鄭州數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)班哪家好?尋回答去。作為一所專業(yè)的IT培訓(xùn)學(xué)?！幽闲禄ヂ?lián)教育

，我們吸取以往的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，采取多元化教學(xué)模式，將更快、更優(yōu)作為教學(xué)理念，為莘莘學(xué)子提供便利。

新互聯(lián)科技有限公司是一家雙軟認(rèn)證和高新科技企業(yè)認(rèn)證的技術(shù)研發(fā)企業(yè)，專注于IT技術(shù)研發(fā)，以追求技術(shù)的先進(jìn)性作為團(tuán)隊的精神導(dǎo)向，由IT教育家、IT評論家、著名投資人孟超先生所創(chuàng)立。在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)圈里被稱為大數(shù)據(jù)教父。創(chuàng)始團(tuán)隊來源于華為和中興核心技術(shù)開發(fā)團(tuán)隊。

公司執(zhí)行合伙人北京晟壁科技有限公司CEO張鵬先生是北京航空航天大學(xué)工商管理碩士，2006年到2013年擔(dān)任中興通訊區(qū)域項目總監(jiān)，PMI中國認(rèn)證PMP高級項目管理講師，中石油特邀項目管理講師。

公司專注于四大產(chǎn)品線：電子商務(wù)、日志管理、云計算SOA、財務(wù)共享。旗下公司包括實(shí)力雄厚的研發(fā)中心北京晟壁科技有限公司。創(chuàng)始團(tuán)隊來自于華為中興的核心的技術(shù)團(tuán)隊，現(xiàn)有研發(fā)人員2000人，為通信、金融、石油、政府部門、零售業(yè)、服務(wù)業(yè)等各個領(lǐng)域提供一體化的企業(yè)信息化解決方案。研發(fā)各領(lǐng)域信息化管理系統(tǒng)50多個,并取得10度個軟件著作權(quán)證書.經(jīng)過多年對技術(shù)革新的不懈追求,公司積淀了深厚的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和勇于自我革新的技術(shù)精神,得到了業(yè)內(nèi)的一致好評。

新互聯(lián)科技發(fā)展歷程

2008年，由華為、中興骨干員工創(chuàng)業(yè)成立北京晟壁科技有限公司。

2009年，通過雙軟認(rèn)證和高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)證。

2010年，涉足通信行業(yè)，為中國移動，國家電網(wǎng)云提供云服務(wù)平臺和SOA集成平臺。

2011年，成立公司內(nèi)部人才培訓(xùn)中心，為中石油、中移動提供項目管理咨詢。

2012年，承接某省廳情報輿情系統(tǒng)和粵海鐵路售票系統(tǒng)的項目開發(fā)工作。

2013年，鑒于河南省出臺的電子商務(wù)相關(guān)優(yōu)惠政策，成立河南正在送科技有限公司，專注電商平臺的開發(fā)和產(chǎn)業(yè)孵化。

2014年，基于互聯(lián)網(wǎng)人才需求旺盛和經(jīng)驗(yàn)豐富的人才缺乏的現(xiàn)狀，成立新互聯(lián)教育咨詢公司，專注于高校和往應(yīng)屆畢業(yè)生人才實(shí)訓(xùn)。

2015年，成立新互聯(lián)科技控股集團(tuán)，成為中興通訊內(nèi)部員工的定點(diǎn)培訓(xùn)單位

一張圖告訴你什么是數(shù)據(jù)分析師

運(yùn)用不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。

·懂業(yè)務(wù)

熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務(wù)及流程，最好有自己獨(dú)到的見解，若脫離行業(yè)認(rèn)知和公司業(yè)務(wù)背景，分析的結(jié)果就沒有太大的使用價值。

·懂管理

一方面是搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導(dǎo);另一方面是針對數(shù)據(jù)分析結(jié)論提出有指導(dǎo)意義的分析建議。

