重慶大數據分析培訓班,在重慶學大數據分析推薦重慶達內教育。達內大數據分析培訓課程通過線上線下、直播錄播與平臺結合的方式,讓您在業(yè)務數據分析、計算機編程、數據挖掘/機器學習算法上獲得全面提升:從基礎的數據分析理論方法到需備的數據分析算法,再到流行的數據可視化技術以及基于Python的數據分析語言,直至時下熱門的大數據分析技術。
—— 大數據分析和數據分析師的含義——
什么是大數據分析 icon隨著大數據(BIG DATA)時代的來臨,數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等圍繞大數據的商業(yè)價值利用,逐漸成為企業(yè)和資本爭相追捧的焦點。商業(yè)大數據分析,是指通過技術和數據分析工具對規(guī)模巨大的商業(yè)數據進行多維度分析,洞悉用戶屬性特征和行為習慣,挖掘用戶個性化需求,預測業(yè)務狀況,改進決策流程,并通過自動化流程實現用戶交互。
數據分析師含義 icon數據分析師是指專門從事數據搜集、整理、 分析,并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示,"數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業(yè)價值,讓數據變成生產力。
達內旗下的在線IT職業(yè)教育平臺,目前已推出眾多內容優(yōu)質、生動實用 的各類IT培訓課程,利用在線學習的便捷性,著重加 強IT項目實戰(zhàn)技能,結合在線答疑、實時筆記、在線 題庫及考試等教學輔助功能,滿足學習者從零基礎起 步直至IT崗位的技能所需,以匹配個人提升或企 業(yè)用人需求。Atstudy個性化的教學和學習形式,有助 于實現真正意義上的因材施教效果。
達內,全稱達內軟件技術股份有限公司,成 立于2004年,是*IT職業(yè)人才培訓領域的先行者,公司 總部位于上海,在北京、重慶、上海、廣州、成都、南京、西 安、武漢、杭州、重慶、濟南、合肥、蘇州、長沙、南 昌、石家莊、鄭州、昆山等地均設有校區(qū)和分支服務機 構。2016年4月,達內在新三板掛牌上市(股票代碼: 836392,2020年4月入選創(chuàng)新層),成為備受矚目的創(chuàng)新 型IT企業(yè)
- 天津數據分析培訓就業(yè)天津數據分析培訓就業(yè)班,該課程學員不論您是應/往屆畢業(yè)生還是在職上班族,無論您是否計算機相關專業(yè)畢業(yè),參加學掌門【超全棧開發(fā)就業(yè)培 訓】,我們都將幫您奠定堅實的職業(yè)基礎,助您踏入發(fā)展前景廣闊的超全棧開發(fā)領域,加上持續(xù)不斷的努力,相信 您將得到更好的職位、更高的待遇、更快的晉升,直至實現您的夢想。
| 課程大綱 | 課題名稱 | 課程內容 |
| 前導基礎 | 數據分析入門 | 1、數據分析入門 2、數據分析的意義 3、數據分析的流程控制 4、數據分析的思路與方法 |
| 邏輯為先—XMIND | 1、xmind簡介與基本使用 2、學習方法課堂案例 3、滴答拼車實戰(zhàn)演練 4、其他思維導圖介紹 | |
| 專業(yè)展現—PPT | 1、專業(yè)展現——PPT 2、基本簡介 3、幾個不得不說的真相 4、經驗分享 5、實戰(zhàn)動畫 | |
| 數據分析工具安裝與環(huán)璄配置 | 1、Excel工具的安裝、配置與環(huán)璄測試 2、Power BI工具的安裝、配置與環(huán)璄測試 3、Tableau工具的安裝、配置與環(huán)璄測試 4、MySQL數據庫的安裝、配置與環(huán)璄測試 5、SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試 6、SAS數據挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試 7、Python開發(fā)工具的安裝、配置與開發(fā)環(huán)璄測試 | |
| Linux基礎應用之大數據必知必會 | 1、虛擬機的安裝配置 2、虛擬機網絡配置 3、安裝Linux 4、利用SSH連結Linux 5、Linux基礎命令 6、Linux系統管理 | |
