3. 提供实习机会,帮助学生更好地融入实际工作环境。
课程目标
1. 掌握大数据技术的基础知识;
2. 能够熟练运用大数据分析工具;
3. 具备解决实际问题的能力。
学习对象
1. 对大数据技术感兴趣的学生;
2. 希望在大数据领域有所作为的技术人员。
课程内容
1. 大数据概念及发展历程;
2. 数据挖掘和分析方法;
3. 大数据处理平台及工具介绍;
4. 大数据应用案例分析。
师资力量
我们拥有一支实力雄厚的师资团队,均来自于大数据行业的专业人士,能够为学生提供全面的教学指导和实践经验。
教学质量
我们注重学生的实际能力培养,采取小班教学模式,确保每位学生都能够得到充分的关注和指导。
服务水平
我们提供专业的学习指导和课后服务,帮助学生解决学习和实习中遇到的问题,确保他们能够顺利完成学业。
学习时长
课程学习时长为3个月至6个月不等,灵活安排时间,适应学生的学习需求。
收费范围
课程收费范围为4000-15000元,具体费用根据课程内容和教学服务而定。
学习收获
通过{天津学大数据}课程的学习,学生将掌握大数据技术的核心知识和应用技能,为未来在大数据行业的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。我们期待着您的加入,一起探索大数据世界的无限可能!
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
¥询价906人关注
¥询价769人关注
¥询价2366人关注
¥询价1656人关注
¥询价2860人关注
¥询价2863人关注
¥询价2644人关注
¥询价1802人关注
¥询价354人关注
¥询价530人关注