·懂分析

能夠掌握數(shù)據(jù)分析基本原理與一些有效的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運(yùn)用到實(shí)踐工作中，對于開展數(shù)據(jù)分析起著至關(guān)重要的作用。

·懂工具

數(shù)據(jù)分析方法是理論，而數(shù)據(jù)分析工具就是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數(shù)據(jù)，我們不能依靠計算器進(jìn)行分析，必須依靠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具幫我們完成數(shù)據(jù)分析工作。

·懂設(shè)計

能夠運(yùn)用圖表有效表達(dá)數(shù)據(jù)分析師的分析觀點(diǎn)，使分析結(jié)果一目了然。圖表的設(shè)計是門大學(xué)問，如圖形的選擇、版式的設(shè)計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設(shè)計原則。

不僅是職位顏值高薪資更是刁到爆發(fā)

·業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師

年薪15萬起

·建模數(shù)據(jù)挖掘師

年薪30萬

·大數(shù)據(jù)分析師

年薪15萬起

·首席數(shù)據(jù)分析師

年薪50萬

·大數(shù)據(jù)科學(xué)家

年薪50萬

·高級系統(tǒng)架構(gòu)師

年薪50萬

·數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

年薪20萬

·業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘師

年薪30萬

·高級數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

年薪40萬

·運(yùn)維架構(gòu)師

年薪60萬

等級劃分迅速找到自己的定位

Level1業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師

學(xué)習(xí)條件

適合從事市嘗管理、財務(wù)、供應(yīng)、咨詢等職位業(yè)務(wù)人員;非統(tǒng)計、計算機(jī)專業(yè)背景零基礎(chǔ)入行和轉(zhuǎn)行就業(yè)人員。

具備技能

●概率統(tǒng)計基礎(chǔ)知識

●EXCEL/SPSS/SAS軟件應(yīng)用

●市場調(diào)研，數(shù)據(jù)報告

●精準(zhǔn)營銷，客戶畫像

Level2建模分析師

學(xué)習(xí)條件

兩年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗(yàn)，或?qū)W習(xí)過Level1全部內(nèi)容且通過Level1考核

具備技能

●數(shù)據(jù)挖掘算法

●軟件建模運(yùn)用

●行業(yè)案例演練

●宏觀業(yè)務(wù)決策

Level3大數(shù)據(jù)分析師

學(xué)習(xí)條件

兩年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗(yàn)，或?qū)W習(xí)過Level1全部內(nèi)容且通過Level1考核

具備技能

●計算機(jī)、數(shù)理科學(xué)

●業(yè)務(wù)模型優(yōu)化

●數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計

●運(yùn)營數(shù)據(jù)資產(chǎn)

Level4數(shù)據(jù)分析專家

學(xué)習(xí)條件

五年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗(yàn)，或?qū)W習(xí)過Level2/Level3全部內(nèi)容且通過考核。

具備技能

●大數(shù)據(jù)編程技術(shù)

●大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計

●大數(shù)據(jù)管理分析

●大數(shù)據(jù)項目實(shí)操

一個合格的大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該掌握的技能

課程6大特色玩爆行業(yè)

01專業(yè)/熱門/前沿課程體系

數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能/大數(shù)據(jù)技術(shù)/人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)/項目管理/系統(tǒng)架構(gòu)一個都不能少!

02全面崗位技能

0基礎(chǔ)入門，4大階段，26門課程，2000+學(xué)時，8大軟技能，16大硬技能，17大行業(yè)經(jīng)典案例，8大項目實(shí)戰(zhàn)!

03靈活的學(xué)習(xí)方式

在線學(xué)習(xí)/現(xiàn)場直播/線下面授多種學(xué)習(xí)方式供您選擇，適合不同需求的學(xué)員。

04定制學(xué)習(xí)計劃

全智能自適應(yīng)TPCS教學(xué)平臺，收集并監(jiān)控分析您的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，為您量身訂做學(xué)習(xí)計劃!

