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呼和浩特大数据当地排名不错的培训学校

呼和浩特中公优就业 (点击获取校区地址) 101 2023-11-05 14:49:02

大数据培训班

  大数据开发可以进行大数据工程师认证,数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习,自学或者进行大数据培训都行,最好是先去提供认证的机构进行咨询,看看需要掌握哪些技能。


想要入门大数据,先要了解大数据生态圈

课程从大数据的基石Hadoop生态圈入手,逐步将讲解它的核心组件特性


JavaSE

JavaSE

JavaWeb

JavaWeb

JavaEE 框架

JavaEE 框架

Java 基本语法、面向对象、API、jvm 参数...三大框架重构EasyMall 项目、SpringBoot重构EasyMall 项目3Hive、SparkMapReduce、Storm

大数据互联网架构

大数据互联网架构

大数据框架

大数据框架

数据挖掘与机 器学习算法

数据挖掘与机 器学习算法

Springclound 整合、Redis、RabbitMQ、Lucene、ES离线分析、实时分析、内存分析Echarts、JSP、JS、EasyUI


课程大纲


第一章:课前基础工具学习第二章:课前业务知识学习第三章:业务数据分析(Excel)

1695800971405059.png主要内容

Excel 预习视频数据库预习视频Power BI 预习视频

1695800984102809.png可解决的现实问题

解决0基础学员数据分析工具薄弱的问题

1695801001606548.png可掌握的核心能力

提前掌握基础数据分析工具的使用,为课程学习打好基础

1695800971405059.png主要内容

业务前台人员数据思维训练营

1695800984102809.png可解决的现实问题

用户画像没有摸清,广告投放连本都收不回,运营流程太混乱,销售转化不理想

1695801001606548.png可掌握的核心能力

掌握从用户思维做营销增量,借助数据思维从商业顶层俯视业务生命周期,运用数据框架梳理公司整体业务模型

1695800971405059.png主要内容

表格结构数据数据驱动型业务管理数据埋点数据治理指标的设计与应用可视化分析方法业务分析方法业务模型应用业务分析报告撰写

1695800984102809.png可解决的现实问题

解决实际工作中不会业务分析、不会撰写业务分析报告的问题

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握依据电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍,撰写业务分析报告的全流程

2、掌握从客户、产品、运营、行为效果等维度出发,搭建业务指标体系,综合使用可视化分析方法、业务分析方法。

第四章:统计基础第五章:多维数据分析第六章:推断性统计

1695800971405059.png主要内容

数据分析的基本概念描述性统计与数据预处理统计分布

1695800984102809.png可解决的现实问题

缺失值处理,冗余处理,数据标准化

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握通过统计基础可初步掌握数据分析的基本概念

2、掌握描述性统计的数据集成

3、掌握数据标准化和数据预处理

1695800971405059.png主要内容

表结构数据的特征与获取数据加工与使用多表透视分析透视分析方法多维数据模型

综合实战案例:电商综合运营分析仪表板产品进销存追踪监控看板电商运营分析驾驶舱服装行业销售情况分析地产企业盈利分析

1695800984102809.png可解决的现实问题

解决使用商业智能报表分析业务、监控业务的问题

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握使用 Power BI 搭建可视化分析报表的全流程;

2、掌握表结构数据的获取、加工、数仓应用、多表透视分析;

3、掌握在客户分析、产品分析、运营分析、市场分析、销售分析等场景下制作可视化分析报表

1695800971405059.png主要内容

参数估计假设检验AB Test带检验的AB Test分析运营方案

1695800984102809.png可解决的现实问题

解决实际情况中根据样本对总体特征的推断性统计问题

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握假设性检验的方法

2、掌握推断性统计

3、掌握AB Test的分析运营方案

第七章:MySQL 数据库第八章:数据管理与治理第九章:数据架构

1695800971405059.png主要内容

数据库基本概念DDLDML单表查询多表查询常用函数SQL大厂面试题

实战案例:电商多表查询零售业多表查询

1695800984102809.png可解决的现实问题

解决从数据库提取目标数据的问题,实现单表和多表查询

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握 MySQL 数据库基本概念,常用函数、DDL 数据定义语言及 DML 数据操作语言

