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大數據分析與開發培訓

招生對象
應屆畢業生-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
跨行轉專業-非計算機專業群體，迫切轉行期待學習一項有前景、易學習、高薪技術
計算機相關專業-學過計算機、數學、統計學、物理學等相關專業群體，尋求改變現狀，期待進入IT核心技術領域
零基礎-邏輯思維能力很強，想通過學一門技術來獲得一份高薪工作
傳統運(yun)(yun)維(wei)轉(zhuan)開發-運(yun)(yun)維(wei)工作遇到瓶頸(jing)，想要轉(zhuan)開發崗位尋求突(tu)破

班型介紹
全日制就業班（課時：3個月）
周末就業班（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。
教學評(ping)(ping)測(ce)與反饋(kui)-課程知識點測(ce)評(ping)(ping)，教學滿意度測(ce)評(ping)(ping)，就業滿意度測(ce)評(ping)(ping)。

服務特色
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
實戰導師企業真實項目演練，綜合能力評估
班主任每日學習輔導，課后視頻實時答疑
職業規劃師專業咨詢，職業規劃服務
就(jiu)業(ye)老師推薦學員就(jiu)業(ye)，專業(ye)面試(shi)輔導，全程服務跟蹤

就業保障
大數匠教育與(yu)眾多知名公司合(he)作(zuo)。學員(yuan)入學即簽(qian)訂“推(tui)薦就業(ye)協議(yi)”，學成即可就業(ye)。相比(bi)其他培(pei)訓機構，大數匠堅持以高(gao)薪(xin)(xin)就業(ye)為(wei)導(dao)(dao)向，定期舉專(zhuan)場招聘會，為(wei)優秀的(de)大數據(ju)人才提(ti)供更好的(de)職業(ye)發展(zhan)機會。就業(ye)老師一對一指導(dao)(dao)，大廠office推(tui)薦，近百家企業(ye)內部直推(tui)，4+2全面(mian)服務為(wei)你的(de)高(gao)薪(xin)(xin)就業(ye)鋪(pu)路(lu)。

課程體系
大(da)數匠教(jiao)育圍繞大(da)數據人(ren)才培育計劃，開設大(da)數據領域兩個(ge)實用型課程，包括大(da)數據分析(xi)、大(da)數據開發。

（一）、大數據分析課程

課程簡介
根據(ju)嚴謹(jin)的(de)業務數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析教學大綱(gang)，從數(shu)(shu)據(ju)庫管理，統(tong)計理論方(fang)法，數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析主要軟(ruan)件應用，數(shu)(shu)據(ju)挖掘算法模型，一(yi)整套數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析流(liu)程技術進行系統(tong)講(jiang)解。從金融、電商、零售(shou)、互聯(lian)網、醫藥、保險、房(fang)地產等行業需(xu)求(qiu)出發，結合在(zai)工作中實(shi)際遇到的(de)數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析案例，讓學員全(quan)面掌握商業數(shu)(shu)據(ju)分(fen)析的(de)能(neng)力。

教學目標
熟練(lian)(lian)掌(zhang)握(wo)Excel、SPSS數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)，Power BI、tableau商業(ye)(ye)智能，掌(zhang)握(wo)統計學理(li)論知識，精通(tong)聚類、回歸、因子分(fen)析(xi)(xi)等(deng)算法(fa)，熟練(lian)(lian)掌(zhang)握(wo)數(shu)據清洗，可(ke)以(yi)完(wan)成(cheng)缺失值填(tian)補、異(yi)常值處理(li)等(deng)，掌(zhang)握(wo)MySQL數(shu)據庫基(ji)本操作(zuo)，精通(tong)數(shu)據可(ke)視化，例如(ru)箱線圖(tu)、動態(tai)圖(tu)等(deng)，學會(hui)簡單的Python網絡(luo)數(shu)據爬取，了解各類數(shu)據挖掘算法(fa)，掌(zhang)握(wo)數(shu)據分(fen)析(xi)(xi)在各行(xing)業(ye)(ye)的應用場景，分(fen)工(gong)完(wan)成(cheng)大(da)型項目(mu)，可(ke)以(yi)獨立(li)完(wan)成(cheng)數(shu)據建模，數(shu)據報告撰寫。

適合人群
無論你是想(xiang)成為一名全職開(kai)發人員(yuan)，還(huan)是在從(cong)事(shi)運(yun)營或(huo)業務崗(gang)位，數據(ju)分(fen)析(xi)(xi)都是你所需要的(de)關(guan)(guan)鍵技(ji)(ji)能。任何沒有背(bei)景(jing)或(huo)只(zhi)有基礎知(zhi)識的(de)人都非常(chang)適合這門(men)課程，因為我們將從(cong)最基本(ben)的(de)Excel高(gao)級(ji)技(ji)(ji)能開(kai)始，并教你使(shi)用相關(guan)(guan)數據(ju)分(fen)析(xi)(xi)工具。

授課內容
章節1：Excel數據處理
章節2：基于Excel的SmartBI開發（選修）
章節3：Power BI學習
章節4：數據存儲之MySQL
章節5：Python數據科學
章節6：自然語言處理（選修）
章節7：R數據分析（選修）
章節8：統計學基礎
章節9：R語言數據挖掘（選修）
章節10：echarts（選修）
章節11：可視化開發框架-D3（選修）
章節12：SPSS modeler數據挖掘
章節13：數據采集和處理-爬蟲
章節14：數據采集和處理Kettle
章節15：數據采集處理Informatica
章節16：大數據離線分析平臺（選修）
章節17：大數據數據倉庫-Hive（選修）
章節18：商業智能與可視化-Tableau
章節19：商業智能與可視化- Matplotlib
章節20：商業智能與可視化- Pyecharts
章節21：機(ji)器學習（選修）