| 數據分析的Python語言基礎 | 1、python課程的目的 2、使用JupyterLab 3、python數據類型 4、元組、列表、字典 5、python分支結構 6、python字符串處理+隨機函數 7、pthon循環(huán)結構 8、python面向過程函數操作 9、python面向對象 | |
| 問題定義與數據獲取 | 數據分析項目流程 | 1、問題界定 2、問題拆分 3、指標確定 4、數據收集 5、報告方案 6、趨勢預測 7、數據分析 8、趨勢預測 9、報告方案 |
| 問題的定義 | 1、邊界:明確問題的邊界 2、邏輯:確定業(yè)務的關鍵指標和邏輯 3、定性分析與定量分析 | |
| 分析問題的模型 | 基于經典的模型 1、5W2H 2、SWORT 3、4P管理模型 4、CATWOE 5、STAR原則、波士頓5力模型 基于業(yè)務的模型 1、用戶畫像 2、 銷售影響因素 3、市場變化因素 4、AARRR流量模型 5、金定塔思考方法 | |
| 數據清洗與處理 | 1、數據科學過程 2、數據清洗定義 3、數據清洗任務 4、數據清洗流程 5、數據清洗環(huán)境 6、數據清洗實例說明 7、數據標準化 8、數據格式與編碼 9、數據清洗常用工具 10、數據清洗基本技術方法 11、數據抽取 12、數據轉換與加載 | |
| 內部數據的獲取 | 1、產品數據 2、用戶數據 3、行為數據 4、訂單數據 | |
| 外部公開數據 | 1、開放網站 2、政務公開數據 3、數據科學競賽 4、數據交易平臺 5、行業(yè)報告 6、指數平臺 | |
| Web網站數據抓取 | 1、財經數據抓取 2、投資數據抓取 3、房產數據抓取 4、輿情數據抓取 5、娛樂數據抓取 6、新媒體數據抓取 | |
| 數據查詢與提取 | SQL基礎操作 | 1、建庫 2、建表 3、建約束 4、創(chuàng)建索引 5、添加、刪除、修改數據 |
| 利用SQL完成數據的預處理 | 1、缺失值處理:對缺失數據行進行刪除或填充 2、重復值處理:重復值的判斷與刪除 3、異常值處理:清除不必要的空格和異常數據 | |
| 利用SQL進行業(yè)務數據查詢 | 1、利用SQL進行簡單的業(yè)務數據查詢 2、利用SQL完成復雜條件查詢 3、利用多表關聯完成復雜業(yè)務查詢 4、利用嵌套子查詢完成復雜業(yè)務數據分析 | |
| SQL分析 | 1、聚合、分組、排序 2、函數 3、行列轉換 4、視圖與存儲過程 | |
| 業(yè)務指標統計分析 | 1、業(yè)務數據表關聯查詢及查詢 2、結果縱向融合 3、?常業(yè)務需求數據寬表構建 4、應??查詢處理復雜業(yè)務 | |
| 數理統計基礎 | 數據分析的數學基礎 | 1、計算和連續(xù)函數的性質 2、導數/微分的概念和運算法則 3、積分的概念和運算法則 4、冪級數、泰勒級數、傅里葉級數、傅里葉變換 5、向量的概念和運算 6、矩陣的轉置、乘法、逆矩陣、正交矩陣、SVD奇異值分解、特征值 7、行列式的計算和性質 8、凸優(yōu)化 |
| Python數據分析 | 基于Numpy庫的Python數據科學計算 | 1、創(chuàng)建數組 2、切片索引 3、數組操作 4、字符串函數 5、數學函數 6、統計函數 |
| 基于Pandas庫的Python數據處理與分析 | 1、直方圖:探索變量的分布規(guī)律 2、條形圖:展示數值變量的集中趨勢 3、散點圖:表示整體數據的分布規(guī)律 4、箱線圖:表示數據分散性,中位數 5、提琴圖:分位數的位置及數據密度 6、回歸圖:尋找數據之間的線性關系 7、熱力圖:表未數值的大小或者相關性的高低 | |
| 大數據分析 | HIVE大數據查詢平臺搭建 | 1、大數據概述 2、?數據集群 Hadoop 架構 3、Hive開發(fā)環(huán)璄搭建 |
| HIVE與MySQL進行數據交換 | 1、從MySQL中導入數據到Hive 2、從Hive導出數據到MySQL | |
| HQL海量業(yè)務數據需求查詢 | 1、Hive數倉 2、HQL 數據查詢基礎語法 | |
