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天津大數據分析培訓班,在天津學大數據分析推薦天津達內教育。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。
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價值利用,逐漸成為企業和資本爭相追捧的焦點。商業大數據分析,是指通過技術和數據分析工具對規模巨大的商業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研究、評估和預測的專業人員。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,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。
達內旗下的在線IT職業教育平臺,目前已推出眾多內容優質、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職業人才培訓領域的先行者,公司總部位于上海,在北京、天津、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月入選創新層),成為備受矚目的創新型IT企業
| 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、滴答拼車實戰演練 4、其他思維導圖介紹 | |
| 專業展現—PPT | 1、專業展現——PPT 2、基本簡介 3、幾個不得不說的真相 4、經驗分享 5、實戰動畫 | |
| 數據分析工具安裝與環璄配置 | 1、Excel工具的安裝、配置與環璄測試 2、Power BI工具的安裝、配置與環璄測試 3、Tableau工具的安裝、配置與環璄測試 4、MySQL數據庫的安裝、配置與環璄測試 5、SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試 6、SAS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試 7、Python開發工具的安裝、配置與開發環璄測試 | |
| 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、網站 2、政務公開數據 3、數據科學競賽 4、數據交易平臺 5、行業報告 6、指數平臺 | |
| Web網站數據抓取 | 1、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進行業務數據查詢 | 1、利用SQL進行簡單的業務數據查詢 2、利用SQL完成復雜條件查詢 3、利用多表關聯完成復雜業務查詢 4、利用嵌套子查詢完成復雜業務數據分析 | |
| 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 | |
| 業務指標統計分析 | 1、業務數據表關聯查詢及查詢 2、結果縱向融合 3、?常業務需求數據寬表構建 4、應??查詢處理復雜業務 | |
| 數理統計基礎 | 數據分析的數學基礎 | 1、計算和連續函數的性質 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、凸優化 |
| Python數據分析 | 基于Numpy庫的Python數據科學計算 | 1、創建數組 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開發環璄搭建 |
| 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業務數據指標統計分析 | 1、分區表 2、分桶表 3、關聯表 4、數據查詢 | |
| HQL海量數據查詢優化 | 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海量業務數據需求查詢 | 1、課程規劃與簡介 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 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 7. 分類預測試模型實戰 8. 聚類模型實戰 9、集成學習 10、模型優化 |
| 可視化商業報告撰寫 | 商業智能與可視化分析實戰 | 案例-1:BI電商數據市場分析項目實戰 案例-2:BI電商數據客戶分析項目實戰 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:O2O電商平臺功能優化效果評估及可視化數據分析報告撰寫 | 1、了解電商業務背景 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布 | |
| 商業分析項目實戰 | 商業項目實戰 | 商業項目實戰01:電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化 商業項目實戰02:電商用戶行為與營銷模型實戰 商業項目實戰03:金融風控模型的構建與分析實戰 商業項目實戰04:展會電話邀約項目數據分析實戰 商業項目實戰05:零售行業數據分析 |