05全程干貨實(shí)戰(zhàn)為王

我們不僅僅在于數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析，算法理論上深入講解，更是貫穿大量實(shí)戰(zhàn)案例與企業(yè)常用工具配合使用，讓你成為一個實(shí)戰(zhàn)家，入職企業(yè)即能快速上手工作。

06適合不同層次學(xué)員學(xué)習(xí)

無論您是剛畢業(yè)或在校大學(xué)生，還是您已經(jīng)從事相關(guān)專業(yè)工作，只要您愿意，都可以選擇學(xué)習(xí)本套課程，為您未來的更好的就業(yè)或晉級加薪充電加油!

課程體系

階段一、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師

課程一、數(shù)據(jù)挖掘/分析師之硬技能-必備常用工具使用與高級技巧

本部分內(nèi)容主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘、分析師、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理必備的常用工具的，主要有

Excel，Visio，Xmind，PPT的涉及圖表數(shù)據(jù)分析方面的高級技巧，包括但不限于：數(shù)據(jù)透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導(dǎo)圖演練、PPT高級動畫技巧等!

一、Excel 1）數(shù)據(jù)分析工具EXECL入門介紹 2）數(shù)據(jù)透視表演練 3） 數(shù)據(jù)處理 4） EXECL報告自動化 5） PPT報告數(shù)據(jù)自動化	二、Visio 1）流程圖visio入門介紹 2）案例1：基本流程圖演練 3）案例2：跨職能流程圖演練 4）案例3：UML模型圖演練 5）案例4：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)流模型圖演練
三、Xmind 1） 思維導(dǎo)圖xmind入門介紹 2）案例1：項目計劃導(dǎo)圖演練 3）案例2：拼車APP功能導(dǎo)圖分析演練	四、 PPT 1） 辦公PPT入門介紹 2）案例演示

課程二、數(shù)據(jù)挖掘/分析師之硬技能-零基礎(chǔ)到數(shù)據(jù)挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS初步)

本課程介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基本的概念、功能、使用人員所需能力、使用方式以及數(shù)據(jù)挖掘部分主流算法實(shí)現(xiàn)方式。課程中嵌入了oracle數(shù)據(jù)庫和辦公軟件excel，

這兩款軟件主要用于存儲及處理數(shù)據(jù)挖掘所需的數(shù)據(jù)，其中還使用excel作為簡單入門工具對數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)，該部分主要用于幫助大家對數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知

識有一個全面和大概的了解。在此基礎(chǔ)上，后期使用數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)工具SPSS

MODELER結(jié)合一些案例對之前的excle實(shí)現(xiàn)的挖掘算法部分進(jìn)行了深入學(xué)習(xí)以及增加了

一些SPSS

MODELER自帶的算法模塊講解。課程除了主要講解了數(shù)據(jù)挖掘知識和技術(shù)，同時其中還涉及了部分oracle數(shù)據(jù)庫知識、sql語句和excel的函數(shù)運(yùn)用。

一、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)內(nèi)容講解 1）數(shù)據(jù)挖掘初探之功能介紹 2）excel基礎(chǔ)知識及應(yīng)用示范 3）Oracle數(shù)據(jù)庫安裝及應(yīng)用示范 4）數(shù)據(jù)預(yù)處理（excel+Oracle） 5）預(yù)測算法-線性回歸 6）分類算法 7）關(guān)聯(lián)算法 8）聚類算法 9）最優(yōu)化求解

二、SPSS MODELER數(shù)據(jù)挖掘 1）SPSS Modeler 下載安裝及常規(guī)數(shù)據(jù)操作 2）SPSS Modeler數(shù)據(jù)探索及分析 3）SPSS Modeler圖形探索及分析 4）SPSS Modeler回歸分析建模 5）SPSS Modeler邏輯分析建模 6）RFM介紹、建模及模型應(yīng)用 7）SPSS Modeler分類 8）SPSS Modeler關(guān)聯(lián)分析 9）SPSS Modeler聚類分析

