太原哪里有數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?近幾年，大數(shù)據(jù)的概念已經(jīng)很普及了，無論是什么專業(yè)的培訓(xùn)中心生，估計(jì)都對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等熱門詞匯有所了解。越來越多的同學(xué)，希望能夠在申請(qǐng)研究生的時(shí)候轉(zhuǎn)到商業(yè)分析或者數(shù)據(jù)科學(xué)，可見，數(shù)據(jù)分析還是很受歡迎的。
太原哪里有數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析需要學(xué)習(xí)哪些課程?
1、java語言
java語法，java，java操作數(shù)據(jù)庫和hadoop;
2、sql語言
sql簡介，數(shù)據(jù)定義語言(ddl：data definition language)，mysql數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)操作語言(dml: data manipulation language)，多源數(shù)據(jù)表的聚合(join)，數(shù)據(jù)表的合并、交集，sql實(shí)用函數(shù)，實(shí)驗(yàn)：sql編程(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
3、linux
linux概念，linux的基本操作，實(shí)驗(yàn)8—linux上機(jī)操作(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，sh ell編程，實(shí)驗(yàn)：shell編程(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
4、python
python語言簡介，dataframe，python連接數(shù)據(jù)庫與hadoop系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)：python編程與數(shù)據(jù)分析(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
5、數(shù)據(jù)庫
數(shù)據(jù)庫的概念，mysql基礎(chǔ)，實(shí)驗(yàn)：mysql的安裝(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，mysql的配置，實(shí)驗(yàn)：mysql的配置(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，創(chuàng)建數(shù)據(jù)表，實(shí)驗(yàn)：數(shù)據(jù)庫建表，mysql用戶管理，實(shí)驗(yàn)：數(shù)據(jù)庫建表，數(shù)據(jù)上傳(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
6、數(shù)據(jù)建模
數(shù)據(jù)建模概念，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)建模的特點(diǎn)，元數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)字典，實(shí)驗(yàn)：學(xué)校管理數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)建模(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
7、指標(biāo)體系
基本計(jì)量(介紹總量指標(biāo)、相對(duì)指標(biāo)、平均數(shù)、中值、范圍、百分?jǐn)?shù)等等)，指標(biāo)體系的概念(電商為例)，指標(biāo)體系的應(yīng)用技術(shù)，利用指標(biāo)表達(dá)經(jīng)營狀況(電商為例)，實(shí)驗(yàn)：指標(biāo)設(shè)計(jì)(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
8、tableau
tableau簡介，數(shù)據(jù)連接，數(shù)據(jù)編輯與融合，可視化分析操作，繪制地圖，設(shè)計(jì)儀表板與故事，實(shí)驗(yàn)：完整實(shí)戰(zhàn)案例(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))
9、excel數(shù)據(jù)分析
excel用于數(shù)據(jù)分析的案例，excel的function，excel的圖表，實(shí)驗(yàn)：excel數(shù)據(jù)分析(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
10、hadoop
hadoop原理，hdfs與mapreduce，實(shí)驗(yàn)：mapreduce編程(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，hive，實(shí)驗(yàn)：hive編程(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，spark，實(shí)驗(yàn)：spark編程(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
11、數(shù)據(jù)倉庫
數(shù)據(jù)倉庫概念，etl基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計(jì)，數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)與軟件，實(shí)驗(yàn)：從數(shù)據(jù)庫到數(shù)據(jù)倉庫(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，數(shù)據(jù)清洗與軟件，實(shí)驗(yàn)：數(shù)據(jù)清洗(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
12、常見統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)
統(tǒng)計(jì)概率分布，數(shù)據(jù)分布的描述(介紹統(tǒng)計(jì)表與統(tǒng)計(jì)圖。不同概率分布的計(jì)量描述方法)，數(shù)據(jù)樣本偏差分析，假設(shè)檢驗(yàn)，回歸(線性與邏輯回歸)，實(shí)驗(yàn)：統(tǒng)計(jì)分析方法的實(shí)際應(yīng)用(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
13、數(shù)據(jù)分析報(bào)告的撰寫
數(shù)據(jù)分析報(bào)告的原則，數(shù)據(jù)分析報(bào)告的作用，數(shù)據(jù)分析報(bào)告的種類，數(shù)據(jù)分析報(bào)告的結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)分析報(bào)告案例鑒賞，實(shí)驗(yàn)：分析報(bào)告寫作實(shí)戰(zhàn)案例(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
14、爬蟲
基本的正則表達(dá)式、python單線程爬蟲、xpath與多線程爬蟲、scrapy，掌握如何編寫定向爬蟲，能使用python的requests模塊和正則表達(dá)式編寫簡單的爬蟲，能使用scrapy開源爬蟲框架與數(shù)據(jù)庫配合提高爬取效率，了解動(dòng)態(tài)加載網(wǎng)頁內(nèi)容的爬取和應(yīng)對(duì)一些反扒蟲機(jī)制的方法，實(shí)驗(yàn)：爬蟲實(shí)戰(zhàn);
15、其他分析軟件介紹
sas介紹，spss介紹，了解sas的基本界面和編程，了解spss的基本界面和編程;
16、機(jī)器學(xué)習(xí)
決策樹，聚類分析，關(guān)聯(lián)分析，實(shí)驗(yàn)：商業(yè)決策規(guī)則的生成實(shí)戰(zhàn)案例(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，實(shí)驗(yàn)：同類型客戶群體的發(fā)現(xiàn)實(shí)戰(zhàn)案例(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))，實(shí)驗(yàn)：客戶細(xì)分(使用上述客戶profiling數(shù)據(jù)表，關(guān)聯(lián)+分類)實(shí)戰(zhàn)案例(實(shí)驗(yàn)手冊(cè))
17、常見數(shù)據(jù)量化分析技術(shù)
數(shù)據(jù)分析方法，如對(duì)比分析法、分組分析法、結(jié)構(gòu)分析法、平均分析法、交叉分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、漏斗圖分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等，5w2h分析原理，數(shù)據(jù)分析的三個(gè)方向與數(shù)據(jù)分析法的選擇，實(shí)驗(yàn)：數(shù)據(jù)分析方法的實(shí)際應(yīng)用(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
18、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目強(qiáng)化
大數(shù)據(jù)職業(yè)介紹，大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識(shí)，可視化設(shè)計(jì)邏輯與實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)質(zhì)量控制理論，面向分析的數(shù)據(jù)編程范例，數(shù)據(jù)項(xiàng)目設(shè)計(jì)與執(zhí)行，實(shí)驗(yàn)：電商相關(guān)者體數(shù)據(jù)分析的實(shí)戰(zhàn)案例(實(shí)驗(yàn)手冊(cè));
太原哪里有數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?數(shù)據(jù)正在變得越來越常見，小到我們每個(gè)人的社交網(wǎng)絡(luò)、消費(fèi)信息、運(yùn)動(dòng)軌跡……，大到企業(yè)的銷售、運(yùn)營數(shù)據(jù)，產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，交通網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)……
如何從海量數(shù)據(jù)中獲得別人看不見的知識(shí)，如何利用數(shù)據(jù)來武裝營銷工作、優(yōu)化產(chǎn)品、用戶調(diào)研、支撐決策，數(shù)據(jù)分析可以將數(shù)據(jù)的價(jià)值大化。
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