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深圳大數(shù)據(jù)分析培訓哪家機構(gòu)好？在深圳學大數(shù)據(jù)分析推薦深圳博為峰教育。博為峰大數(shù)據(jù)分析培訓課程通過線上線下、直播錄播與平臺結(jié)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(chǔ)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(shù)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(shù)。
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(shù)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。
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博為峰，全稱上海博為峰軟件技術(shù)股份有限公司，成 立于2004年，是*IT職業(yè)人才培訓領(lǐng)域的先行者，公司 總部位于上海，在北京、深圳、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(gòu)。2016年4月，博為峰在新三板掛牌上市（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)
深圳數(shù)據(jù)分析培訓就業(yè)
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技術(shù)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.
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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
| 課程大綱 | 課題名稱 | 課程內(nèi)容 |
| 前導基礎(chǔ) | 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(chǔ)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(jié)Linux 5、Linux基礎(chǔ)命令 6、Linux系統(tǒng)管理 | |
| 數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎(chǔ) | 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(jié)構(gòu) 6、python字符串處理+隨機函數(shù) 7、pthon循環(huán)結(jié)構(gòu) 8、python面向過程函數(shù)操作 9、python面向?qū)ο?/p> | |
| 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(guān)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(shù)方法 11、數(shù)據(jù)抽取 12、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)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、開放網(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、財經(jīng)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(chǔ)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(guān)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(zhuǎn)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(guān)聯(lián)查詢及查詢 2、結(jié)果縱向融合 3、?常業(yè)務需求數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建 4、應??查詢處理復雜業(yè)務 | |
| 數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ) | 數(shù)據(jù)分析的數(shù)學基礎(chǔ) | 1、計算和連續(xù)函數(shù)的性質(zhì) 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(zhuǎn)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(zhì) 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(guān)系 7、熱力圖：表未數(shù)值的大小或者相關(guān)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(gòu) 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(chǔ)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(guān)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(guān)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(chǔ) 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(chǔ)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(chǔ) 4、SAS編程基礎(chǔ)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(diào)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(guān)于公司運營情況的相關(guān)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(lǐng)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(guān)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(jié)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(gòu)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 |
