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中国企业培训讲师
大数据分析与开发课程
 
讲师:讲师团 浏览次数:85

课程描述INTRODUCTION

大数据分析与开发培训

· 技术主管· 工业工程师· 软件工程师

培训讲师:讲师团    课程价格:¥15000元/人    培训天数:60天   

日程安排SCHEDULE

2019-12-31 厦门
2019-12-31 长沙
2019-12-31 福州
2019-12-31 合肥

课程大纲Syllabus

大数据分析与开发培训

招生对象
应届毕业生-大学迷茫群体,看不到未来的方向,期待学一门有前景的技术
跨行转专业-非计算机专业群体,迫切转行期待学习一项有前景、易学习、高薪技术
计算机相关专业-学过计算机、数学、统计学、物理学等相关专业群体,寻求改变现状,期待进入IT核心技术领域
零基础-逻辑思维能力很强,想通过学一门技术来获得一份高薪工作
传统运维转开发-运维工作遇到瓶颈,想要转开发岗位寻求突破

班型介绍
全日制就业班(课时:3个月)
周末就业班(课时:5个月)
周末提升班(课时:5个月)

上课形式
全程采用线下面授教学形式,6-8人项目组精品小班,学习氛围浓厚。
教学实施与管理-1对1辅导,面授为主教材辅助,月度考试通关。
教学评测与反馈-课程知识点测评,教学满意度测评,就业满意度测评。

服务特色
*教学讲师面授,教学反馈末位辅导,软实力提升综合素质
实战导师企业真实项目演练,综合能力评估
班主任每日学习辅导,课后视频实时答疑
职业规划师专业咨询,职业规划服务
就业老师推荐学员就业,专业面试辅导,全程服务跟踪

就业保障
大数匠教育与众多知名公司合作。学员入学即签订“推荐就业协议”,学成即可就业。相比其他培训机构,大数匠坚持以高薪就业为导向,定期举专场招聘会,为*的大数据人才提供更好的职业发展机会。就业老师一对一指导,大厂office推荐,近百家企业内部直推,4+2全面服务为你的高薪就业铺路。

课程体系
大数匠教育围绕大数据人才培育计划,开设大数据领域两个实用型课程,包括大数据分析、大数据开发。

(一)、大数据分析课程

课程简介
根据严谨的业务数据分析教学大纲,从数据库管理,统计理论方法,数据分析主要软件应用,数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。从金融、电商、零售、互联网、医药、保险、房地产等行业需求出发,结合在工作中实际遇到的数据分析案例,让学员全面掌握商业数据分析的能力。

教学目标
熟练掌握Excel、SPSS数据分析,Power BI、tableau商业智能,掌握统计学理论知识,精通聚类、回归、因子分析等算法,熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等,掌握MySQL数据库基本操作,精通数据可视化,例如箱线图、动态图等,学会简单的Python网络数据爬取,了解各类数据挖掘算法,掌握数据分析在各行业的应用场景,分工完成大型项目,可以独立完成数据建模,数据报告撰写。

适合人群
无论你是想成为一名全职开发人员,还是在从事运营或业务岗位,数据分析都是你所需要的关键技能。任何没有背景或只有基础知识的人都非常适合这门课程,因为我们将从*基本的Excel*技能开始,并教你使用相关数据分析工具。

授课内容
章节1:Excel数据处理
章节2:基于Excel的SmartBI开发(选修)
章节3:Power BI学习
章节4:数据存储之MySQL
章节5:Python数据科学
章节6:自然语言处理(选修)
章节7:R数据分析(选修)
章节8:统计学基础
章节9:R语言数据挖掘(选修)
章节10:echarts(选修)
章节11:可视化开发框架-D3(选修)
章节12:SPSS modeler数据挖掘
章节13:数据采集和处理-爬虫
章节14:数据采集和处理Kettle
章节15:数据采集处理Informatica
章节16:大数据离线分析平台(选修)
章节17:大数据数据仓库-Hive(选修)
章节18:商业智能与可视化-Tableau
章节19:商业智能与可视化- Matplotlib
章节20:商业智能与可视化- Pyecharts
章节21:机器学习(选修)

