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鄭州教育大數(shù)據(jù)培訓課程

鄭州教育大數(shù)據(jù)培訓課程

授課機構: 鄭州千峰教育

課程價格: 請咨詢客服

開班時間:隨到隨學

上課地址: 請咨詢客服

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課程介紹

發(fā)布日期:2022-09-29 08:41


鄭州大數(shù)據(jù)培訓哪家好?在鄭州學大數(shù)據(jù)分析推薦鄭州教育。教育大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析、計算機編程、數(shù)據(jù)挖掘/機器學習算法上獲得全面提升:從基礎的數(shù)據(jù)分析理論方法到需備的數(shù)據(jù)分析算法,再到流行的數(shù)據(jù)可視化技術以及基于Python的數(shù)據(jù)分析語言,直至時下熱門的大數(shù)據(jù)分析技術。

超全棧開發(fā)工程師具有非常深厚扎實的軟件開發(fā)基礎,可以持續(xù)進階自己的技術能力、不斷拓展自己的職業(yè)方
向,不管是技術線、管理線,甚至是業(yè)務線,相信都能游刃有余。

—— 大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析師的含義——



  • 什么是大數(shù)據(jù)分析 icon

    隨著大數(shù)據(jù)(BIG DATA)時代的來臨,數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等圍繞大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析,是指通過技術和數(shù)據(jù)分析工具對規(guī)模巨大的商業(yè)數(shù)據(jù)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(xiàn)用戶交互。

  • 數(shù)據(jù)分析師含義 icon

    數(shù)據(jù)分析師是指專門從事數(shù)據(jù)搜集、整理、 分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析師就是一群玩數(shù)據(jù)的人,玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價值,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。


——教學特點 ——


01
學掌門

學掌門()是旗下的在線IT職業(yè)教育平臺,目前已推出眾多內(nèi)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高級崗位的技能所需,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(xiàn)真正意義上的因材施教效果。

02
教育

互聯(lián)科技有限公司(下面簡稱"教育"),成立于2011年1月,立足于職業(yè)教育培訓領域,公司現(xiàn)有教育培訓、高校服務、企業(yè)服務三大業(yè)務板塊。教育培訓業(yè)務分為就業(yè)培訓和職后技能培訓;高校服務業(yè)務主要提供校企合作全解決方案與定制服務;企業(yè)服務業(yè)務主要為企業(yè)提供專業(yè)化綜合服務。公司總部位于北京,目前已在18個城市成立分公司,現(xiàn)有教研講師團隊300余人。

  • 鄭州數(shù)據(jù)分析培訓就業(yè)
    鄭州數(shù)據(jù)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(xiàn)您的夢想。


—— 鄭州大數(shù)據(jù)培訓哪家好?教育的六大教學服務 ——
教學定制 01
入學一對一能力評估,定制個人專屬學習方案
教學力量 02
講師均為各行業(yè)大咖、人士,技術過硬,講課生趣
教學平臺 03
支持手機端/PC端同步學習,隨時隨地,學習方便快捷
教學實戰(zhàn) 04
注重實踐能力的培訓,演練多個企業(yè)級真實項目,切實提高學員的職場競爭力
教學模式 05
直播+錄播+作業(yè)打卡,支持錄播反復學習,項目式、小組PK式多學習模式
教學方法 06
課前準備、課前復習、課程引入、課程講解、課程總結、課后測驗、課后作業(yè)


  • 專職班主任

    以陪伴式學習和精細化服務貫穿學習過程,解決學習過程中遇到的問題

  • 技術導師

    課后作業(yè)疑問一對一文字+語音點評指導,以及直播平臺+微信群全程答疑輔導.

