班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。 |
上間和地點 |
上部份地點:【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日 |
實驗設(shè)備 |
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質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽; 2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。 3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 目標收益
通過本課程的教學(xué),使學(xué)員充分了解和認識大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍及相關(guān)技術(shù)思想),同時學(xué)會用主流的數(shù)據(jù)挖掘軟件完成數(shù)據(jù)挖掘建模任務(wù),使學(xué)員掌握數(shù)據(jù)挖掘方法論CRISP-DM的本質(zhì)。通過幾個具體的、典型的數(shù)據(jù)挖掘案例,使學(xué)員在掌握這些案例所用的技巧的同時,充分理解數(shù)據(jù)挖掘的方法論,實現(xiàn)舉一反三的效果,提高學(xué)員分析問題解決問題的實際能力。
- 主題 內(nèi)容
大數(shù)據(jù)的介紹
- 1.1 什么是大數(shù)據(jù):海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)本身+處理方法
1.2 大數(shù)據(jù)為什么重要及大數(shù)據(jù)帶來的機遇:決定公司是否有未來和業(yè)務(wù)可延伸范圍
1.3 對大數(shù)據(jù)的深層理解:組成、特點介紹
1.4 大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)與應(yīng)用案例
數(shù)據(jù)采集:ETL工具
數(shù)據(jù)存取:關(guān)系數(shù)據(jù)庫;NoSQL、SQL等
基礎(chǔ)架構(gòu)支持:云存儲;分布式文件系統(tǒng)等
計算結(jié)果展現(xiàn):云計算;標簽云;關(guān)系圖等
1.5 大數(shù)據(jù)專題可能的演進路徑
- 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)
- 2.1 數(shù)據(jù)分析的含義、主要做什么?
2.2 為什么要學(xué)習(xí)做好數(shù)據(jù)分析
2.3 數(shù)據(jù)分析的誤區(qū)和分析的關(guān)鍵
2.4 數(shù)據(jù)分析的6個步驟,3大方向(理清思路,尋找答案,觀點表達)案例形式詳細說明
步驟1:需求明確--理清思路
步驟2:數(shù)據(jù)收集--理清思路
步驟3:數(shù)據(jù)處理--尋找答案
步驟4:數(shù)據(jù)分析--尋找答案
步驟5:數(shù)據(jù)展示--觀點表達
步驟6:報表撰寫--觀點表達
分別對以上6個步驟以案例的方式詳細說明。
2.5 實踐:以數(shù)據(jù)分析項目為引,將數(shù)據(jù)分析的技能與業(yè)務(wù)結(jié)合,并應(yīng)用于實際的工作之中
- 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
- 3.1 數(shù)據(jù)挖掘概述、基本理念、歷史發(fā)展進程、主要功能、發(fā)展趨勢
3.2 數(shù)據(jù)挖掘方法論:CRISP-DM、SEMMA
3.3 數(shù)據(jù)處理過程:變量的分類及類型,數(shù)據(jù)的質(zhì)量、理解過程、準備過程
- 數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析技術(shù)
- 4.1.數(shù)據(jù)挖掘主要分析方法:
4.2 數(shù)據(jù)挖掘的實施
4.3 分析圖形:正態(tài)性檢驗 描述性統(tǒng)計 箱型圖、區(qū)間圖、時序圖介紹
4.4 數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù):數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.5 數(shù)據(jù)挖掘效果的評估
4.6 實踐:SPSS結(jié)合相應(yīng)的分析算法及展示圖形
- 構(gòu)建**數(shù)據(jù)挖掘分析體系
- 5.1 分析團隊建設(shè)
5.2 分析工作管理
5.3 數(shù)據(jù)分析核心能力建設(shè)
5.4 分析工作與業(yè)務(wù)協(xié)同
- 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
- 6.1 數(shù)據(jù)挖掘及管理經(jīng)驗
6.2 數(shù)據(jù)挖掘在***行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用舉例
6.3 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`舉例:客戶流失、趨勢發(fā)展分析等(結(jié)合SPSS軟件)
6.4 實踐:內(nèi)容包括(從設(shè)計->形成模型->應(yīng)用).
- 數(shù)據(jù)挖掘工具及未來研究的方向和熱點
- 7.1 幾種數(shù)據(jù)挖掘工具比較
7.2 典型工具介紹及使用范圍
7.3 如何選擇數(shù)據(jù)挖掘工具
7.4 數(shù)據(jù)挖掘的方向和熱點
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