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太原哪里有数据分析培训机构

  太原哪里有数据分析培训机构?近几年,大数据的概念已经很普及了,无论是什么专业的培训中心生,估计都对机器学习、人工智能等热门词汇有所了解。越来越多的同学,希望能够在申请研究生的时候转到商业分析或者数据科学,可见,数据分析还是很受欢迎的。

  太原哪里有数据分析培训机构?学习数据分析需要学习哪些课程?

  1、java语言

  java语法,java,java操作数据库和hadoop;

  2、sql语言

  sql简介,数据定义语言(ddl:data definition language),mysql数据类型,数据操作语言(dml: data manipulation language),多源数据表的聚合(join),数据表的合并、交集,sql实用函数,实验:sql编程(实验手册);

  3、linux

  linux概念,linux的基本操作,实验8—linux上机操作(实验手册),sh ell编程,实验:shell编程(实验手册);

  4、python

  python语言简介,dataframe,python连接数据库与hadoop系统,实验:python编程与数据分析(实验手册);

  5、数据库

  数据库的概念,mysql基础,实验:mysql的安装(实验手册),mysql的配置,实验:mysql的配置(实验手册),创建数据库,创建数据表,实验:数据库建表,mysql用户管理,实验:数据库建表,数据上传(实验手册);

  6、数据建模

  数据建模概念,关系型数据库数据建模的特点,元数据与数据字典,实验:学校管理数据库数据建模(实验手册);

  7、指标体系

  基本计量(介绍总量指标、相对指标、平均数、中值、范围、百分数等等),指标体系的概念(电商为例),指标体系的应用技术,利用指标表达经营状况(电商为例),实验:指标设计(实验手册);

  8、tableau

  tableau简介,数据连接,数据编辑与融合,可视化分析操作,绘制地图,设计仪表板与故事,实验:完整实战案例(实验手册)

  9、excel数据分析

  excel用于数据分析的案例,excel的function,excel的图表,实验:excel数据分析(实验手册);


  10、hadoop

  hadoop原理,hdfs与mapreduce,实验:mapreduce编程(实验手册),hive,实验:hive编程(实验手册),spark,实验:spark编程(实验手册);

  11、数据仓库

  数据仓库概念,etl基础,数据仓库的设计,数据仓库的实现与软件,实验:从数据库到数据仓库(实验手册),数据清洗与软件,实验:数据清洗(实验手册);

  12、常见统计分析技术

  统计概率分布,数据分布的描述(介绍统计表与统计图。不同概率分布的计量描述方法),数据样本偏差分析,假设检验,回归(线性与逻辑回归),实验:统计分析方法的实际应用(实验手册);

  13、数据分析报告的撰写

  数据分析报告的原则,数据分析报告的作用,数据分析报告的种类,数据分析报告的结构,数据分析报告案例鉴赏,实验:分析报告写作实战案例(实验手册);

  14、爬虫

  基本的正则表达式、python单线程爬虫、xpath与多线程爬虫、scrapy,掌握如何编写定向爬虫,能使用python的requests模块和正则表达式编写简单的爬虫,能使用scrapy开源爬虫框架与数据库配合提高爬取效率,了解动态加载网页内容的爬取和应对一些反扒虫机制的方法,实验:爬虫实战;

  15、其他分析软件介绍

  sas介绍,spss介绍,了解sas的基本界面和编程,了解spss的基本界面和编程;

  16、机器学习

  决策树,聚类分析,关联分析,实验:商业决策规则的生成实战案例(实验手册),实验:同类型客户群体的发现实战案例(实验手册),实验:客户细分(使用上述客户profiling数据表,关联+分类)实战案例(实验手册)

  17、常见数据量化分析技术

  数据分析方法,如对比分析法、分组分析法、结构分析法、平均分析法、交叉分析法、综合评价分析法、漏斗图分析法、矩阵关联分析法等,5w2h分析原理,数据分析的三个方向与数据分析法的选择,实验:数据分析方法的实际应用(实验手册);

  18、大数据项目强化

  大数据职业介绍,大数据的基础知识,可视化设计逻辑与实现,数据质量控制理论,面向分析的数据编程范例,数据项目设计与执行,实验:电商相关者体数据分析的实战案例(实验手册);

  太原哪里有数据分析培训机构?数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,交通网络数据……

  如何从海量数据中获得别人看不见的知识,如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策,数据分析可以将数据的价值大化。


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