"人工智能、机器学习、大数据" 时代
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“ABC”综合性 人才少, 工资奇高
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课程分层设计 分段培养模式 阶梯式成长

从数据分析 到大数据 再到机器学习

适配于不同层次、不同需求、不同学历、不同专业的学员需求

AI大数据分析师课程大纲
  • 第一阶段

    数据分析与挖掘

    第一阶段 数据分析与挖掘

    • 可掌握的核心能力

      (1)掌握数据分析工作的思路、方法论、工作流程与数据分析报告的写法与注意事项

      (2)熟练应用Excel工具完成数据分析师常见的80%的工作任务

      (3)熟练使用数据可视化工具(Power BI、Tableau)完成可视化数据分析报表面板

      (4)熟练使用数据挖掘工具完成一些初级的数据挖掘工作

    • 可解决的实际问题

      能够运用数据分析工具结合数据分析的思想
      与专业的方法帮助完成客户的数据分析需求,
      并借助可视化工具生成非常具有商业价值及
      展示味道的可视化报表与看板

    • 市场价值

      能够胜任:业务分析师、初级数据分析师及可视化数据分析师等工作,可以胜任的 数据挖掘工程师(初级)工作,根据目前市场就业学习员反馈看,普遍待遇在 8000~12000 之间

  • 第二阶段

    大数据开发与分析

    第二阶段 大数据开发与分析

    • 可掌握的核心能力

      1)掌握大数据开发与分析必备的基础知识与技能:Java、Python、Linux、Redis 、MongoDB、Scala

      (2)熟练应用大数据技术进行分布式数据存储、管理与结合业务进行开发

      (3)能够熟练的利用Python进行小数据分析与数据抓取工作

      (4)熟练应用大数据分析技术进行大数据的离线数据分析及实时进行大数据分析

      (5)熟练使用可视化技术对大数据进行离线及实时的图表展示

    • 可解决的实际问题

      1)能够完成海量互联网数据爬取、清洗、处理、转换等数据预处理工作,并同时 进行数据分析

      (2)能够运用大数据技术完成海量数据分布式存储与处理,进行离线及实时数据分析

      (3)能够对大数 据分析的结果结合可视化技术进行实时数据展示

    • 市场价值

      能够胜任:Python数据分析师、数据挖掘工程师及大数据开发工程师、大数据分 析师及大数据可视化分析师等工作,根据目前市场就业学习员反馈看,普遍待遇在 12000~25000 之间

获取详细课程大纲
以实战项目贯穿课程内容
每个阶段都由N个项目组成,项目涉及10+大行业 30+项目
包含:金融、保险、银行、广告、物流、教育、房地产、传统零食、政务、医疗、电商......
  • 数据分析与挖掘篇

    项目一 基于Tableau在线教育网站指标评估

    1、字段、维度、度量、分层、结构

    2、向下钻取、筛选器、计算字段

    3、函数与计算

    4、折线图视图展示与实现技巧

    5、地图视图展示与实现技巧

    6、仪表盘的实现

    7、仪表盘的美化

    8、视图部分数据突出显示

    9、多层筛选器的

  • 数据分析与挖掘篇

    项目二 基于MySQL小型商品进销存管理系统

    1、后台数据库的设计(MySQL)

    2、数据库相关复杂SQL语句实现

    - 数据库的CRUD

    - 高级查询

  • 数据分析与挖掘篇

    项目三 基于Powerquery豆瓣电影Top250数据分析

    1、Excel表格导入外部数据

    2、power query查询编辑器

    3、power query保留行

    4、power query转置

    5、power query拆分列

    6、power query删除列

    7、power query替换值

    8、power query导入数据

    9、power query合并查询

  • 数据分析与挖掘篇

    项目四 基于Python豆瓣电影分析系统

    1、Python基础语法与核心编程

    2、Python中的爬虫技术

    3、Numpy数据处理

    4、Pandas数据分析

    5、Matplotlib/PyEcharts的数据可视化等技术

  • 数据分析与挖掘篇

    项目五 基于Python豆瓣电影分析系统

    1、IBM SPSS Modeler简介

    2、GRISP-DM数据挖掘流程

    3、决策树算法

    4、银行用户挖掘模型

    5、模型应用

  • 大数据开发与分析篇

    项目一基于SSM+Maven大型电商实战项目

    1、大型Java项目架构演进解析

    2、开发环境安装与配置

    3、数据库表设计

    4、Mybatis的开发及使用

    5、Spring的入门及核心

    6、IOC和AOP

    7、SpringMVC体系结构和请求处理 控制器

    8、Spring+SpringMVC+Mybatis架构

    9、电商管理系统各模块的开发

  • 大数据开发与分析篇

    项目二某东大数据仓库订单客户数据分析

    1、数据仓库四层架构及功能

    2、Hive数据仓库体系

    3、物流订单分析业务

    4、ODS层、DIM层、PDW层数据抽取加载

    5、SQL实现常见物流订单用户分析

    6、互联网常见用户及业务分析

  • 大数据开发与分析篇

    项目三基于HADOOP电商数据分析平台

    1、网站数据分析常见业

    2、Flume数据采集企业架构

    3、Hbase分布式NoSQL存储网站日志

    4、MapReduce实现日志ETL解析

    5、MapReduce实现用户分析、访客统计

    6、Hive实现订单分析、会话分析

    7、前端可视化工具Highcharts

    8、任务流调度工具Azkaban

  • 大数据开发与分析篇

    项目四基于SparkSQL和MLlib 口碑商家客流量预测

    1、海量行为数据存储HDFS

    2、基于DSL的SparkSQL数据过滤提

    3、基于GBDT算法流量预测

    4、决策树和随机森林算法参数调优

    5、SparkSQL性能优化

  • 大数据开发与分析篇

    项目五某房产中介经纪人 风控管理平台(ARMP)

    1、SparkCore及SparkSQL行为数据处理

    2、SparkMLlib FPGrowth关联规则算法计算规则

    3、Spark SQL多维度检索经纪人行为明细

    4、Kafka实时接收分布式存储经纪人行为数据

    5、Spark Streaming实时监控经纪人违规操作

    6、采用SSM+ECharts前端分析数据展示

    7、使用Oozie进行离线任务调度处理

  • 人工智能篇

    项目一抓取豆瓣明星图片案例分析

    1、HTML基础知识

    2、python基础语法

    3、beautifulsoup模块

    4、requests模块

    5、os模块

  • 人工智能篇

    项目二基于RFM模型实现的 零售精准营销响应预测系统

    1、逻辑回归

    2、决策树

    3、支持向量机

    4、随机森林

  • 人工智能篇

    项目三基于LVD、贝叶斯模型算法实现 的电商行业商品评论与情感分析案例实战

    1、经典算法

    2、LDA

    3、贝叶斯模型

  • 人工智能篇

    项目四基于SVD协同过滤算法 实现的电影推荐系统

    1、推荐算法

    2、SVD矩阵分解

    3、协同过滤

  • 人工智能篇

    项目五基于Mahout、Spark Mlib实现 的推荐系统(电影推荐、社交推荐)

    1、Strom

    2、SparkStreaming

    3、Spark Mlib

    4、Spark Sql

    5、SPSS

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