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苏州博为峰软件培训

软件测试课,大数据分析课,超全栈开发就业培训,Web前端培训,python全栈开发课程,Java...

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大数据分析就业班

苏州大数据分析就业班

授课机构 苏州博为峰软件培训
上课地点 苏州姑苏石路街道|详细地图
成交/评价 5.0分
联系电话 400-0808-102

课程详情

新闻导读
大数据分析培训课程通过线上线下、直播录播与平台结合的方式,让您在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得提升:从基础的数据分析理论方法到需备的数据分析算法,再到流行的数据可视化技术以及基于Python的数据分析语言,直至时下热门的大数据分析技术。
课程内容
大数据分析和数据分析师的含义
  • 什么是大数据分析

    随着大数据(BIG DATA)时代的来临,数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值利用,逐渐成为企业和资本争相追捧的焦点。商业大数据分析,是指通过技术和数据分析工具对规模巨大的商业数据进行多维度分析,洞悉用户属性特征和行为习惯,挖掘用户个性化需求,预测业务状况,改进决策流程,并通过自动化流程实现用户交互。

  • 数据分析师含义

    数据分析师是指专门从事数据搜集、整理、 分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。阿里巴巴研究员薛贵荣曾表示,“数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。

课程适合哪些人群学习

零基础想入行

 专业不受限,岗位薪资高

 0基础就能学,学完就能用

 能写在简历上的真实项目经验

提升自己想转行

 不拍脑门,用数据驱动业务决策

 搭建核心指标,抓住业务核心

 自动化办公,提升找工作效率

有志于AI方向发展

 不拘泥于现况,挤进智能领域

 成功转型AI行业数据好人才

 站在数据前端,薪资不可估量

零死角打磨课程大纲
课程大纲 课题名称 课程内容
前导基础 数据分析入门

1、数据分析入门 2、数据分析的意义

3、数据分析的流程控制 4、数据分析的思路与方法

逻辑为先—XMIND

1、xmind简介与基本使用 2、学习方法课堂案例

3、滴答拼车实战演练 4、其他思维导图介绍

专业展现—PPT

1、专业展现——PPT 2、基本简介

3、几个不得不说的真相 4、经验分享

5、实战动画

数据分析工具安装与环璄配置

1、Excel工具的安装、配置与环璄测试

2、Power BI工具的安装、配置与环璄测试

3、Tableau工具的安装、配置与环璄测试

4、MySQL数据库的安装、配置与环璄测试

5、SPSS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试

6、SAS数据挖掘工具安装、配置与环璄测试

7、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

1、虚拟机的安装配置 2、虚拟机网络配置

3、安装Linux 4、利用SSH连结Linux

5、Linux基础命令 6、Linux系统管理

数据分析的Python语言基础

1、python课程的目的 2、使用JupyterLab

3、python数据类型 4、元组、列表、字典

5、python分支结构 6、python字符串处理+随机函数

7、pthon循环结构 8、python面向过程函数操作

9、python面向对象

问题定义与数据获取 数据分析项目流程

1、问题界定 2、问题拆分 3、指标确定

4、数据收集 5、报告方案 6、趋势预测

7、数据分析 8、趋势预测 9、报告方案

问题的定义

1、边界:明确问题的边界

2、逻辑:确定业务的关键指标和逻辑

3、定性分析与定量分析

分析问题的模型

基于经典的模型

1、5W2H

2、SWORT

3、4P管理模型

4、CATWOE

5、STAR原则、波士顿5力模型

基于业务的模型

1、用户画像

2、 销售影响因素

3、市场变化因素

4、AARRR流量模型

5、金定塔思考方法

数据清洗与处理

1、数据科学过程 2、数据清洗定义

3、数据清洗任务 4、数据清洗流程

5、数据清洗环境 6、数据清洗实例说明

7、数据标准化 8、数据格式与编码

9、数据清洗常用工具 10、数据清洗基本技术方法

11、数据抽取 12、数据转换与加载

内部数据的获取

1、产品数据 2、用户数据

3、行为数据 4、订单数据

外部公开数据

1、开放网站 2、政务公开数据

3、数据科学竞赛 4、数据交易平台

5、行业报告 6、指数平台

Web网站数据抓取

1、财经数据抓取 2、投资数据抓取

3、房产数据抓取 4、舆情数据抓取

5、娱乐数据抓取 6、新媒体数据抓取

数据查询与提取 SQL基础操作

1、建库 2、建表

3、建约束 4、创建索引

5、添加、删除、修改数据

利用SQL完成数据的预处理

1、缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

2、重复值处理:重复值的判断与删除

3、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

1、利用SQL进行简单的业务数据查询

2、利用SQL完成复杂条件查询

3、利用多表关联完成复杂业务查询

4、利用嵌套子查询完成复杂业务数据分析

高级SQL分析

1、聚合、分组、排序 2、函数

3、行列转换 4、视图与存储过程

业务指标统计分析

1、业务数据表关联查询及查询

2、结果纵向融合

