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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)維轉(zhuan)開發(fa)-運(yun)維工作(zuo)遇到瓶頸，想要轉(zhuan)開發(fa)崗(gang)位(wei)尋(xun)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(shi)：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(xue)(xue)評測與反饋-課程知識點(dian)測評，教學(xue)(xue)滿意(yi)度(du)測評，就(jiu)業滿意(yi)度(du)測評。

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
就業(ye)老師推薦學員就業(ye)，專業(ye)面試輔導，全程服務跟蹤(zong)

就業保障
大(da)(da)數匠(jiang)(jiang)教育與眾多知名公(gong)司合作。學(xue)員入學(xue)即簽訂“推(tui)薦就(jiu)(jiu)業(ye)(ye)(ye)(ye)協議”，學(xue)成即可就(jiu)(jiu)業(ye)(ye)(ye)(ye)。相比其他培(pei)訓機構，大(da)(da)數匠(jiang)(jiang)堅(jian)持以高薪就(jiu)(jiu)業(ye)(ye)(ye)(ye)為導向，定期舉專場招聘會，為優(you)秀(xiu)的(de)大(da)(da)數據人才提(ti)供更好(hao)的(de)職業(ye)(ye)(ye)(ye)發展機會。就(jiu)(jiu)業(ye)(ye)(ye)(ye)老師一(yi)對一(yi)指導，大(da)(da)廠(chang)office推(tui)薦，近百家企業(ye)(ye)(ye)(ye)內部直推(tui)，4+2全面服務(wu)為你的(de)高薪就(jiu)(jiu)業(ye)(ye)(ye)(ye)鋪路。

課程體系
大數(shu)匠教育圍繞大數(shu)據(ju)人才培育計劃，開(kai)設大數(shu)據(ju)領域兩個實用型(xing)課程，包括大數(shu)據(ju)分析、大數(shu)據(ju)開(kai)發。

（一）、大數據分析課程

課程簡介
根據(ju)嚴謹的(de)業(ye)務數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)教學大綱，從數據(ju)庫管理，統(tong)(tong)計理論方法，數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)主(zhu)要軟件應用，數據(ju)挖掘(jue)算法模型(xing)，一整套數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)流程技術(shu)進行系統(tong)(tong)講解(jie)。從金融、電(dian)商、零售、互(hu)聯網、醫藥、保(bao)險(xian)、房(fang)地(di)產等行業(ye)需求出(chu)發，結合在工作中實際遇到的(de)數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)案例，讓學員全(quan)面掌握商業(ye)數據(ju)分(fen)(fen)析(xi)的(de)能力。

教學目標
熟(shu)練掌握(wo)(wo)Excel、SPSS數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)，Power BI、tableau商(shang)業(ye)智能，掌握(wo)(wo)統計學理論(lun)知識(shi)，精通聚類(lei)(lei)、回歸(gui)、因子分(fen)析(xi)(xi)等算法，熟(shu)練掌握(wo)(wo)數(shu)據(ju)清洗，可以(yi)完成(cheng)缺失值填(tian)補、異常值處理等，掌握(wo)(wo)MySQL數(shu)據(ju)庫(ku)基本操作，精通數(shu)據(ju)可視化，例如箱線圖、動態圖等，學會簡單的Python網絡數(shu)據(ju)爬取，了解各類(lei)(lei)數(shu)據(ju)挖(wa)掘算法，掌握(wo)(wo)數(shu)據(ju)分(fen)析(xi)(xi)在(zai)各行業(ye)的應用場景，分(fen)工完成(cheng)大型項目，可以(yi)獨立完成(cheng)數(shu)據(ju)建模，數(shu)據(ju)報告撰寫。

適合人群
無(wu)論你是(shi)想成為一(yi)名(ming)全職開發人員(yuan)，還是(shi)在(zai)從(cong)事運營(ying)或業(ye)務崗位，數據分析都(dou)(dou)是(shi)你所需要的(de)關鍵(jian)技(ji)能(neng)。任何(he)沒有背景或只(zhi)有基礎知識(shi)的(de)人都(dou)(dou)非(fei)常適(shi)合這門課程，因(yin)為我們將從(cong)最(zui)基本(ben)的(de)Excel高級(ji)技(ji)能(neng)開始(shi)，并教你使用相(xiang)關數據分析工(gong)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：機器(qi)學習（選(xuan)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：某餐飲公眾(zhong)號運營分析(xi)(xi)。獲取(qu)該公眾(zhong)號的所有文章標題，通過描述性分析(xi)(xi)觀察每個(ge)詞的頻數及其分布(bu)情(qing)況(kuang)，結合 Matplotlib 進(jin)(jin)行(xing)可視化展示，并(bing)對詞進(jin)(jin)行(xing)“情(qing)感分析(xi)(xi)”。

（二）、大數據開發課程

課程簡介
本課(ke)程詳(xiang)細講解了大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)生(sheng)態體系(xi)的各個模塊(kuai)的功能和(he)開(kai)發(fa)技術。包括Hadoop體系(xi)中的HDFS，Hbase、ZooKeeper進行數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)操(cao)作(zuo)，MapReduce進行數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)開(kai)發(fa)，YARN進行資源配置(zhi)，Hive完(wan)成數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫(ku)，Pig進行數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分析，理解其(qi)基(ji)本原理， Storm實時流(liu)式處(chu)理，Spark大(da)數(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)處(chu)理框架等。并通過實驗掌握其(qi)操(cao)作(zuo)和(he)編程開(kai)發(fa)。

教學目標
掌(zhang)握大數(shu)據(ju)(ju)主流技(ji)術體系各個模塊(kuai)的功能(neng)(neng)和基本原(yuan)理，掌(zhang)握各個技(ji)術模塊(kuai)的安(an)裝，基本操作與(yu)開(kai)發，能(neng)(neng)夠根據(ju)(ju)需求(qiu)，完成(cheng)對應模塊(kuai)上的應用開(kai)發，理解(jie)大數(shu)據(ju)(ju)解(jie)決方案中的技(ji)術框架(jia)，能(neng)(neng)夠基于已有(you)的框架(jia)完成(cheng)一般項目的大數(shu)據(ju)(ju)應用開(kai)發。

適合人群
Java高級開發人(ren)(ren)員，數據分析、數據統計相關在(zai)職(zhi)人(ren)(ren)群(qun)，想從(cong)事大(da)數據開發工(gong)作的(de)(de)在(zai)職(zhi)人(ren)(ren)士 有職(zhi)業(ye)技能、崗(gang)位晉升(sheng)需求的(de)(de)在(zai)職(zhi)人(ren)(ren)員 對大(da)數據開發感(gan)興趣的(de)(de)業(ye)界(jie)人(ren)(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
章節22：超大集群(qun)調優

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。
項目八(ba)：搭建(jian)個性化(hua)推(tui)(tui)薦(jian)系統。了(le)解算(suan)法(fa)原(yuan)理及引擎RecEng操作，搭建(jian)電商推(tui)(tui)薦(jian)系統上線。

大數據分析與開發培訓