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                                          天津達內教育

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                                          全國統一學習專線 9:00-21:00

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                                          天津達內大數據分析培訓班

                                          天津達內大數據分析培訓班

                                          授課機構: 天津達內教育

                                          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

                                          優惠價格: 請咨詢客服

                                          咨詢電話:13011377451

                                          課程介紹

                                          發布日期:2023-01-10 14:05

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                                          天津大數據分析培訓班
                                           

                                          天津大數據分析培訓班,在天津學大數據分析推薦天津達內教育。達內大數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,讓您在業務數據分析、計算機編程、數據挖掘/機器學習算法上獲得全面提升:從基礎的數據分析理論方法到需備的數據分析算法,再到流行的數據可視化技術以及基于Python的數據分析語言,直至時下熱門的大數據分析技術。

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


                                          —— 大數據分析和數據分析師的含義——



                                          • 培養目標 什么是大數據分析 icon

                                            隨著大數據(BIG DATA)時代的來臨,數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等圍繞大數據的商業價值利用,逐漸成為企業和資本爭相追捧的焦點。商業大數據分析,是指通過技術和數據分析工具對規模巨大的商業數據進行多維度分析,洞悉用戶屬性特征和行為習慣,挖掘用戶個性化需求,預測業務狀況,改進決策流程,并通過自動化流程實現用戶交互。

                                          • 就業方向 數據分析師含義 icon

                                            數據分析師是指專門從事數據搜集、整理、 分析,并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。阿里巴巴研究員薛貴榮曾表示,"數據分析師就是一群玩數據的人,玩出數據的商業價值,讓數據變成生產力。


                                          ——天津大數據分析培訓哪家機構好,達內教學特點 ——


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                                          學掌門

                                          達內旗下的在線IT職業教育平臺,目前已推出眾多內容優質、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 業用人需求。Atstudy個性化的教學和學習形式,有助 于實現真正意義上的因材施教效果。

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                                          達內

                                          達內,全稱達內軟件技術股份有限公司,成 立于2004年,是*IT職業人才培訓領域的先行者,公司 總部位于上海,在北京、天津、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和分支服務機 構。2016年4月,達內在新三板掛牌上市(股票代碼: 836392,2020年4月入選創新層),成為備受矚目的創新 型IT企業

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


                                          —— 天津大數據分析培訓哪家機構好?達內的六大教學服務 ——
                                          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 04
                                          注重實踐能力的培訓,演練多個企業級真實項目,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


                                          —— 天津大數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 數據分析入門

                                          1、數據分析入門 2、數據分析的意義

                                          3、數據分析的流程控制 4、數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、滴答拼車實戰演練 4、其他思維導圖介紹