課程三、數(shù)據(jù)挖掘/分析師之軟技能-數(shù)據(jù)分析入門

本課程讓學(xué)員明確數(shù)據(jù)分析思路和主要步驟，了解互聯(lián)網(wǎng)分行業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)，熟練掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析方法的應(yīng)用，熟練掌握數(shù)據(jù)分析報告的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用。

1）數(shù)據(jù)分析概念、作用和步驟 2）數(shù)據(jù)分析方法論 3）數(shù)據(jù)分析常用方法

4）數(shù)據(jù)圖表講解 5）數(shù)據(jù)關(guān)鍵指標(biāo)講解 6）數(shù)據(jù)分析報告講解

課程四、數(shù)據(jù)挖掘/分析師之軟技能-實(shí)戰(zhàn)需求分析

本部分內(nèi)容主要包括兩份重要文檔的編寫商業(yè)需求與文檔撰寫格式技巧(BRD)和市場需求分析與文檔撰寫技巧(MRD)

一、商業(yè)需求與文檔撰寫格式技巧（BRD） 1）行業(yè)分析-PEST宏觀環(huán)境的分析 2）項目背景——利用黃金圓圈學(xué)會問為什么，探尋為什么，最大的挑戰(zhàn)就是成功 3）你會學(xué)到：如何談?wù)擁椖窟M(jìn)度，如何描述項目階段的起始和終止日期 4）學(xué)習(xí)預(yù)測未來，確定要達(dá)到的目標(biāo)，估計會碰到的問題，并提出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)、解決問題的有效方案、方針、措施和手段的過程的方法 5）關(guān)注企業(yè)在市場中與用戶的關(guān)系 6）收益、成本、風(fēng)險及對策

二、市場需求分析與文檔撰寫技巧（MRD） 1）如何構(gòu)建用戶畫像、理解用戶行為，真正理解用戶需求 2）理解市場需求描述、市場規(guī)模定義 3）利用SWOT分析法來確定企業(yè)自身的競爭優(yōu)勢、競爭劣勢、機(jī)會和威脅，從而將公司的戰(zhàn)略與公司內(nèi)部資源、外部環(huán)境有機(jī)地結(jié)合起來的一種科學(xué)的分析方法 4）市場需求的經(jīng)典案例

課程五、數(shù)據(jù)挖掘/分析師之軟技能-實(shí)戰(zhàn)競品分析

1、本課程讓學(xué)員真正了解競品分析的用途、流程、方法，能夠在正確的時間點(diǎn)，找到正確的競品，并用恰當(dāng)?shù)姆椒?，做出?zhǔn)確的分析，最終得出的結(jié)果有利于在產(chǎn)

品定位的時候，確定需要學(xué)習(xí)、避免和差異化的點(diǎn)。

2、另外本課程選取體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)熱點(diǎn)的App，以及部分優(yōu)質(zhì)的App;講述其戰(zhàn)略定位、行業(yè)標(biāo)

桿產(chǎn)品、自身在行業(yè)中排名、主要功能、差異化特色、盈利模式及邏輯、用戶體驗(yàn)設(shè)計。使得學(xué)員通過學(xué)習(xí)，達(dá)到以下目標(biāo)：第一，了解互聯(lián)網(wǎng)及移動互聯(lián)網(wǎng)的各個

領(lǐng)域;第二，了解互聯(lián)網(wǎng)各行業(yè)的熱點(diǎn)，提升擇業(yè)能力;第三，了解優(yōu)秀App的定位、設(shè)計、盈利模式，這對將來數(shù)據(jù)分析師的工作和實(shí)踐非常有用;第四，培養(yǎng)產(chǎn)品感和分析產(chǎn)品的思路和能力;第五，通過對比，掌握同類產(chǎn)品定位、設(shè)計差異的緣由，從而能夠舉一反三，設(shè)計出自己的、有差異化特色和競爭力的產(chǎn)品。