| HQL海量業(yè)務數據需求查詢 | 1、從MySQL中導入數據到Hive 2、從Hive導出數據到MySQL | |
| HQL業(yè)務數據指標統計分析 | 1、分區(qū)表 2、分桶表 3、關聯表 4、數據查詢 | |
| HQL海量數據查詢優(yōu)化 | 1、常?內置函數及開窗函數 2、特殊類型數組查詢?式 3、HQL 查詢語句優(yōu)化技巧 | |
| 建模與數據挖掘 | 數據挖掘與分析算法 | 1、描述統計 2、相關分析 3、判別分析 4、方差分析 5、時間序列分析 6、主成分分析 7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對應分析 11、列聯表分析 12、聚類分析 |
| 數據挖掘工具SPSS | 1、從MySQL中導入數據到Hive 2、從Hive導出數據到MySQL | |
| HQL海量業(yè)務數據需求查詢 | 1、課程規(guī)劃與簡介 2、數據挖掘項目生命周期 3、簡單的統計學基礎 4、用Modeler試手挖掘流程 5、數據挖掘的知識類型 6、商業(yè)分析基礎簡介 7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對應分析 11、列聯表分析 12、聚類分析 | |
| 數據挖掘工具SAS | 1、SAS概述:SAS簡介與教育版安裝 2、SAS概述:教育版基本使用 3、SAS編程基礎 4、SAS編程基礎7-循環(huán) 5、SAS數據集操作1-合并 6、SAS數據集操作2-排序與對比 7、SAS數據集操作3-查重與篩選 8、練習-斐波那契數列 9、練習-百元百雞問題 | |
| 人工智能預測算法 | 人工智能實戰(zhàn)預測數據算法 | 1、機器學習入門 2、sk-learn機器學習庫 3、預測算法原理與使用場景 4、算法調用、參數設置 5、特征選擇、特征工程 6、回歸預測模型實戰(zhàn) 7. 分類預測試模型實戰(zhàn) 8. 聚類模型實戰(zhàn) 9、集成學習 10、模型優(yōu)化 |
| 可視化商業(yè)報告撰寫 | 商業(yè)智能與可視化分析實戰(zhàn) | 案例-1:BI電商數據市場分析項目實戰(zhàn) 案例-2:BI電商數據客戶分析項目實戰(zhàn) 案例-3:BI可視化關于公司運營情況的相關分析 案例-4:基于Tableau的客戶主題對客戶進行合理分群 案例-5:基于Tableau的營銷主題分析如何衡量媒體的營銷價值 案例-6:基于Tableau的保公司索賠情況分析 |
| 數據可視化報告撰寫 | 1、數據可視化的概念 2、 數據可視化的意義 3、 數據可視化的對比 4、 數據可視化的分類 5、數據可視化圖表舉例 6、 數據可視化應用領域 7、數據可視化步驟 8、 數據可視化工具梯度 9、圖表呈現流程 10、數據報告撰寫 | |
| 實戰(zhàn):O2O電商平臺功能優(yōu)化效果評估及可視化數據分析報告撰寫 | 1、了解電商業(yè)務背景 2、以客戶分析為應用場景,對數據進行加載、清洗、分析及模型建立 3、以貨品分析為應用場景,針對品類銷售及商品銷售進行分析 4、以流量分析為應用場景,針對流量渠道及關鍵詞做有效分析 5、根據業(yè)務實際背景做輿情分析 6、將分析結果及建議制成報告進行發(fā)布 | |
| 商業(yè)分析項目實戰(zhàn) | 商業(yè)項目實戰(zhàn) | 商業(yè)項目實戰(zhàn)01:電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化 商業(yè)項目實戰(zhàn)02:電商用戶行為與營銷模型實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)03:金融風控模型的構建與分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)04:展會電話邀約項目數據分析實戰(zhàn) 商業(yè)項目實戰(zhàn)05:零售行業(yè)數據分析 |