                                          專業展現—PPT

                                          1、專業展現——PPT 2、基本簡介

                                          3、幾個不得不說的真相 4、經驗分享

                                          5、實戰動畫

                                          數據分析工具安裝與環璄配置

                                          1、Excel工具的安裝、配置與環璄測試

                                          2、Power BI工具的安裝、配置與環璄測試

                                          3、Tableau工具的安裝、配置與環璄測試

                                          4、MySQL數據庫的安裝、配置與環璄測試

                                          5、SPSS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試

                                          6、SAS數據挖掘工具安裝、配置與環璄測試

                                          7、Python開發工具的安裝、配置與開發環璄測試

                                          Linux基礎應用之大數據必知必會

                                          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系統管理

                                          數據分析的Python語言基礎

                                          1、python課程的目的 2、使用JupyterLab

                                          3、python數據類型 4、元組、列表、字典

                                          5、python分支結構 6、python字符串處理+隨機函數

                                          7、pthon循環結構 8、python面向過程函數操作

                                          9、python面向對象

                                          問題定義與數據獲取 數據分析項目流程

                                          1、問題界定 2、問題拆分 3、指標確定

                                          4、數據收集 5、報告方案 6、趨勢預測

                                          7、數據分析 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

                                          數據清洗與處理

                                          1、數據科學過程 2、數據清洗定義

                                          3、數據清洗任務 4、數據清洗流程

                                          5、數據清洗環境 6、數據清洗實例說明

                                          7、數據標準化 8、數據格式與編碼

                                          9、數據清洗常用工具 10、數據清洗基本技術方法

                                          11、數據抽取 12、數據轉換與加載

                                          內部數據的獲取

                                          1、產品數據 2、用戶數據

                                          3、行為數據 4、訂單數據

                                          外部公開數據

                                          1、開放網站 2、政務公開數據

                                          3、數據科學競賽 4、數據交易平臺

                                          5、行業報告 6、指數平臺

                                          Web網站數據抓取

                                          1、財經數據抓取 2、投資數據抓取

                                          3、房產數據抓取 4、輿情數據抓取

                                          5、娛樂數據抓取 6、新媒體數據抓取

                                          數據查詢與提取 SQL基礎操作

                                          1、建庫 2、建表

                                          3、建約束 4、創建索引

                                          5、添加、刪除、修改數據

                                          利用SQL完成數據的預處理

                                          1、缺失值處理:對缺失數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據

                                          利用SQL進行業務數據查詢

                                          1、利用SQL進行簡單的業務數據查詢

                                          2、利用SQL完成復雜條件查詢

                                          3、利用多表關聯完成復雜業務查詢

                                          4、利用嵌套子查詢完成復雜業務數據分析

                                          SQL分析

                                          1、聚合、分組、排序 2、函數

                                          3、行列轉換 4、視圖與存儲過程

                                          業務指標統計分析

                                          1、業務數據表關聯查詢及查詢

                                          2、結果縱向融合

                                          3、?常業務需求數據寬表構建

                                          4、應??查詢處理復雜業務

                                          數理統計基礎 數據分析的數學基礎

                                          1、計算和連續函數的性質 2、導數/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、泰勒級數、傅里葉級數、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、凸優化

