天才教育網合作機構 > 程序開發(fā)培訓機構 > 大數(shù)據開發(fā)培訓機構 >

上海博為峰教育

歡迎您!
朋友圈

15757356768

全國統(tǒng)一學習專線 9:00-21:00

位置:程序開發(fā)培訓班 > 大數(shù)據開發(fā)培訓班 > 上海博為峰大數(shù)據分析培訓班

上海博為峰大數(shù)據分析培訓班

上海博為峰大數(shù)據分析培訓班

授課機構: 上海博為峰教育

課程價格: 請咨詢客服

開班時間:隨到隨學

上課地址: 請咨詢客服

優(yōu)惠價格: 請咨詢客服

咨詢電話:15757356768

課程介紹

發(fā)布日期:2024-10-31

undefined

上海大數(shù)據分析培訓班
 

上海大數(shù)據分析培訓班,在上海學大數(shù)據分析推薦上海博為峰教育。博為峰大數(shù)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(yè)務數(shù)據分析、計算機編程、數(shù)據挖掘/機器學習算法上獲得全面提升:從基礎的數(shù)據分析理論方法到需備的數(shù)據分析算法,再到流行的數(shù)據可視化技術以及基于Python的數(shù)據分析語言,直至時下熱門的大數(shù)據分析技術。

超全棧開發(fā)工程師具有非常深厚扎實的軟件開發(fā)基礎,可以持續(xù)進階自己的技術能力、不斷拓展自己的職業(yè)方
向,不管是技術線、管理線,甚至是業(yè)務線,相信都能游刃有余。


—— 大數(shù)據分析和數(shù)據分析師的含義——



  • 培養(yǎng)目標 什么是大數(shù)據分析 icon

    隨著大數(shù)據(BIG DATA)時代的來臨,數(shù)據倉庫、數(shù)據安全、數(shù)據分析、數(shù)據挖掘等圍繞大數(shù)據的商業(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)據分析,是指通過技術和數(shù)據分析工具對規(guī)模巨大的商業(yè)數(shù)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(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。

  • 就業(yè)方向 數(shù)據分析師含義 icon

    數(shù)據分析師是指專門從事數(shù)據搜集、整理、 分析,并依據數(shù)據做出行業(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)據分析師就是一群玩數(shù)據的人,玩出數(shù)據的商業(yè)價值,讓數(shù)據變成生產力。


——上海大數(shù)據分析培訓哪家機構好,博為峰教學特點 ——


01
學掌門

學掌門(Atstudy.com)是博為峰旗下的在線IT職業(yè)教育平臺,目前已推出眾多內容優(yōu)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(zhàn)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(yè)用人需求。Atstudy個性化的教學和學習形式,有助 于實現(xiàn)真正意義上的因材施教效果。

02
博為峰

博為峰,全稱上海博為峰軟件技術股份有限公司,成 立于2004年,是*IT職業(yè)人才培訓領域的先行者,公司 總部位于上海,在北京、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(qū)和分支服務機 構。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)

  • undefined
  • 上海數(shù)據分析培訓就業(yè)
    上海數(shù)據分析培訓就業(yè)班,該課程學員不論您是應/往屆畢業(yè)生還是在職上班族,無論您是否計算機相關專業(yè)畢業(yè),參加學掌門【超全棧開發(fā)就業(yè)培 訓】,我們都將幫您奠定堅實的職業(yè)基礎,助您踏入發(fā)展前景廣闊的超全棧開發(fā)領域,加上持續(xù)不斷的努力,相信 您將得到更好的職位、更高的待遇、更快的晉升,直至實現(xiàn)您的夢想。


—— 上海大數(shù)據分析培訓哪家機構好?博為峰的六大教學服務 ——
教學定制 01
入學一對一能力評估,定制個人專屬學習方案
教學力量 02
講師均為各行業(yè)大咖、人士,技術過硬,講課生趣
教學平臺 03
支持手機端/PC端同步學習,隨時隨地,學習方便快捷
教學實戰(zhàn) 04
注重實踐能力的培訓,演練多個企業(yè)級真實項目,切實提高學員的職場競爭力
教學模式 05
直播+錄播+作業(yè)打卡,支持錄播反復學習,項目式、小組PK式多學習模式
教學方法 06
課前準備、課前復習、課程引入、課程講解、課程總結、課后測驗、課后作業(yè)