3、⽇常业务需求数据宽表构建

4、应⽤⼦查询处理复杂业务

数理统计基础 数据分析的数学基础

1、计算和连续函数的性质 2、导数/微分的概念和运算法则

3、积分的概念和运算法则

4、幂级数、泰勒级数、傅里叶级数、傅里叶变换

5、向量的概念和运算

6、矩阵的转置、乘法、逆矩阵、正交矩阵、SVD奇异值分解、特征值

7、行列式的计算和性质 8、凸优化

Python数据分析 基于Numpy库的Python数据科学计算

1、创建数组 2、切片索引

3、数组操作 4、字符串函数

5、数学函数 6、统计函数

基于Pandas库的Python数据处理与分析

1、直方图:探索变量的分布规律 2、条形图:展示数值变量的集中趋势

3、散点图:表示整体数据的分布规律 4、箱线图:表示数据分散性,中位数

5、提琴图:分位数的位置及数据密度 6、回归图:寻找数据之间的线性关系

7、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

1、大数据概述

2、⼤数据集群 Hadoop 架构

3、Hive开发环璄搭建

HIVE与MySQL进行数据交换

1、从MySQL中导入数据到Hive

2、从Hive导出数据到MySQL

HQL海量业务数据需求查询

1、Hive数仓

2、HQL 数据查询基础语法

HQL海量业务数据需求查询

1、从MySQL中导入数据到Hive

2、从Hive导出数据到MySQL

HQL业务数据指标统计分析

1、分区表 2、分桶表

3、关联表 4、数据查询

HQL海量数据查询优化

1、常⽤内置函数及开窗函数

2、特殊类型数组查询⽅式

3、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

1、描述统计 2、相关分析

3、判别分析 4、方差分析

5、时间序列分析 6、主成分分析

7、信度分析 8、因子分析

9、回归分析 10、对应分析

11、列联表分析 12、聚类分析

数据挖掘工具SPSS

1、从MySQL中导入数据到Hive

2、从Hive导出数据到MySQL

HQL海量业务数据需求查询

1、课程规划与简介 2、数据挖掘项目生命周期

3、简单的统计学基础 4、用Modeler试手挖掘流程

5、数据挖掘的知识类型 6、商业分析基础简介

7、信度分析 8、因子分析 9、回归分析 10、对应分析

11、列联表分析 12、聚类分析

数据挖掘工具SAS

1、SAS概述:SAS简介与教育版安装 2、SAS概述:教育版基本使用

3、SAS编程基础 4、SAS编程基础7-循环

5、SAS数据集操作1-合并 6、SAS数据集操作2-排序与对比

7、SAS数据集操作3-查重与筛选 8、练习-斐波那契数列

9、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

1、机器学习入门 2、sk-learn机器学习库

3、十大预测算法原理与使用场景 4、算法调用、参数设置

5、特征选择、特征工程 6、回归预测模型实战

7. 分类预测试模型实战 8. 聚类模型实战

9、集成学习 10、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

1、数据可视化的概念 2、 数据可视化的意义

3、 数据可视化的对比 4、 数据可视化的分类

5、数据可视化图表举例 6、 数据可视化应用领域

7、数据可视化步骤 8、 数据可视化工具梯度

9、图表呈现流程 10、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

1、了解电商业务背景

2、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

3、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

4、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

5、根据业务实际背景做舆情分析

6、将分析结果及建议制成报告进行发布

商业分析项目实战 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

丰富的课程特色抢先看

物美

花费几周时间,从小白成长为企业急需的Python大数据分析师,性价比高。
货真
30+项目案例全程贯穿+企业级商业数据分析案例剖析精讲。
易学
不限专业,零基础小白也能学,文科生、理科生、@生均可学得会。
博为峰公司简介

博为峰,中国职业人才培训领域的先行者,隶属于上海博为峰软件技术股份有限公司(股票代码:836392,2020年4月入选新三板创新层)。 公司总部位于上海,在北京、深圳、广州、南京、西安、成都、杭州、合肥、重庆、南昌、长沙、武汉、苏州、石家庄、济南、郑州、天津、青岛等地均设有分支服务机构。

十数年来,博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员,发展至今,每年毕业学员10000+,就业率长期保持在99%以上。博为峰已先后为7000多家国内外企业输送软件技术精英,未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目:帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和产业进步。

【教学成果】

孵化出国内较大的软件测试品牌、社区-51testing,是中国软件测试人才的摇篮。

博为峰累计已毕业70000+学员,开班上千期,就业率99%以上,学员入职7000多家企业,举办90场公益沙龙,出版16本丛书,发型电子杂志57期。


校区地址

姑苏区广济南路18号中盛艾美写字楼805室

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