                                          Python數據分析 基于Numpy庫的Python數據科學計算

                                          1、創建數組 2、切片索引

                                          3、數組操作 4、字符串函數

                                          5、數學函數 6、統計函數

                                          基于Pandas庫的Python數據處理與分析

                                          1、直方圖:探索變量的分布規律 2、條形圖:展示數值變量的集中趨勢

                                          3、散點圖:表示整體數據的分布規律 4、箱線圖:表示數據分散性,中位數

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

                                          7、熱力圖:表未數值的大小或者相關性的高低

                                          大數據分析 HIVE大數據查詢平臺搭建

                                          1、大數據概述

                                          2、?數據集群 Hadoop 架構

                                          3、Hive開發環璄搭建

                                          HIVE與MySQL進行數據交換

                                          1、從MySQL中導入數據到Hive

                                          2、從Hive導出數據到MySQL

                                          HQL海量業務數據需求查詢

                                          1、Hive數倉

                                          2、HQL 數據查詢基礎語法

                                          HQL海量業務數據需求查詢

                                          1、從MySQL中導入數據到Hive

                                          2、從Hive導出數據到MySQL

                                          HQL業務數據指標統計分析

                                          1、分區表 2、分桶表

                                          3、關聯表 4、數據查詢

                                          HQL海量數據查詢優化

                                          1、常?內置函數及開窗函數

                                          2、特殊類型數組查詢?式

                                          3、HQL 查詢語句優化技巧

                                          建模與數據挖掘 數據挖掘與分析算法

                                          1、描述統計 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、列聯表分析 12、聚類分析

                                          數據挖掘工具SPSS

                                          1、從MySQL中導入數據到Hive

                                          2、從Hive導出數據到MySQL

                                          HQL海量業務數據需求查詢

                                          1、課程規劃與簡介 2、數據挖掘項目生命周期

                                          3、簡單的統計學基礎 4、用Modeler試手挖掘流程

                                          5、數據挖掘的知識類型 6、商業分析基礎簡介

                                          7、信度分析 8、因子分析 9、回歸分析 10、對應分析

                                          11、列聯表分析 12、聚類分析

                                          數據挖掘工具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

                                          5、SAS數據集操作1-合并 6、SAS數據集操作2-排序與對比

                                          7、SAS數據集操作3-查重與篩選 8、練習-斐波那契數列

                                          9、練習-百元百雞問題

                                          人工智能預測算法 人工智能實戰預測數據算法

                                          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、參數設置

                                          5、特征選擇、特征工程 6、回歸預測模型實戰

                                          7. 分類預測試模型實戰 8. 聚類模型實戰

                                          9、集成學習 10、模型優化

                                          可視化商業報告撰寫 商業智能與可視化分析實戰

                                          案例-1:BI電商數據市場分析項目實戰

                                          案例-2:BI電商數據客戶分析項目實戰

                                          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

                                          數據可視化報告撰寫

                                          1、數據可視化的概念 2、 數據可視化的意義

                                          3、 數據可視化的對比 4、 數據可視化的分類

                                          5、數據可視化圖表舉例 6、 數據可視化應用領域

                                          7、數據可視化步驟 8、 數據可視化工具梯度

                                          9、圖表呈現流程 10、數據報告撰寫

                                          實戰:O2O電商平臺功能優化效果評估及可視化數據分析報告撰寫

