可解决的现实问题
还没有找到合适的课程？赶快告诉课程顾问，让我们顾问马上联系您! 靠谱的培训课程，省时又省力！
登录
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 |
JavaWeb |
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 |
大数据框架 |
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） |
・Excel 预习视频・数据库预习视频・Power BI 预习视频
解决0基础学员数据分析工具薄弱的问题
提前掌握基础数据分析工具的使用，为课程学习打好基础 |
・业务前台人员数据思维训练营
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
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 |
・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
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
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 |
・数据分析的基本概念・描述性统计与数据预处理・统计分布
缺失值处理，冗余处理，数据标准化
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 |
・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
解决使用商业智能报表分析业务、监控业务的问题
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 |
・参数估计・假设检验・AB Test・带检验的AB Test分析运营方案
解决实际情况中根据样本对总体特征的推断性统计问题
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 |
・数据库基本概念・DDL・DML・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
解决从数据库提取目标数据的问题，实现单表和多表查询
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 |
・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
提高企业的运营和数据能力建设
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 |
・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
学习数据架构的基本概念，模型介绍以及建模案例
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 |
 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
系统安装及部署，架构原理及应用
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 |
・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
综合运用业务分析工具，解决数据运营和数据营销问题
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。 |
・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
解决海量数据处理的的编程语言基础
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。 |
大数据的应用
大数据的应用是大数据价值的直接体现，需要大数据分析师具备有一定的沟通能力，还要有一定的业务推荐以及项目工作能力。从业务最重要的环节开始是不错的放大，也要考虑到业务落地是否具备客观的落地条件。数据应用是一个循序渐进的过程，不管是一个数据分析项目还是数据产品项目，都需要数据分析师有很强的领导和工作能力。
可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据工具数据挖掘
一旦数据经过清理和准备，你可以通过数据挖掘开始搜索数据了。这时你执行这个实际的过程：发现数据、做出决定和进行预测。数据挖掘是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常底层很复杂，但竭力提供一种外观漂亮、对用户友好的用户界面，说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是：它们确实需要人来编制查询，所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。
大数据平台基础
大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于大数据技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。
大数据分析的流程
1、数据采集，数据采集的意义在于要真正的了解数据的原始原貌，包括时间，条件，内容，限制条件，以及长度等等；2、数据存储，不管数据存储在云端还是本地，数据分析师需要了解数据存储的工作机制和流程，并且最后得到了什么样的数据；3、数据提取，数据分析师要具备数据提取的能力，核心是从哪里取，什么时候取，用什么方法提取。
大数据基于Hadoop的技术扩展和封装
基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。
扫描二维码免费领取试听课程
登录51乐学网
注册51乐学网