 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班）：2020年3月16日 |
| 实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
一、培训目标
1.掌握业界最流行的大数据分析及可视化方法与技巧；
2.深入理解业界成熟的大数据分析及可视化实践应用；
3.充分掌握大数据中心建模及数据平台架构
4.掌握数据驱动体系及数据预测模型的构建；
5.手把手带你玩转数据可视化呈现方式，更好的呈现数据价值；
6.互联网场景下的大数据分析及可视化应用；
7.深刻理解互联网跨界领域的创新。
二、 培训对象
1.大数据分析应用开发工程师
2.大数据分析项目的规划咨询管理人员
3.大数据分析项目的IT项目高管人员
4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师
5.大数据分析集群运维工程师
6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
三、课程大纲
时间 课程模块 课程内容
大数据分析介绍 1.数据分析背景
2.数据挖掘流程
3.常用数据分析挖掘工具介绍
用户画像 1.用户画像介绍
2.用户画像在产品设计中应用
3.用户画像在联通的案例分享
4.用户画像在电力行业的案例分享
下午 数据挖掘常用模型 1.数据挖掘模型的分类
2.数据挖掘模型介绍
3.机器学习算法的优势
案例分享 1.超市购物篮分析的案例分享
2.利用KNN算法识别恶性乳癌病患者的案例分享
3.利用气候数据对某酒店洗漱用品销量进行预测的案例分享
航空公司客户价值分析 1.背景与挖掘目标
2.分析方法与过程
3.数据探索分析
4.数据预处理
5.模型构建
6.模型应用
基于数据挖掘技术的市财政收入分析预测模型 1、背景与挖掘目标
2、分析方法与过程
3、数据探索分析
4、数据预处理
5、模型构建
6、模型应用
如何高效地对复杂数据进行清洗与转换 1.数据清洗的重要性
2.缺失值的产生机制
3.利用数据分析技术对缺失值查补
4.异常值的产生机制
5.利用数据分析技术识别异常值
如何用R语言对复杂数据进行可视化 1.常用的复杂数据绘图方式
1)散点图矩阵
2)高密度散点图
3)箱线图
4)马赛克图
2.快速对面板数据进行绘图
1)绘制分组分面板条形图
2)绘制分面板点图
3)三维散点图
4)三维曲面图
3.对数据进行交互可视化
4.综合案例分享：快速搭建数据分析平台原型 |
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