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重庆大数据培训费用

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128人看过 收藏 更新时间 :2024-05-06 08:24:35
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博为峰大数据辅导
重庆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。大数据已经不仅仅是政府用来分析居民生活状态的工具了,现在它被广泛的应用于各个领域。医疗,教育,体育,金融,娱乐产业,房地产,电影电视剧的制作等等,都用上了大数据。大数据可以用来具体研究某一疾病的治疗,可以记录提高运动员的体育成绩,可以分析金融交易,在多种行业中,大数据都可以用来分析顾客需求,优化业务流程,以此来提高企业业绩。所以在学完大数据后,你可以选择的就业领域会十分的广。
哪些人适合学大数据

01
技术爱好者和计算机学生

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。

技术爱好者和计算机科学背景的学生
02
数据分析师和业务专业人士

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。

数据分析师和业务专业人士

大数据的应用

灾害风险评价。灾害风险性评价是地质灾害研究中的重要一环,其相关研究整合较多影响因素,具有明显的大数据的特点。对于灾害多发区,灾害风险性评价为通过研究区内影响因子叠加进行危险程度划分,因此,在灾害风险性评价中,重要的两点是影响因子的选择和各影响因子的权重分配。灾害的大数据研究中,关键的技术包括数据的获取、数据的存储、数据的分析及数据的应用等方面,重点介绍了遥感、物联网、机器学习和神经算法等在灾害防治、危险区划中的运用。


重庆博为峰大数据课程

  • 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

大数据学习常见问题
  • 学习大数据学习大数据都需要掌握哪些知识?
  • 大数据的好处选择学习大数据的好处是什么呢?
  • 从事什么工作学习大数据之后可以从事什么工作?
  • 好的方法或技巧学习大数据有什么好的方法或技巧吗?
大数据疑问

大数据发展趋势

数据泄露泛滥:未来几年数据泄露事件的增长率也许会达到100%,除非数据在其源头就能够得到安全保障。可以说,在未来,每个财富500强企业都会面临数据攻击,无论他们是否已经做好安全防范。而所有企业,无论规模大小,都需要重新审视今天的安全定义。
数据管理成为核心竞争力:数据管理成为核心竞争力,直接影响财务表现。当“数据资产是企业核心资产”的概念深入人心之后,企业对于数据管理便有了更清晰的界定,将数据管理作为企业核心竞争力,持续发展,战略性规划与运用数据资产,成为企业数据管理的核心。


我们凭什么获得您的认可

实践导向
课程内容紧贴实际应用需求,通过大量实操让学员掌握实际操作技能。
综合学习
涵盖数据处理、数据挖掘、数据分析等,帮助学员建立全面的大数据知识体系。
个性化定制
根据学员的背景和需求量身打造培训方案,提供个性化的学习路线和教学内容。
实战项目
通过实际项目的参与,培养学员的解决问题和团队合作能力。
讲师指导
由行业内专业人士担任讲师,实战经验丰富,能够为学员提供专业指导。

课程背景

重庆大数据产业日趋兴盛,对应的大数据人才需求也日益增加。为满足市场需求,我们推出了重庆大数据培训课程。通过学习本课程,学员将获得专业的大数据技能,提升自己在此领域的竞争力。

课程特色

1、专业化教学团队:本课程由专业的大数据讲师组成的教学团队授课,保证教学质量。

2、实战项目实践:课程设置丰富的实战项目,帮助学员将理论知识运用到实际项目中,提升实践能力。

课程目标

1、掌握大数据基础理论知识。

2、能够独立进行大数据分析和处理。

3、具备大数据项目实施能力。

学习对象

1、对大数据领域感兴趣的专业人士。

2、希望在大数据领域深造的在校学生。

课程内容

1、大数据概念介绍。

2、大数据处理技术。

3、数据挖掘与分析。

4、大数据实战项目。

师资力量

我们拥有一支具有丰富教学经验和行业背景的教师团队,能够为学员提供优质的教学服务。

教学质量

我们注重教学质量,课程设置合理,教学内容实用,帮助学员全面提升专业能力。

服务水平

我们提供个性化的教学服务,根据学员需求调整教学方式,确保学员能够获得较大的收获。

学习时长

本课程学习时长为3个月,让学员在短时间内掌握大数据相关知识。

收费范围

本课程收费范围在4000-15000元之间,具体收费标准根据学员报名情况而定。

学习收获

通过本课程的学习,学员将掌握大数据领域的核心知识和实践能力,为未来的职业发展打下坚实基础。

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。希望通过我们的培训,学员能够在大数据领域取得更好的发展。

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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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