武汉大数据分析培训班
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大数据
大数据
大数据分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)
大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。

行业前景
科技大数据
市场巨大
数据分析师职位主要集中在互联网、金融、银行等行业,其中互联网和金融行业的数据分析师职业数占比超过了80%;
高于行业平均水平的薪资
数据分析相关岗位不仅能拿到高薪,而且发展前景和选择性非常广。中级大数据分析师,主要职责为:数据挖掘,模型开发,优化监控,出解决方案,薪资在12000-18000。高级大数据分析师:除了中级大数据分析师日常工作之外,还需要为运营及公司发展方向提供决策意见。 薪资在20000-30000。
课程内容


据分析入门——数据分析的【道】与【术】

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


数据分析入门——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


数据分析入门——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


数据分析项目流程

问题界定

问题拆分

指标确定

数据收集

报告方案

趋势预测

数据分析

趋势预测

报告方案


问题的定义

边界:明确问题的边界

逻辑:确定业务的关键指标和逻辑

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、SWORT、4P管理模型、CATWOE、STAR原则、波士顿5力模型

基于业务的模型-2:用户画像、销售影响因素、市场变化因素、AARRR流量模型、金定塔思考方法


数据清洗与处理

数据科学过程

数据清洗定义

数据清洗任务

数据清洗流程

数据清洗环境

数据清洗实例说明

数据标准化

数据格式与编码

数据清洗常用工具

数据清洗基本技术方法

数据抽取

数据转换与加载


内部数据的获取

产品数据

用户数据

行为数据

订单数据


外部公开数据

开放网站

政务公开数据

数据科学竞赛

数据交易平台

行业报告

指数平台


Web网站数据抓取

财经数据抓取

投资数据抓取

房产数据抓取

舆情数据抓取

娱乐数据抓取

新媒体数据抓取

实战-1:51job招聘网站数据抓取与清洗

实战-2:链家网数据的抓取与数据清洗


SQL基础操作

建库

建表

建约束

创建索引

添加、删除、修改数据


利用SQL完成数据的预处理

缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理:重复值的判断与删除

异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据


利用SQL进行业务数据查询

利用SQL进行简单的业务数据查询

利用SQL完成复杂条件查询

利用多表关联完成复杂业务查询

利用嵌套子查询完成复杂业务数据分析


高级SQL分析

聚合、分组、排序

函数

行列切换

视图与存储过程

业务指标统计分析

业务数据表关联查询及查询

结果纵向融合

⽇常业务需求数据宽表构建

应⽤⼦查询处理复杂业务


数据分析的统计学基础

基本统计量-1:均值、中位数、众数、异常值 .......

概率论基础-2:独立事件、条件概率、全概率公式、贝叶斯定律 ......

数据分布-3:几何分布、正态分布、二项分布、泊松分布.....

统计抽样

置信区间

假设检验

数据分析的数学基础

极限的计算和连续函数的性质

导数/微分的概念和运算法则

积分的概念和运算法则

幂级数、泰勒级数、傅里叶级数、傅里叶变换

向量的概念和运算

矩阵的转置、乘法、逆矩阵、正交矩阵、SVD奇异值分解、特征值

行列式的计算和性质

凸优化


基于Numpy库的Python数据科学计算

创建数组

切片索引

数组操作

字符串函数

数学函数

统计函数

......

案例-1:Numpy在金融领域中的分析应用

案例-2:基于Numpy的股价统计分析应用


基于Pandas库的Python数据处理与分析

利用Pandas重成数据表

利用Pandas进行数据查看

Pandas数据清洗

基于Pandas的数据预处理:数据表合并、数据表拆分与排序

利用Pandas进行数据提取

Pandas数据统计

......