  • 就業(yè)導師

    輔導學員進行自我展示和項目表達訓練,一對一指導簡歷及模擬面試,推薦面試

  • 學業(yè)導師

    按照課程計劃及時提醒學員參加直播課程和完成課后作業(yè),以及每周反饋學習報告


—— 鄭州數(shù)據(jù)分析培訓就業(yè)班課程大綱 ——


課程大綱課題名稱課程內(nèi)容
前導基礎 數(shù)據(jù)分析入門

1、數(shù)據(jù)分析入門 2、數(shù)據(jù)分析的意義

3、數(shù)據(jù)分析的流程控制 4、數(shù)據(jù)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(xiàn)—PPT

1、專業(yè)展現(xiàn)——PPT 2、基本簡介

3、幾個不得不說的真相 4、經(jīng)驗分享

5、實戰(zhàn)動畫

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫的安裝、配置與環(huán)璄測試

5、SPSS數(shù)據(jù)挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試

6、SAS數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)必知必會

1、虛擬機的安裝配置 2、虛擬機網(wǎng)絡配置

3、安裝Linux 4、利用SSH連結Linux

5、Linux基礎命令 6、Linux系統(tǒng)管理

數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎

1、python課程的目的 2、使用JupyterLab

3、python數(shù)據(jù)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(shù)

7、pthon循環(huán)結構 8、python面向過程函數(shù)操作

9、python面向對象

問題定義與數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)分析項目流程

1、問題界定 2、問題拆分 3、指標確定

4、數(shù)據(jù)收集 5、報告方案 6、趨勢預測

7、數(shù)據(jù)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(jīng)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(shù)據(jù)清洗與處理

1、數(shù)據(jù)科學過程 2、數(shù)據(jù)清洗定義

3、數(shù)據(jù)清洗任務 4、數(shù)據(jù)清洗流程

5、數(shù)據(jù)清洗環(huán)境 6、數(shù)據(jù)清洗實例說明

7、數(shù)據(jù)標準化 8、數(shù)據(jù)格式與編碼

9、數(shù)據(jù)清洗常用工具 10、數(shù)據(jù)清洗基本技術方法

11、數(shù)據(jù)抽取 12、數(shù)據(jù)轉換與加載

內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取

1、產(chǎn)品數(shù)據(jù) 2、用戶數(shù)據(jù)

3、行為數(shù)據(jù) 4、訂單數(shù)據(jù)

外部公開數(shù)據(jù)

1、網(wǎng)站 2、政務公開數(shù)據(jù)

3、數(shù)據(jù)科學競賽 4、數(shù)據(jù)交易平臺

5、行業(yè)報告 6、指數(shù)平臺

Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取

1、數(shù)據(jù)抓取 2、投資數(shù)據(jù)抓取

3、房產(chǎn)數(shù)據(jù)抓取 4、輿情數(shù)據(jù)抓取

5、娛樂數(shù)據(jù)抓取 6、新媒體數(shù)據(jù)抓取

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)

利用SQL完成數(shù)據(jù)的預處理

1、缺失值處理:對缺失數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)

利用SQL進行業(yè)務數(shù)據(jù)查詢

1、利用SQL進行簡單的業(yè)務數(shù)據(jù)查詢

2、利用SQL完成復雜條件查詢

3、利用多表關聯(lián)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(shù)據(jù)分析

高級SQL分析

1、聚合、分組、排序 2、函數(shù)

3、行列轉換 4、視圖與存儲過程

業(yè)務指標統(tǒng)計分析

1、業(yè)務數(shù)據(jù)表關聯(lián)查詢及查詢

2、結果縱向融合

3、?常業(yè)務需求數(shù)據(jù)寬表構建

4、應??查詢處理復雜業(yè)務

數(shù)理統(tǒng)計基礎 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎

1、計算和連續(xù)函數(shù)的性質 2、導數(shù)/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(shù)、泰勒級數(shù)、傅里葉級數(shù)、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(shù)據(jù)分析 基于Numpy庫的Python數(shù)據(jù)科學計算

1、創(chuàng)建數(shù)組 2、切片索引

3、數(shù)組操作 4、字符串函數(shù)

5、數(shù)學函數(shù) 6、統(tǒng)計函數(shù)

基于Pandas庫的Python數(shù)據(jù)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(shù)值變量的集中趨勢

3、散點圖:表示整體數(shù)據(jù)的分布規(guī)律 4、箱線圖:表示數(shù)據(jù)分散性,中位數(shù)