項目實戰
項目一：某新零售品牌綜合運營分析。分析該零售品牌營業額下滑的重要原因，學會如何整理規范的數據報告。
項目二：某商超產品關聯分析。應用定制表、假設檢驗、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計。應用指標、權重、決策樹模型，建立評分卡預測新貸款所屬放款類型，根據借貸客戶實際違約情況，對模型深入優化。
項目五：某房產連鎖品牌數據爬取。應用python爬取房產連鎖品牌的官網，獲取多個數據，利用機器學習模型預測房價。
項目六：某餐飲口碑網站數據爬取。應用python爬蟲到該餐飲口碑網站中，獲取指定品類的商家信息等關鍵信息，并利用這些數據來做餐廳選址參考。
項目七：某房產連鎖品牌數據可視化。綜合應用python 各種繪圖功能，結合條形圖、餅圖、詞云圖、熱力圖、地圖等，對該房產連鎖品牌的數據進行可視化展現。
項目八：某餐(can)飲公眾號(hao)運營分析。獲取(qu)該公眾號(hao)的(de)所有文(wen)章標題，通過描(miao)述性分析觀察每個詞的(de)頻數及其分布情況，結(jie)合 Matplotlib 進行可視化展示(shi)，并(bing)對詞進行“情感分析”。

（二）、大數據開發課程

課程簡介
本(ben)課程(cheng)(cheng)詳細(xi)講解了大數(shu)(shu)據生態體系(xi)的各個模塊的功能和開(kai)(kai)發技術。包括Hadoop體系(xi)中(zhong)的HDFS，Hbase、ZooKeeper進(jin)行(xing)數(shu)(shu)據操作(zuo)，MapReduce進(jin)行(xing)數(shu)(shu)據開(kai)(kai)發，YARN進(jin)行(xing)資源配置，Hive完成數(shu)(shu)據倉庫，Pig進(jin)行(xing)數(shu)(shu)據分析，理(li)解其基本(ben)原理(li)， Storm實時流式(shi)處理(li)，Spark大數(shu)(shu)據處理(li)框(kuang)架等(deng)。并通過實驗掌(zhang)握(wo)其操作(zuo)和編(bian)程(cheng)(cheng)開(kai)(kai)發。

教學目標
掌握大(da)數據主流技(ji)術體系各個(ge)模(mo)塊的(de)(de)功能和基本(ben)(ben)原理，掌握各個(ge)技(ji)術模(mo)塊的(de)(de)安裝，基本(ben)(ben)操(cao)作(zuo)與開發，能夠根據需求，完成對應模(mo)塊上(shang)的(de)(de)應用開發，理解大(da)數據解決方案中的(de)(de)技(ji)術框(kuang)架，能夠基于已(yi)有的(de)(de)框(kuang)架完成一般(ban)項目的(de)(de)大(da)數據應用開發。

適合人群
Java高(gao)級開發人(ren)員，數(shu)據分析、數(shu)據統計相關(guan)在(zai)職(zhi)(zhi)(zhi)人(ren)群，想從事大(da)數(shu)據開發工作的在(zai)職(zhi)(zhi)(zhi)人(ren)士 有職(zhi)(zhi)(zhi)業技能、崗位晉升(sheng)需求(qiu)的在(zai)職(zhi)(zhi)(zhi)人(ren)員 對大(da)數(shu)據開發感興趣的業界(jie)人(ren)士。

課程內容
章節1：Linux基礎
章節2：Java負基礎掃盲課程
章節3：JAVA語言基礎入門
章節4：JAVA核心編程
章節5：JavaWeb開發技術
章節6：傳統核心框架之SSH
章節7：MySQL基礎
章節8：Storm實時流式處理
章節9：Hadoop介紹
章節10：數據倉庫HIVE
章節11：分布式數據庫Hbase
章節12：計算模型MapReduce
章節13：分布式協作系統ZooKeeper
章節14：分布式文件系統HDFS體系結構
章節15：Spark項目入門與提高
章節16：Spark項目編譯
章節17：Spark平臺下的機器學習
章節18：Scala編程語言
章節19：ElasticSearch搜索引擎
章節20：Flink精講
章節21：機器學習
章(zhang)節22：超(chao)大集群調(diao)優

項目實戰
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：互聯網電商數據爬蟲項目，分析抓取、解析、存儲和監控。
項目三：Web應用云高頻實時處理項目，包含Web服務、Web日志及其他實時數據。
項目四：某大型網站日志分析項目，使用hadoop、mapreduce、hive清理進行分析。
項目五：移動業務感知項目，使用MR對多類數據分析，使用hive完成用戶維度關聯匯總。
項目六：用戶畫像分析系統項目，通過sqoop導入hdfs或spark的jdbc連接傳統數據庫。
項目七：非法網站監測系統項目，對日志數據進行實時采集、轉換與分發。
項目(mu)八：搭建(jian)個性(xing)化推(tui)薦系統。了(le)解算(suan)法(fa)原理及引擎RecEng操作，搭建(jian)電商推(tui)薦系統上線。

大數據分析與開發培訓