—— 上海大數(shù)據分析培訓班課程大綱 ——


課程大綱課題名稱課程內容
前導基礎 數(shù)據分析入門

1、數(shù)據分析入門 2、數(shù)據分析的意義

3、數(shù)據分析的流程控制 4、數(shù)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(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、經驗分享

5、實戰(zhàn)動畫

數(shù)據分析工具安裝與環(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)據庫的安裝、配置與環(huán)璄測試

5、SPSS數(shù)據挖掘工具安裝、配置與環(huán)璄測試

6、SAS數(shù)據挖掘工具安裝、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基礎應用之大數(shù)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(tǒng)管理

數(shù)據分析的Python語言基礎

1、python課程的目的 2、使用JupyterLab

3、python數(shù)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(shù)

7、pthon循環(huán)結構 8、python面向過程函數(shù)操作

9、python面向對象

問題定義與數(shù)據獲取 數(shù)據分析項目流程

1、問題界定 2、問題拆分 3、指標確定

4、數(shù)據收集 5、報告方案 6、趨勢預測

7、數(shù)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(yè)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(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)據清洗與處理

1、數(shù)據科學過程 2、數(shù)據清洗定義

3、數(shù)據清洗任務 4、數(shù)據清洗流程

5、數(shù)據清洗環(huán)境 6、數(shù)據清洗實例說明

7、數(shù)據標準化 8、數(shù)據格式與編碼

9、數(shù)據清洗常用工具 10、數(shù)據清洗基本技術方法

11、數(shù)據抽取 12、數(shù)據轉換與加載

內部數(shù)據的獲取

1、產品數(shù)據 2、用戶數(shù)據

3、行為數(shù)據 4、訂單數(shù)據

外部公開數(shù)據

1、開放網站 2、政務公開數(shù)據

3、數(shù)據科學競賽 4、數(shù)據交易平臺

5、行業(yè)報告 6、指數(shù)平臺

Web網站數(shù)據抓取

1、財經數(shù)據抓取 2、投資數(shù)據抓取

3、房產數(shù)據抓取 4、輿情數(shù)據抓取

5、娛樂數(shù)據抓取 6、新媒體數(shù)據抓取

數(shù)據查詢與提取 SQL基礎操作

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

利用SQL完成數(shù)據的預處理

1、缺失值處理:對缺失數(shù)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(shù)據

利用SQL進行業(yè)務數(shù)據查詢

1、利用SQL進行簡單的業(yè)務數(shù)據查詢

2、利用SQL完成復雜條件查詢

3、利用多表關聯(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)據分析

SQL分析

1、聚合、分組、排序 2、函數(shù)

3、行列轉換 4、視圖與存儲過程

業(yè)務指標統(tǒng)計分析

1、業(yè)務數(shù)據表關聯(lián)查詢及查詢

2、結果縱向融合

3、?常業(yè)務需求數(shù)據寬表構建

4、應??查詢處理復雜業(yè)務

數(shù)理統(tǒng)計基礎 數(shù)據分析的數(shù)學基礎

1、計算和連續(xù)函數(shù)的性質 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(yōu)化

Python數(shù)據分析 基于Numpy庫的Python數(shù)據科學計算

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)據的分布規(guī)律 4、箱線圖:表示數(shù)據分散性,中位數(shù)

5、提琴圖:分位數(shù)的位置及數(shù)據密度 6、回歸圖:尋找數(shù)據之間的線性關系

7、熱力圖:表未數(shù)值的大小或者相關性的高低

大數(shù)據分析 HIVE大數(shù)據查詢平臺搭建

1、大數(shù)據概述

2、?數(shù)據集群 Hadoop 架構

3、Hive開發(fā)環(huán)璄搭建

HIVE與MySQL進行數(shù)據交換

1、從MySQL中導入數(shù)據到Hive

2、從Hive導出數(shù)據到MySQL

HQL海量業(yè)務數(shù)據需求查詢

1、Hive數(shù)倉

2、HQL 數(shù)據查詢基礎語法

HQL海量業(yè)務數(shù)據需求查詢

1、從MySQL中導入數(shù)據到Hive

2、從Hive導出數(shù)據到MySQL

HQL業(yè)務數(shù)據指標統(tǒng)計分析

1、分區(qū)表 2、分桶表

3、關聯(lián)表 4、數(shù)據查詢

HQL海量數(shù)據查詢優(yōu)化

1、常?內置函數(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)據挖掘 數(shù)據挖掘與分析算法