5、提琴圖:分位數(shù)的位置及數(shù)據(jù)密度 6、回歸圖:尋找數(shù)據(jù)之間的線性關系

7、熱力圖:表未數(shù)值的大小或者相關性的高低

大數(shù)據(jù)分析 HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺搭建

1、大數(shù)據(jù)概述

2、?數(shù)據(jù)集群 Hadoop 架構

3、Hive開發(fā)環(huán)璄搭建

HIVE與MySQL進行數(shù)據(jù)交換

1、從MySQL中導入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL海量業(yè)務數(shù)據(jù)需求查詢

1、Hive數(shù)倉

2、HQL 數(shù)據(jù)查詢基礎語法

HQL海量業(yè)務數(shù)據(jù)需求查詢

1、從MySQL中導入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL業(yè)務數(shù)據(jù)指標統(tǒng)計分析

1、分區(qū)表 2、分桶表

3、關聯(lián)表 4、數(shù)據(jù)查詢

HQL海量數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化

1、常?內(nèi)置函數(shù)及開窗函數(shù)

2、特殊類型數(shù)組查詢?式

3、HQL 查詢語句優(yōu)化技巧

建模與數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘與分析算法

1、描述統(tǒng)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(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據(jù)挖掘工具SPSS

1、從MySQL中導入數(shù)據(jù)到Hive

2、從Hive導出數(shù)據(jù)到MySQL

HQL海量業(yè)務數(shù)據(jù)需求查詢

1、課程規(guī)劃與簡介 2、數(shù)據(jù)挖掘項目生命周期

3、簡單的統(tǒng)計學基礎 4、用Modeler試手挖掘流程

5、數(shù)據(jù)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(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集操作1-合并 6、SAS數(shù)據(jù)集操作2-排序與對比

7、SAS數(shù)據(jù)集操作3-查重與篩選 8、練習-斐波那契數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)市場分析項目實戰(zhàn)

案例-2:BI電商數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)可視化報告撰寫

1、數(shù)據(jù)可視化的概念 2、 數(shù)據(jù)可視化的意義

3、 數(shù)據(jù)可視化的對比 4、 數(shù)據(jù)可視化的分類

5、數(shù)據(jù)可視化圖表舉例 6、 數(shù)據(jù)可視化應用領域

7、數(shù)據(jù)可視化步驟 8、 數(shù)據(jù)可視化工具梯度

9、圖表呈現(xiàn)流程 10、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(jù)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(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)

商業(yè)項目實戰(zhàn)05:零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析


—— 鄭州大數(shù)據(jù)培訓機構哪里好?教育教學 ——


  楊老師  

原長慶油田項目負責人10 年從業(yè)生涯期間主導過多個大型互聯(lián)網(wǎng)項目的設計及研發(fā)工作。對區(qū)塊鏈、機器學習有深入的研究。教學風格獨特、教學手段新穎,善于用淺顯易懂的引導方式來剖析深層技術難點,培養(yǎng)學生近千人,多數(shù)學生已在一二線互聯(lián)網(wǎng)公司嶄露頭角,教學成果豐碩。15 年以上從業(yè)經(jīng)驗,曾在多家 IT 公司歷任設計師、系統(tǒng)分析、項目經(jīng)理、架構師、技術總監(jiān)等職務,主持并參與湖北省孝感市中心醫(yī)院 ERP、某大型企業(yè)勞動定額管理系統(tǒng)、長慶油田合同管理系統(tǒng)二期、甘肅省白銀市供電局電氣設備動熱穩(wěn)定校驗系統(tǒng)等大中型項目的研發(fā)。
  王老師  

校園一卡通管理平臺項目負責人12 年工作經(jīng)驗 , 從事 IT 教育 7 年。精通 C/C++,Java,MySQL,Oracle,JSP,Servlet 等編程語言和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),對流行框架 mybatis、Struts2,Hibernate,Spring、spring mvc 有深入的研究,在數(shù)據(jù)庫的設計及 Java 流行框架的使用上有很豐富的經(jīng)驗 , 曾主導開發(fā)過某《校園一卡通管理平臺》,掌握大型分布式系統(tǒng)的相關技術,對微服務架構有自己獨到的見解,精通 Dubbo,SpringBoot,SpringCloud,Zookeeper,Redis,MQ 消息中間件等。



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