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深圳大数据入门培训班

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163人看过 收藏 更新时间 :2024-04-25 14:34:37
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博为峰大数据课程
从大的发展趋势来看,未来大数据的应用前景还是非常广阔的,随着越来越多的企业纷纷实现业务云端化,大数据的应用场景在不断增加,所以未来大数据领域的人才需求量也会持续攀升,不仅IT(互联网)行业需要大量的大数据人才,传统行业也需要大数据人才,所以当前不论是学生还是职场人,学习大数据技术都是有一定必要的。
哪些人适合学大数据

学习对象
学习对象
逻辑思维能力较强的人
在我们查看数据分析相关岗位要求时,可以看到在几乎所有的招聘要求中都会要求“逻辑思维能力强”。在日常工作中,大数据人才运用多的就是逻辑推理,需要我们从一堆数据中推理出和业务有关的信息,这就需要我们具备相应的能力。
大专以上学历
由于大数据岗位是偏向技术岗位,最人才要求是比较高的。很多招聘公司都要求至少专科以上学历,大型公司则要求本科以上学历。

大数据的应用

1、金融行业:金融行业一直是大数据应用的主要领域之一,因为金融数据通常比较复杂,需要采用大数据技术进行分析和处理。例如,投资银行和基金公司可以通过大数据分析市场趋势和投资机会,从而制定更加明智的投资策略。
2、医疗健康:医疗健康领域也是大数据应用的重要领域之一,因为医疗数据通常非常庞大和复杂。例如,通过分析医疗记录和健康数据,医生可以更加准确地诊断和治疗疾病,同时也可以预测患者的健康状况。


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

    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。


我们凭什么获得您的认可

1 实战为主

课程设置紧贴实际应用场景,提供真实数据案例,让学员更深入了解大数据工作流程和技术原理。

2 灵活学习时间

学习时间灵活,可根据个体需求制定学习计划。同时,学员还可随时向老师请教问题,得到实时解答。

3 专业师资团队

由全国知名大数据分析师讲授,给学员带来新的行业资讯和实用的技术方法。

4 就业辅导

精心设计就业辅导计划,为学员提供个性化的求职服务和职业规划指导。

博为峰 课程优势

课程背景

深圳大数据入门培训班是我们为满足市场对数据分析与处理人才的需求而精心打造的一门培训课程。在当今信息爆炸的时代,大数据已经成为企业发展的核心竞争力,而学习大数据技术已经成为越来越多求职者和职场人士的选择。我们致力于为每一位学员提供系统全面的大数据技能培训,助力他们在职场中脱颖而出。

课程特色

1、实战项目实践:通过实际项目案例,让学员掌握大数据处理的实践技能。

2、师资力量雄厚:我们拥有一支来自知名企业的专业大数据讲师团队,为学员提供专业指导。

3、灵活学习方式:开设线上课程,学员可根据自身时间灵活安排学习计划。

课程目标

1、掌握大数据基础理论知识;

2、熟练掌握大数据处理工具的使用方法;

3、具备独立完成大数据处理项目的能力。

学习对象

1、对大数据技术感兴趣的求职者;

2、希望提升工作技能的职场人士;

3、希望转行进入大数据领域的人士。

课程内容

1、大数据基础理论介绍;

2、Hadoop、Spark等大数据处理工具的实际操作;

3、数据清洗、分析与挖掘技术;

4、大数据可视化与展示。

师资力量

我们的师资团队由国内知名互联网企业和大数据公司的专业技术讲师组成,具有丰富的实战经验和研究背景,能够为学员提供优秀的教学质量和指导。

教学质量

我们采用小班授课的方式,保证每位学员都能得到充分关注和指导,同时注重实践操作,确保学员能够将所学知识运用到实际项目中。

服务水平

我们提供专业的学习咨询服务,解答学员的问题并及时调整课程进度,确保学员学习顺利。同时,我们还会定期举办线下交流活动,为学员提供更广阔的发展机会。

学习时长

本课程学习时长为3个月至6个月不等,学员可根据个人时间安排选择适合自己的学习节奏。

收费范围

我们的课程收费范围在4000元至15000元之间,具体费用可根据课程内容和师资情况进行调整。

学习收获

通过深圳大数据入门培训班的学习,学员将能够掌握大数据处理的基础知识和技能,提升自身在职场中的竞争力,为未来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。希望每一位学员都能在我们的课程中收获丰富的知识和技能,实现个人职业发展的目标。

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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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    深圳市龙岗区坂田街道布龙路573号

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