案例-1:抖音用户行为分析

案例-2:淘宝天猫乐高的全国销售情况分析


利用Matplotlib/Seaborn/pyechart进行Python数据可视化

直方图:探索变量的分布规律

条形图:展示数值变量的集中趋势

散点图:表示整体数据的分布规律

箱线图:表示数据分散性,极值,中位数

提琴图:分位数的位置及数据密度

回归图:寻找数据之间的线性关系

热力图:表未数值的大小或者相关性的高低

案例-1:抖音用户行为可视化分析

案例-2:淘宝天猫乐高的全国销售情况可视化分析

实战-1:基于Python实现的链家网业务数据分析

实战-2:基于Python实现的51JOB简历分析

HIVE大数据查询平台搭建 大数据概述

⼤数据集群 Hadoop 架构

Hive开发环璄搭建


HIVE与MySQL进行数据交换

从MySQL中导入数据到Hive

从Hive导出数据到MySQL


HQL 海量业务数据需求查询

Hive数仓

HQL 数据查询基础语法


HQL 海量业务数据需求查询

从MySQL中导入数据到Hive

从Hive导出数据到MySQL


HQL 业务数据指标统计分析

分区表

分桶表

关联表

数据查询


HQL 海量数据查询优化

常⽤内置函数及开窗函数

特殊类型数组查询⽅式

HQL 查询语句优化技巧

实战-1:基于Hive的电商日志点击流量分析案例

实战-2:基于Hive的企业员工行为大数据分析


数据挖掘与分析算法

描述统计

相关分析

判别分析

方差分析

时间序列分析

主成分分析

信度分析

因子分析

回归分析

对应分析

列联表分析

聚类分析


数据挖掘工具——SPSS

课程规划与简介

数据挖掘项目生命周期

简单必备的统计学基础

用Modeler试手挖掘流程

数据挖掘的知识类型

商业分析基础简介

回归模型

决策树模型

支持向量机

聚类模型

关联规则

数据挖掘工具——SAS SAS概述:SAS简介与教育版安装

SAS概述:教育版基本使用

SAS编程基础

SAS编程基础7-循环

SAS数据集操作1-合并

SAS数据集操作2-排序与对比

SAS数据集操作3-查重与筛选

练习-斐波那契数列

练习-百元百鸡问题

实战:证券业市场绩效与市场结构关系的实证分析


人工智能:实战十大预测数据算法

机器学习入门

sk-learn机器学习库

十大预测算法原理与使用场景

算法调用、参数设置

特征选择、特征工程

回归预测模型实战

分类预测试模型实战

聚类模型实战

集成学习

模型优化


数据可视化的概念

数据可视化的意义

数据可视化的对比

数据可视化的分类

数据可视化图表举例

数据可视化应用领域

数据可视化步骤

数据可视化工具梯度

图标呈现流程

数据报告撰写

实战项目
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实现的营销主题分析

案例-6:基于Tableau的保公司索赔情况分析

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
了解电商业务背景、基于客户分析场景的数据加载、清洗、分析及模型建立

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、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

根据业务实际背景做舆情分析、将分析结果及建议制成报告进行发布

五大商业项目实战

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

名师介绍
童金浩
童金浩

资深教育专家

中科大计算机专业,工信部大数据专家评委,十年技术开发经验,十年教学管理经验,中国最早的一批在线教育践行者。近些年专注于大数据、人工智能及区块链等方面的研究与落地教学实践工作。长期与企业一线技术总监、项目经理,互联网企业接触合作进行课程联合研制,产品的落地实践工作,对技术、架构和教育与商业有极深的理解和敏锐洞察力。


学校简介
博为峰
武汉博为峰软件测试培训学校

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、成都、南京、西安、武汉、杭州、重庆、济南、合肥、苏州、长沙、南昌、石家庄、济南、郑州、昆山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。孵化出国内最 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50000+学员,开班上千期,就业率99%以上,学员入职7000多家企业,为1000+家企业提供服务,举办90场公益沙龙,出版16本丛书,发型电子杂志57期,网站注册会员金百万。

为什么要去51Testing
01>
高新技术企业
机构实力
02>
专注软件测试职业培训
十七年
培训经验
03>
总监级专业讲师领衔授课
企业内训级讲师全程教导
师资力量
04>
在线课程,不出门宅家也能学技能面授课程,全国十八大校区可选择
课程优势
05>
每年可输送10000+测试人才70000+学员入7000+企业
就业成果
06>
为腾讯、阿里、HP等公司培养了上百个测试团队
合作企业
加入51Testing,你将得到什么?
0专业基础入学
0专业基础入学
在线就业班
面授就业班
不限专业/性别/经验
系统学习
系统学习
2个月起,快速掌握
软件测试核心就业
技能
项目实战
项目实战
四重维度实战演练
教学项目+案例项目
自选项目+真实企业项目
签订协议
签订协议
入学即签订推荐就业
相关协议,学费可就业后分期支付
教学环境
前台
教室
文化墙
走廊
学校荣誉

荣誉资质

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武汉市武昌区楚汉路汉街总部国际
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