 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
| 每个班级的人数限3到5人，互动授课， 保障效果，小班授课。 |
| 上间和地点 |
上部份地点：【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
最近开间(周末班/连续班/晚班）：2019年1月26日 |
| 实验设备 |
◆小班教学，教学效果好
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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、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书，提升职业资质。专注高端技术培训15年，端海学员的能力得到大家的认同，受到用人单位的广泛赞誉，端海的证书受到广泛认可。 |
部份程大纲 |
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- 目标收益
通过本课程的教学，使学员充分了解和认识大数据的相关知识（大数据的应用范围及相关技术思想），同时学会用主流的数据挖掘软件完成数据挖掘建模任务，使学员掌握数据挖掘方法论CRISP-DM的本质。通过几个具体的、典型的数据挖掘案例，使学员在掌握这些案例所用的技巧的同时，充分理解数据挖掘的方法论，实现举一反三的效果，提高学员分析问题解决问题的实际能力。
- 主题 内容
大数据的介绍
- 1.1 什么是大数据：海量非结构化数据本身+处理方法
1.2 大数据为什么重要及大数据带来的机遇：决定公司是否有未来和业务可延伸范围
1.3 对大数据的深层理解：组成、特点介绍
1.4 大数据的相关技术与应用案例
数据采集：ETL工具
数据存取：关系数据库；NoSQL、SQL等
基础架构支持：云存储；分布式文件系统等
计算结果展现：云计算；标签云；关系图等
1.5 大数据专题可能的演进路径
- 数据分析基础
- 2.1 数据分析的含义、主要做什么？
2.2 为什么要学习做好数据分析
2.3 数据分析的误区和分析的关键
2.4 数据分析的6个步骤，3大方向（理清思路，寻找答案，观点表达）案例形式详细说明
步骤1：需求明确--理清思路
步骤2：数据收集--理清思路
步骤3：数据处理--寻找答案
步骤4：数据分析--寻找答案
步骤5：数据展示--观点表达
步骤6：报表撰写--观点表达
分别对以上6个步骤以案例的方式详细说明。
2.5 实践：以数据分析项目为引，将数据分析的技能与业务结合，并应用于实际的工作之中
- 数据挖掘基础
- 3.1 数据挖掘概述、基本理念、历史发展进程、主要功能、发展趋势
3.2 数据挖掘方法论：CRISP-DM、SEMMA
3.3 数据处理过程：变量的分类及类型，数据的质量、理解过程、准备过程
- 数据挖掘及数据分析技术
- 4.1.数据挖掘主要分析方法：
4.2 数据挖掘的实施
4.3 分析图形：正态性检验 描述性统计 箱型图、区间图、时序图介绍
4.4 数据挖掘的关键技术:数据预处理
4.5 数据挖掘效果的评估
4.6 实践：SPSS结合相应的分析算法及展示图形
- 构建**数据挖掘分析体系
- 5.1 分析团队建设
5.2 分析工作管理
5.3 数据分析核心能力建设
5.4 分析工作与业务协同
- 数据挖掘应用
- 6.1 数据挖掘及管理经验
6.2 数据挖掘在***行业领域的应用举例
6.3 数据挖掘实践举例:客户流失、趋势发展分析等（结合SPSS软件）
6.4 实践：内容包括（从设计－>形成模型->应用）.
- 数据挖掘工具及未来研究的方向和热点
- 7.1 几种数据挖掘工具比较
7.2 典型工具介绍及使用范围
7.3 如何选择数据挖掘工具
7.4 数据挖掘的方向和热点
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