一、競品分析 1）什么是競品 2）為什么要分析競品 3）在什么地方做出差異化 4）競品分析的方法與流程 5）實(shí)例一：大米先生餐飲App項目的競品分析（完整流程及方法展示） 6）實(shí)例二：支付產(chǎn)品：支付寶 vs 微信支付（側(cè)重戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)、產(chǎn)品定位分析）

二、熱門各互聯(lián)網(wǎng)行業(yè) APP分析 1）2016年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)投資熱點(diǎn)及融資分布 2）2016年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)熱點(diǎn)概述（VR、文體娛樂、大數(shù)據(jù)、移動營銷、移動出行、移動社交、移動支付、在線教育、在線 醫(yī)療、手機(jī)游戲） 3）在線視頻APP：愛奇藝 4）拍攝美化神器APP：美拍 5）手機(jī)輕電臺應(yīng)用APP：荔枝FM vs 懶人聽書 6）在線音樂APP：網(wǎng)易云音樂 7）在線體育APP：虎撲體育 8）文化新聞APP：今日頭條 vs 鳳凰新聞 9）在線閱讀APP：書旗小說 10）文藝應(yīng)用APP：ONE 11）移動出行APP：UBER 12）移動社交APP：陌陌 13）在線翻譯APP：網(wǎng)易有道詞典 14）女生助手APP：美柚 15）移動社交APP：探探?

課程六、數(shù)據(jù)挖掘/分析師之軟技能-實(shí)戰(zhàn)產(chǎn)品規(guī)劃與設(shè)計

本部分課程主要包括兩塊內(nèi)容：1.需求分析與管理2.產(chǎn)品需求文檔撰寫格式與技巧(PRD)

一、需求分析與管理 1）需求的定義、本質(zhì)和分類 2）學(xué)習(xí)需求分析包括需求的獲取、分析、規(guī)格說明、變更、驗(yàn)證、管理的一系列需求工程的方法 3）學(xué)習(xí)需求分析指需求的分析、定義過程 4）KANO模型定義了三個層次的顧客需求:基本型需求、期望型需求和興奮型需求 5）需求優(yōu)先級的定義 6）需求工作量估算、需求變更、需求的管理工具

二、產(chǎn)品需求文檔撰寫格式與技巧（PRD） 1）產(chǎn)品需求文檔PRD的整體結(jié)構(gòu)介紹 2）產(chǎn)品原型的設(shè)計 3）需求文檔質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn) 4）PRD相關(guān)案例剖析

階段二、建模分析師

課程七、建模分析師之軟技能-數(shù)據(jù)庫技術(shù)

本部分課程主要介紹MySQL數(shù)據(jù)庫的安裝使用及常用數(shù)據(jù)操作

1、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫介紹 2、MySQL的基本操作:     1）數(shù)據(jù)庫的操作     2）數(shù)據(jù)表的操作     3）備份與恢復(fù)	3、常用的SQL語句:     1）查詢語句(SELECT)     2）插入語句(INSERT)     3）更新語句(UPDATE)     4）刪除語句(DELETE)
4、高級查詢語句:     1）聚合函數(shù)     2）分組查詢     3）聯(lián)合查詢     4）連接查詢     5）子查詢	5、高級應(yīng)用: 1）視圖 2）索引
6、數(shù)據(jù)可視化管理：SQLyog

課程八、建模分析師之軟技能-實(shí)用型大數(shù)據(jù)挖掘算法、(Apriori算法、Tanagra工具、決策樹)

本課程名為深入淺出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。所謂“深入”，指得是從數(shù)據(jù)挖掘的原理與經(jīng)典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場景應(yīng)當(dāng)應(yīng)用什么樣的方法;其二是學(xué)

習(xí)算法的經(jīng)典思想，可以將它應(yīng)用到其他的實(shí)際項目之中;其三是理解算法，讓數(shù)據(jù)挖掘的算法能夠應(yīng)用到您的項目開發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數(shù)據(jù)挖掘

算法的應(yīng)用落實(shí)到實(shí)際的應(yīng)用中。課程會通過三個不同的方面來講解算法的應(yīng)用：一是微軟公司的SQL

Server與Excel等工具實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)挖掘;二是著名開源算法的