1、描述統(tǒng)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(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)據挖掘工具SPSS

1、從MySQL中導入數(shù)據到Hive

2、從Hive導出數(shù)據到MySQL

HQL海量業(yè)務數(shù)據需求查詢

1、課程規(guī)劃與簡介 2、數(shù)據挖掘項目生命周期

3、簡單的統(tǒng)計學基礎 4、用Modeler試手挖掘流程

5、數(shù)據挖掘的知識類型 6、商業(yè)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(lián)表分析 12、聚類分析

數(shù)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(huán)

5、SAS數(shù)據集操作1-合并 6、SAS數(shù)據集操作2-排序與對比

7、SAS數(shù)據集操作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(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)據市場分析項目實戰(zhàn)

案例-2:BI電商數(shù)據客戶分析項目實戰(zhàn)

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(shù)據可視化報告撰寫

1、數(shù)據可視化的概念 2、 數(shù)據可視化的意義

3、 數(shù)據可視化的對比 4、 數(shù)據可視化的分類

5、數(shù)據可視化圖表舉例 6、 數(shù)據可視化應用領域

7、數(shù)據可視化步驟 8、 數(shù)據可視化工具梯度

9、圖表呈現(xiàn)流程 10、數(shù)據報告撰寫

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(yè)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(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)據分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據量化

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)據分析實戰(zhàn)

商業(yè)項目實戰(zhàn)05:零售行業(yè)數(shù)據分析


—— 上海大數(shù)據分析培訓哪家機構好?博為峰教學 ——


undefined
胡浩

3年數(shù)據分析行業(yè)開發(fā)工作經驗,2年數(shù)據分析/數(shù)據挖掘講師教學經驗,全棧開發(fā)工程師,C、C++,大前端技術,手機開發(fā)等領域均有所涉獵。尤其擅長復雜場景下的數(shù)據處理工作,精通Python爬蟲及各類機器學習算法,近年來專注于 Python,數(shù)據分析方向的教學與研究工作。教學深入淺出,擅長把復雜的問題通過生動的示例淺顯的表達出來。授課過程中靈活穿插企業(yè)實際項目案例結合學生實際認知能力進行場景教學,教學風格輕松,能夠和學員打成一片,深受學員歡迎。
undefined
張瑋

*在線教育機構數(shù)據分析講師,微軟數(shù)據分析,曾留學于日本,原華院數(shù)據 (國內從事數(shù)據分析與大數(shù)據技術應用的公司) 數(shù)據分析師,擅長于使用Excel/Power BI/Tableau/SPSS/SAS等可視化、數(shù)據分析挖掘工具,具有扎實的數(shù)據分析經驗。專注于個人金融與新零售領域的數(shù)字化、客戶智能與風險智能與 商業(yè)智能BI 可視化方向 ,近年來開始接觸并實做于Scratch 與 Python 青少兒編程領域的教學與研究工作。教學細致、耐心,親和力強。教學過程擅長與學員進行互動,能夠通過了解學生的學習信息,機智地關注教學生成,適時地進行反饋評價,智慧地調控教學過程,實現(xiàn)教與學的和諧統(tǒng)一。



更多培訓課程,學習資訊,課程優(yōu)惠,課程開班,學校地址等學校信息,請進入 上海博為峰教育網站詳細了解
咨詢電話:15757356768   微信:15757356768

如果本頁不是您要找的課程,您也可以百度查找一下:

還沒有找到合適的課程?趕快告訴課程顧問,讓我們顧問馬上聯(lián)系您! 靠譜 的培訓課程,省時又省力!

微信訪問

#tel_020#