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大數(shù)據(jù)分析與開發(fā)培訓

招生對象
應屆畢業(yè)生-大學迷茫群體，看不到未來的方向，期待學一門有前景的技術(shù)
跨行轉(zhuǎn)專業(yè)-非計算機專業(yè)群體，迫切轉(zhuǎn)行期待學習一項有前景、易學習、高薪技術(shù)
計算機相關(guān)專業(yè)-學過計算機、數(shù)學、統(tǒng)計學、物理學等相關(guān)專業(yè)群體，尋求改變現(xiàn)狀，期待進入IT核心技術(shù)領(lǐng)域
零基礎(chǔ)-邏輯思維能力很強，想通過學一門技術(shù)來獲得一份高薪工作
傳統(tǒng)運維轉(zhuǎn)開發(fā)-運維工作遇到瓶頸，想要轉(zhuǎn)開發(fā)崗位尋求突破

班型介紹
全日制就業(yè)班（課時：3個月）
周末就業(yè)班（課時：5個月）
周末提升班（課時：5個月）

上課形式
全程采用線下面授教學形式，6-8人項目組精品小班，學習氛圍濃厚。
教學實施與管理-1對1輔導，面授為主教材輔助，月度考試通關(guān)。
教學評測與反饋-課程知識點測評，教學滿意度測評，就業(yè)滿意度測評。

服務(wù)特色
資深教學講師面授，教學反饋末位輔導，軟實力提升綜合素質(zhì)
實戰(zhàn)導師企業(yè)真實項目演練，綜合能力評估
班主任每日學習輔導，課后視頻實時答疑
職業(yè)規(guī)劃師專業(yè)咨詢，職業(yè)規(guī)劃服務(wù)
就業(yè)老師推薦學員就業(yè)，專業(yè)面試輔導，全程服務(wù)跟蹤

就業(yè)保障
大數(shù)匠教育與眾多知名公司合作。學員入學即簽訂“推薦就業(yè)協(xié)議”，學成即可就業(yè)。相比其他培訓機構(gòu)，大數(shù)匠堅持以高薪就業(yè)為導向，定期舉專場招聘會，為優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才提供更好的職業(yè)發(fā)展機會。就業(yè)老師一對一指導，大廠office推薦，近百家企業(yè)內(nèi)部直推，4+2全面服務(wù)為你的高薪就業(yè)鋪路。

課程體系
大數(shù)匠教育圍繞大數(shù)據(jù)人才培育計劃，開設(shè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域兩個實用型課程，包括大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)開發(fā)。

（一）、大數(shù)據(jù)分析課程

課程簡介
根據(jù)嚴謹?shù)臉I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析教學大綱，從數(shù)據(jù)庫管理，統(tǒng)計理論方法，數(shù)據(jù)分析主要軟件應用，數(shù)據(jù)挖掘算法模型，一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進行系統(tǒng)講解。從金融、電商、零售、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)藥、保險、房地產(chǎn)等行業(yè)需求出發(fā)，結(jié)合在工作中實際遇到的數(shù)據(jù)分析案例，讓學員全面掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的能力。

教學目標
熟練掌握Excel、SPSS數(shù)據(jù)分析，Power BI、tableau商業(yè)智能，掌握統(tǒng)計學理論知識，精通聚類、回歸、因子分析等算法，熟練掌握數(shù)據(jù)清洗，可以完成缺失值填補、異常值處理等，掌握MySQL數(shù)據(jù)庫基本操作，精通數(shù)據(jù)可視化，例如箱線圖、動態(tài)圖等，學會簡單的Python網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)爬取，了解各類數(shù)據(jù)挖掘算法，掌握數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)的應用場景，分工完成大型項目，可以獨立完成數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)報告撰寫。

適合人群
無論你是想成為一名全職開發(fā)人員，還是在從事運營或業(yè)務(wù)崗位，數(shù)據(jù)分析都是你所需要的關(guān)鍵技能。任何沒有背景或只有基礎(chǔ)知識的人都非常適合這門課程，因為我們將從最基本的Excel高級技能開始，并教你使用相關(guān)數(shù)據(jù)分析工具。

授課內(nèi)容
章節(jié)1：Excel數(shù)據(jù)處理
章節(jié)2：基于Excel的SmartBI開發(fā)（選修）
章節(jié)3：Power BI學習
章節(jié)4：數(shù)據(jù)存儲之MySQL
章節(jié)5：Python數(shù)據(jù)科學
章節(jié)6：自然語言處理（選修）
章節(jié)7：R數(shù)據(jù)分析（選修）
章節(jié)8：統(tǒng)計學基礎(chǔ)
章節(jié)9：R語言數(shù)據(jù)挖掘（選修）
章節(jié)10：echarts（選修）
章節(jié)11：可視化開發(fā)框架-D3（選修）
章節(jié)12：SPSS modeler數(shù)據(jù)挖掘
章節(jié)13：數(shù)據(jù)采集和處理-爬蟲
章節(jié)14：數(shù)據(jù)采集和處理Kettle
章節(jié)15：數(shù)據(jù)采集處理Informatica
章節(jié)16：大數(shù)據(jù)離線分析平臺（選修）
章節(jié)17：大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫-Hive（選修）
章節(jié)18：商業(yè)智能與可視化-Tableau
章節(jié)19：商業(yè)智能與可視化- Matplotlib
章節(jié)20：商業(yè)智能與可視化- Pyecharts
章節(jié)21：機器學習（選修）