项目实战
项目一:某新零售品牌综合运营分析。分析该零售品牌营业额下滑的重要原因,学会如何整理规范的数据报告。
项目二:某商超产品关联分析。应用定制表、假设检验、购物车分析法、维恩图等技能,分析商品是否可以组合营销。
项目三:电信客户流失分析。应用二元logistic回归模型,建模预测流失用户特征画像,以便建立流失预警模型。
项目四:某小微贷款金融控模型设计。应用指标、权重、决策树模型,建立评分卡预测新贷款所属放款类型,根据借贷客户实际违约情况,对模型深入优化。
项目五:某房产连锁品牌数据爬取。应用python爬取房产连锁品牌的官网,获取多个数据,利用机器学习模型预测房价。
项目六:某餐饮口碑网站数据爬取。应用python爬虫到该餐饮口碑网站中,获取指定品类的商家信息等关键信息,并利用这些数据来做餐厅选址参考。
项目七:某房产连锁品牌数据可视化。综合应用python 各种绘图功能,结合条形图、饼图、词云图、热力图、地图等,对该房产连锁品牌的数据进行可视化展现。
项目八:某餐饮公众号运营分析。获取该公众号的所有文章标题,通过描述性分析观察每个词的频数及其分布情况,结合 Matplotlib 进行可视化展示,并对词进行“情感分析”。

(二)、大数据开发课程

课程简介
本课程详细讲解了大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术。包括Hadoop体系中的HDFS,Hbase、ZooKeeper进行数据操作,MapReduce进行数据开发,YARN进行资源配置,Hive完成数据仓库,Pig进行数据分析,理解其基本原理, Storm实时流式处理,Spark大数据处理框架等。并通过实验掌握其操作和编程开发。

教学目标
掌握大数据主流技术体系各个模块的功能和基本原理,掌握各个技术模块的安装,基本操作与开发,能够根据需求,完成对应模块上的应用开发,理解大数据解决方案中的技术框架,能够基于已有的框架完成一般项目的大数据应用开发。

适合人群
Java*开发人员,数据分析、数据统计相关在职人群,想从事大数据开发工作的在职人士 有职业技能、岗位晋升需求的在职人员 对大数据开发感兴趣的业界人士。

课程内容
章节1:Linux基础
章节2:Java负基础扫盲课程
章节3:JAVA语言基础入门
章节4:JAVA核心编程
章节5:JavaWeb开发技术
章节6:传统核心框架之SSH
章节7:MySQL基础
章节8:Storm实时流式处理
章节9:Hadoop介绍
章节10:数据仓库HIVE
章节11:分布式数据库Hbase
章节12:计算模型MapReduce
章节13:分布式协作系统ZooKeeper
章节14:分布式文件系统HDFS体系结构
章节15:Spark项目入门与提高
章节16:Spark项目编译
章节17:Spark平台下的机器学习
章节18:Scala编程语言
章节19:ElasticSearch搜索引擎
章节20:Flink精讲
章节21:机器学习
章节22:超大集群调优

项目实战
项目一:通过PAI基于机器学习的精细化营销方法、案例和算法。
项目二:互联网电商数据爬虫项目,分析抓取、解析、存储和监控。
项目三:Web应用云高频实时处理项目,包含Web服务、Web日志及其他实时数据。
项目四:某大型网站日志分析项目,使用hadoop、mapreduce、hive清理进行分析。
项目五:移动业务感知项目,使用MR对多类数据分析,使用hive完成用户维度关联汇总。
项目六:用户画像分析系统项目,通过sqoop导入hdfs或spark的jdbc连接传统数据库。
项目七:非法网站监测系统项目,对日志数据进行实时采集、转换与分发。
项目八:搭建个性化推荐系统。了解算法原理及引擎RecEng操作,搭建电商推荐系统上线。

大数据分析与开发培训


转载:http://www.icbcch.com/gkk_detail/65208.html

已开课时间Have start time

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    参加课程:大数据分析与开发课程

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