2、掌握单表查询、多表查询查询方法,查询结果排序、限制查询等方法

3、掌握大厂 MySQL 面试题

1695800971405059.png主要内容

企业决策的四个层次企业数据分析能力的演进企业运营和操作数据应用数据管理基础知识DMBOK 知识体系企业数据能力建设数据治理实操框架

1695800984102809.png可解决的现实问题

提高企业的运营和数据能力建设

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握企业决策的四个层次及企业数据能力建设

2、掌握企业数据分析、企业运营和操作数据应用

3、掌握数据管理基础知识和 DMBOK 知识体系

4、掌握数据治理实操框架 

1695800971405059.png主要内容

数据架构的基本概念数据模型介绍数据建模基础数据建模方法数据建模规范化数据建模案例

1695800984102809.png可解决的现实问题

学习数据架构的基本概念,模型介绍以及建模案例

1695801001606548.png可掌握的核心能力

1、掌握数据架构及数据建模基础知识

2、掌握数据建模方法及数据建模规范化

3、学习数据建模案例

第十章:Hive SQL第十一章:综合项目实战第十二章:Python 编程基础
1695800971405059.png主要内容

Linux 系统常用命令分布式存储与计算(Hadoop)Hive 架构原理及数据类型HiveQL 与应用

1695800984102809.png可解决的现实问题

系统安装及部署,架构原理及应用

1695801001606548.png可掌握的核心能力

掌握 Linux 的常用命令和分布式存储与计算,Hive 架构原理及数据类型

1695800971405059.png主要内容

跨国企业完整数据分析实战案例学生探索性实操制作分析报告项目现场专家评审与 1 V 1 指导

1695800984102809.png可解决的现实问题

综合运用业务分析工具,解决数据运营和数据营销问题

1695801001606548.png可掌握的核心能力

老师指导还原两大数据分析项目全流程,综合使用 SQL、Excel、Power BI 等工具以及业务数据分析方法,得到高价值业务数据分析报告。

1695800971405059.png主要内容

Python 与 Anaconda 简介Python 标准数据类型Python 基本语法控制流自定义函数

1695800984102809.png可解决的现实问题

解决海量数据处理的的编程语言基础

1695801001606548.png可掌握的核心能力

掌握 Python 基础编程的能力,为处理海量数据奠定基础


大数据培训机构推荐十家名单:(排名不分先后)

1、达内教育

2、汇智动力

3、火星时代

4、完美动力

5、博为峰

6、天琥教育

7、CGWANG教育

8、上海交大南洋学院

9、上元教育

10、火星人教育

大数据的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。

  大数据技术的战略意义

  大数据技术的战略意义不在于对海量数据信息的掌握,而在于对有意义数据的专门处理。换句话说,如果把大数据比作一个行业,那么这个行业盈利的关键是提高数据的“处理能力”,通过“处理”实现数据的“增值”。随着云时代的到来,大数据越来越受到人们的关注。大数据通常被用来描述公司创建的大量非结构化和半结构化数据,这些数据需要花费大量的时间和金钱才能下载到关系数据库中进行分析。大数据分析通常与云计算练习在一起,因为对大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架来将工作分配给数十、数百甚至数千台电脑工作。

  基于列的数据库(column-oriented)

  Hbase,基于列的数据库会将每一列分开单独存放,当查找一个数量较小的列的时候其查找速度是很快的。

  大数据的存储管理和云计算

  目前正在寻找云计算服务来进行存储和管理海量数据。而选择云服务来大型数据存储管理,可以确保数据的所有权。有权选择将数据移入或移出云服务,而不被供应商锁定。

  大数据是学的什么

  大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

  计算极小覆盖子集的基本步骤

  用一个方形区域覆盖所有样本点;将该区域划分成一系列小区域 (单元格),直到每个小区域内包含的样本点都属于同一类别;将落在同一小区域内的样本点中选择且仅选择一个样本构成极小覆盖子集。

  衡量关联规则挖掘结果的有效性,应该从多种综合角度来考虑:

  准确性:挖掘出的规则必须反映数据的实际情况。  实用性:挖掘出的规则必须是简洁可用的。  新颖性:挖掘出的关联规则可以为用户提供新的有价值信息。

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