項目實戰(zhàn)
項目一：某新零售品牌綜合運營分析。分析該零售品牌營業(yè)額下滑的重要原因，學會如何整理規(guī)范的數(shù)據(jù)報告。
項目二：某商超產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析。應用定制表、假設(shè)檢驗、購物車分析法、維恩圖等技能，分析商品是否可以組合營銷。
項目三：電信客戶流失分析。應用二元logistic回歸模型，建模預測流失用戶特征畫像，以便建立流失預警模型。
項目四：某小微貸款金融控模型設(shè)計。應用指標、權(quán)重、決策樹模型，建立評分卡預測新貸款所屬放款類型，根據(jù)借貸客戶實際違約情況，對模型深入優(yōu)化。
項目五：某房產(chǎn)連鎖品牌數(shù)據(jù)爬取。應用python爬取房產(chǎn)連鎖品牌的官網(wǎng)，獲取多個數(shù)據(jù)，利用機器學習模型預測房價。
項目六：某餐飲口碑網(wǎng)站數(shù)據(jù)爬取。應用python爬蟲到該餐飲口碑網(wǎng)站中，獲取指定品類的商家信息等關(guān)鍵信息，并利用這些數(shù)據(jù)來做餐廳選址參考。
項目七：某房產(chǎn)連鎖品牌數(shù)據(jù)可視化。綜合應用python 各種繪圖功能，結(jié)合條形圖、餅圖、詞云圖、熱力圖、地圖等，對該房產(chǎn)連鎖品牌的數(shù)據(jù)進行可視化展現(xiàn)。
項目八：某餐飲公眾號運營分析。獲取該公眾號的所有文章標題，通過描述性分析觀察每個詞的頻數(shù)及其分布情況，結(jié)合 Matplotlib 進行可視化展示，并對詞進行“情感分析”。

（二）、大數(shù)據(jù)開發(fā)課程

課程簡介
本課程詳細講解了大數(shù)據(jù)生態(tài)體系的各個模塊的功能和開發(fā)技術(shù)。包括Hadoop體系中的HDFS，Hbase、ZooKeeper進行數(shù)據(jù)操作，MapReduce進行數(shù)據(jù)開發(fā)，YARN進行資源配置，Hive完成數(shù)據(jù)倉庫，Pig進行數(shù)據(jù)分析，理解其基本原理， Storm實時流式處理，Spark大數(shù)據(jù)處理框架等。并通過實驗掌握其操作和編程開發(fā)。

教學目標
掌握大數(shù)據(jù)主流技術(shù)體系各個模塊的功能和基本原理，掌握各個技術(shù)模塊的安裝，基本操作與開發(fā)，能夠根據(jù)需求，完成對應模塊上的應用開發(fā)，理解大數(shù)據(jù)解決方案中的技術(shù)框架，能夠基于已有的框架完成一般項目的大數(shù)據(jù)應用開發(fā)。

適合人群
Java高級開發(fā)人員，數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計相關(guān)在職人群，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)工作的在職人士 有職業(yè)技能、崗位晉升需求的在職人員 對大數(shù)據(jù)開發(fā)感興趣的業(yè)界人士。

課程內(nèi)容
章節(jié)1：Linux基礎(chǔ)
章節(jié)2：Java負基礎(chǔ)掃盲課程
章節(jié)3：JAVA語言基礎(chǔ)入門
章節(jié)4：JAVA核心編程
章節(jié)5：JavaWeb開發(fā)技術(shù)
章節(jié)6：傳統(tǒng)核心框架之SSH
章節(jié)7：MySQL基礎(chǔ)
章節(jié)8：Storm實時流式處理
章節(jié)9：Hadoop介紹
章節(jié)10：數(shù)據(jù)倉庫HIVE
章節(jié)11：分布式數(shù)據(jù)庫Hbase
章節(jié)12：計算模型MapReduce
章節(jié)13：分布式協(xié)作系統(tǒng)ZooKeeper
章節(jié)14：分布式文件系統(tǒng)HDFS體系結(jié)構(gòu)
章節(jié)15：Spark項目入門與提高
章節(jié)16：Spark項目編譯
章節(jié)17：Spark平臺下的機器學習
章節(jié)18：Scala編程語言
章節(jié)19：ElasticSearch搜索引擎
章節(jié)20：Flink精講
章節(jié)21：機器學習
章節(jié)22：超大集群調(diào)優(yōu)

項目實戰(zhàn)
項目一：通過PAI基于機器學習的精細化營銷方法、案例和算法。
項目二：互聯(lián)網(wǎng)電商數(shù)據(jù)爬蟲項目，分析抓取、解析、存儲和監(jiān)控。
項目三：Web應用云高頻實時處理項目，包含Web服務(wù)、Web日志及其他實時數(shù)據(jù)。
項目四：某大型網(wǎng)站日志分析項目，使用hadoop、mapreduce、hive清理進行分析。
項目五：移動業(yè)務(wù)感知項目，使用MR對多類數(shù)據(jù)分析，使用hive完成用戶維度關(guān)聯(lián)匯總。
項目六：用戶畫像分析系統(tǒng)項目，通過sqoop導入hdfs或spark的jdbc連接傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。
項目七：非法網(wǎng)站監(jiān)測系統(tǒng)項目，對日志數(shù)據(jù)進行實時采集、轉(zhuǎn)換與分發(fā)。
項目八：搭建個性化推薦系統(tǒng)。了解算法原理及引擎RecEng操作，搭建電商推薦系統(tǒng)上線。

大數(shù)據(jù)分析與開發(fā)培訓