                                          1、了解電商業務背景

                                          2、以客戶分析為應用場景,對數據進行加載、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布

                                          商業分析項目實戰 商業項目實戰

                                          商業項目實戰01:電商數據分析——分析方式之漏斗模型及數據量化

                                          商業項目實戰02:電商用戶行為與營銷模型實戰

                                          商業項目實戰03:金融風控模型的構建與分析實戰

                                          商業項目實戰04:展會電話邀約項目數據分析實戰

                                          商業項目實戰05:零售行業數據分析



                                          學員評價ASK list

                                          • 孩**評價:我是2020年8月進入達內,之前培訓過數控車床,做過熱處理,進過電子廠,做過服務員,也有在家閑置的經歷。迷茫過,因為沒有一個好的出路,我選擇來到這里。相信有不少的學弟學妹們和我有相同的經歷。我時刻告訴自己:我來達內就是為了混一個好的出路,為了未來我選擇了付出。說一下我的學習情況吧!就一個詞:用心!先,我來這里的目的是明確的!不要迷茫,不要混日子這些我都經歷過!關鍵是有一個明確的目標!為了這個目標你可以為之付出!其次,要有一個好的計劃!預習和總結我認為是非常重要的!想一下!你沒有預習你怎么知道這一章自己有什
                                            手機號碼: 144****1339   評價時間: 2023-06-05
                                          • 女**評價:轉眼已是四個月了,猶記得當初來到達內時的迷茫與頹廢。我的目標自始至終都是設計師,這是我的專業,也是我的愛好。我非常的喜歡它,可是我卻不能用它來當做我的工作,我很傷心??墒俏乙仓肋@是因為我懂得還是太少, 我缺少系統的學習,甚至連軟件都是半生不熟的。于是我來到了達內。我當初不知道這到底是不是正確的決定,但是我只能去拼,拼一把,不然我只能回家,永遠都無法外出闖蕩。事實證明我是正確的,我學到了很多。平面設計、網頁設計、移動端設計。甚至連我很久都沒有練習的手繪都撿起來了。PS、AI更加的嫻熟,甚至以前很向往的DW
                                            手機號碼: 153****3102   評價時間: 2023-06-05
                                          • 袁**評價:我非常喜歡編程,*學習計算機專業,畢業求職時才發現*的課程就像一鍋大雜燴,與步入社會后具體崗位分工還有些差異,我的各科成績都還不錯,只是不了解具體的工作情況,沒有針對性地做過就業準備,面對求職內心不免有些慌亂,加上缺少實踐經驗和計算機技術的快速更新,我預感要順利地找到一份理想的工作并不容易,我開始想辦法補短,為找到一份好工作做準備。 我覺得*快途徑就是學習培訓,由于在*期間曾參加*生acm程序設計大賽,并榮幸地獲得了二等獎,我*時間在網上找到了達內,我決定學習自己喜愛并且發展趨勢好的Web前端。 通過詳細
                                            手機號碼: 156****6644   評價時間: 2023-06-05
                                          • 吳**評價:因為對設計比較感興趣,又經過了解互聯網行業的UI設計發展不錯,所以自己就決定學UI設計。在決定學UI設計時,也想過自學,不過自己覺著自學太費時間,自己的自制力也不是很強的那種,所以后面就報了達內的培訓班。因為興趣在先,自己在學習的時候就很認真,喜歡去鉆研,加上達內老師認真地從基礎知識開始講起,結合實際項目案例進行知識要點、難點的講解,讓我很容易理解,學習起來很輕松。通過四個月左右,達內老師悉心地指導和自己認真的學習,臨近畢業自己已經可以獨立設計一個普通的作品了。在找工作面試過程中,自己也比較自信,很快就找
                                            手機號碼: 139****7538   評價時間: 2023-06-06
                                          • 黃**評價:首先,作為達內的畢業生,我感到榮幸與自豪,通過在達內四個月的培訓,我順利的進入了Java開發行業,十分感激。下面說說我的一點點體會:一是、學習力的重要性。既然我們選擇了技術這條路,那么比別人懂得深,比別人早將是我們*大競爭力,在工作中沒有時間等你把某一方面東西全部學好后再用,因為技術早已更新,你也就失去了競爭力。二是、要注意提高自己的綜合競爭力。技術大牛不一定除了技術外其他的知識什么都不懂,要全面發展提高自己的綜合實力,一個人的綜合實力才是競爭的*大資本。其次,達內的教學計劃也是它成功的因素之一,科學的、
                                            手機號碼: 186****7562   評價時間: 2023-06-05
                                          • 先**評價:時間轉眼即逝。從*初的一臉懵逼,到現在的手到擒來。感謝達內,感謝我的班主任跟項目經理是他們讓我一步一步成長至今。之前的工作也還算可以,工作波瀾不驚,也并不是我想要的工作。之所以選擇學習編程,也不是心血來潮,而是經過了深思熟慮的,上學的時候主修日語,現在學好java編程,想著后期出國工作,讓自己的能力都可以得到鍛煉跟提升,也是完成了自己的一個小夢想。說實話,當初剛來到達內的時候心里還是很發毛了,畢竟以前沒有接觸過編程,只是在上學期間學過一些簡單的計算機操作,完全沒有什么java,c++之類的概念,也是怕學不
                                            手機號碼: 182****8538   評價時間: 2023-06-05
                                          • 沈**評價:現在*所學專業與公司需求嚴重脫節,導致*生畢業之后就業非常難,不能夠很快適應工作的節奏!而用人單位也非常缺乏人才,遭遇招聘難的問題!這就使得職業培訓機構應運而生,為企業和就職者提供了橋梁,雙向服務,解決了招聘難和求職難兩大社會難題!IT行業近幾年來發展迅猛,已經成為*高薪資的代名詞,所以,很多人想轉入這個行業!一直以來對IT都有濃厚的興趣,也想加入這個行列,需經過專業的職業培訓,聽說達內非常好,是業界的領跑者,零基礎也可以學得很專業,然后找到很好的工作,于是想去試一下!達內的環境很好,學習氛圍也很濃厚,大
                                            手機號碼: 135****4839   評價時間: 2023-06-05
                                          • 郭**評價:學習一門技術后,找工作的時候*關心的就是工資了,聽說,在達內學習結束后,達內幫忙找工作,都是一些名企,平均工資都蠻高的。不過工資和你的能力是成正比的,如果能力高,工資肯定高,哪有不勞而獲的事情嘛。我*室友在里面學習平面設計,上*的時候她就很喜歡畫畫,審美能力也很強,因為我們所學的專業是Java編程,對于女孩子來說實在太枯燥了,她就選擇了興趣方面的行業,做一名平面設計師。她就畢業了,據她所說,所學到的技術都是可以在實際操作中運用到的,整個學習的過程,老師都非常注重動手操作能力,可以把技術做到學以致用,可能是
                                            手機號碼: 176****3320   評價時間: 2023-06-05

                                          更多培訓課程,學習資訊,課程優惠,課程開班,學校地址等學校信息,請進入 天津達內教育網站詳細了解
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