 班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號) |
| 每個班級的人數限3到5人，互動授課， 保障效果，小班授課。 |
| 上間和地點 |
上部份地點：【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】：北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】：金港大廈(和燕路)【武漢分部】：佳源大廈（高新二路）【成都分部】：領館區1號（中和大道）【沈陽分部】：沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】：鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】：河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班）：2019年1月26日 |
| 實驗設備 |
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| 質量保障 |
1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升職業資質。專注高端技術培訓15年，端海學員的能力得到大家的認同，受到用人單位的廣泛贊譽，端海的證書受到廣泛認可。 |
部份程大綱 |
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- 目標收益
通過本課程的教學，使學員充分了解和認識大數據的相關知識（大數據的應用范圍及相關技術思想），同時學會用主流的數據挖掘軟件完成數據挖掘建模任務，使學員掌握數據挖掘方法論CRISP-DM的本質。通過幾個具體的、典型的數據挖掘案例，使學員在掌握這些案例所用的技巧的同時，充分理解數據挖掘的方法論，實現舉一反三的效果，提高學員分析問題解決問題的實際能力。
- 主題 內容
大數據的介紹
- 1.1 什么是大數據：海量非結構化數據本身+處理方法
1.2 大數據為什么重要及大數據帶來的機遇：決定公司是否有未來和業務可延伸范圍
1.3 對大數據的深層理解：組成、特點介紹
1.4 大數據的相關技術與應用案例
數據采集：ETL工具
數據存取：關系數據庫；NoSQL、SQL等
基礎架構支持：云存儲；分布式文件系統等
計算結果展現：云計算；標簽云；關系圖等
1.5 大數據專題可能的演進路徑
- 數據分析基礎
- 2.1 數據分析的含義、主要做什么？
2.2 為什么要學習做好數據分析
2.3 數據分析的誤區和分析的關鍵
2.4 數據分析的6個步驟，3大方向（理清思路，尋找答案，觀點表達）案例形式詳細說明
步驟1：需求明確--理清思路
步驟2：數據收集--理清思路
步驟3：數據處理--尋找答案
步驟4：數據分析--尋找答案
步驟5：數據展示--觀點表達
步驟6：報表撰寫--觀點表達
分別對以上6個步驟以案例的方式詳細說明。
2.5 實踐：以數據分析項目為引，將數據分析的技能與業務結合，并應用于實際的工作之中
- 數據挖掘基礎
- 3.1 數據挖掘概述、基本理念、歷史發展進程、主要功能、發展趨勢
3.2 數據挖掘方法論：CRISP-DM、SEMMA
3.3 數據處理過程：變量的分類及類型，數據的質量、理解過程、準備過程
- 數據挖掘及數據分析技術
- 4.1.數據挖掘主要分析方法：
4.2 數據挖掘的實施
4.3 分析圖形：正態性檢驗 描述性統計 箱型圖、區間圖、時序圖介紹
4.4 數據挖掘的關鍵技術:數據預處理
4.5 數據挖掘效果的評估
4.6 實踐：SPSS結合相應的分析算法及展示圖形
- 構建**數據挖掘分析體系
- 5.1 分析團隊建設
5.2 分析工作管理
5.3 數據分析核心能力建設
5.4 分析工作與業務協同
- 數據挖掘應用
- 6.1 數據挖掘及管理經驗
6.2 數據挖掘在***行業領域的應用舉例
6.3 數據挖掘實踐舉例:客戶流失、趨勢發展分析等（結合SPSS軟件）
6.4 實踐：內容包括（從設計－>形成模型->應用）.
- 數據挖掘工具及未來研究的方向和熱點
- 7.1 幾種數據挖掘工具比較
7.2 典型工具介紹及使用范圍
7.3 如何選擇數據挖掘工具
7.4 數據挖掘的方向和熱點
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