數(shù)據(jù)挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等開源工具;三是利用Java、C#語言兩種語言做演示來完成數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)。根據(jù)實(shí)際的引用場景，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通

常分為分類器、關(guān)聯(lián)分析、聚類算法等三大類別。本課程主要介紹這三大算法的經(jīng)典思想以及部分著名的實(shí)現(xiàn)形式，并結(jié)合一些商業(yè)分析工具、開源工具或編程等方式來講解具體的應(yīng)用方法。

1、數(shù)據(jù)挖掘概述與數(shù)據(jù) 2、可視化與多維數(shù)據(jù)分析（實(shí)踐課） 3、分類器與決策樹 4、其他分類器 5、決策樹的應(yīng)用（實(shí)踐課）

6、關(guān)聯(lián)分析 7、購物車數(shù)據(jù)分析（實(shí)踐課） 8、聚類算法 9、聚類算法C#源代碼實(shí)現(xiàn)（實(shí)踐課）

課程九、建模分析師之硬技能-SPSSModeler數(shù)據(jù)挖掘項目實(shí)戰(zhàn)(高階篇)(課程9、10、11三門課任選其一)

本教程從數(shù)據(jù)挖掘生命周期、過程及管理思想開始，講解了實(shí)際項目中各大階段的重要任務(wù)及各自承上啟下的關(guān)鍵作用。并用通俗易懂的語言將挖掘技術(shù)所涉及的思

想、方法、參數(shù)與統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)聯(lián)系起來，仔細(xì)講解了包括維度、數(shù)據(jù)、分析、數(shù)據(jù)流等在內(nèi)的功能、參數(shù)的實(shí)際意義和選擇、組合等應(yīng)用方法。對建模技術(shù)的原理思

想及選擇方法是本課程的重點(diǎn)與難點(diǎn)。此外，本課程在結(jié)合對Modeler軟件應(yīng)用的同時，更加強(qiáng)調(diào)建模思想，強(qiáng)調(diào)模型規(guī)劃設(shè)計。針對有更高要求的朋友，還應(yīng)常常訓(xùn)練自己對數(shù)據(jù)挖掘項目全過程的整體規(guī)劃與設(shè)計，培養(yǎng)自己項目全局的眼光和思維方式。

一、數(shù)據(jù)挖掘項目管理基礎(chǔ)與思想 1）課程規(guī)劃 2）DM項目的生命周期與建設(shè)過程 3）CRISP-DM詳解 4）DM項目實(shí)際建設(shè)與管理過程 5）DM團(tuán)隊組成與能力素養(yǎng)	二、感性認(rèn)識SPSS Modeler 1）SPSS MODELER軟件基礎(chǔ) 2）MODELER節(jié)點(diǎn)概要 3）MODELER數(shù)據(jù)流實(shí)例解讀
三、必備的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ) 1）簡單的統(tǒng)計學(xué)概念 2）常用的分布函數(shù) 3）統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的其它補(bǔ)充	四、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理 1）數(shù)據(jù)質(zhì)量與樣本管理 2）MODELER變量管理 3）MODELER分析管理
五、常用模型的數(shù)學(xué)思想與思考 1）數(shù)據(jù)挖掘知識類型 2）模型過程思想 3）回歸分析思想與建模解釋 4）回歸分析建模解釋（續(xù)） 5）決策樹思想與建模解釋 6）回歸與決策樹增補(bǔ) 7）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想與建模解釋 8）SVM思想與建模解釋 9）聚類思想與建模解釋 10）關(guān)聯(lián)思想與建模解釋	六、項目案例解析 1）信用風(fēng)險評估 2）經(jīng)營輔助決策

課程十、建模分析師之硬技能-Python基礎(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)分析(課程9、10、11三門課任選其一)

本課程面向從未接觸過Python的學(xué)員，從最基礎(chǔ)的語法開始講起，逐步進(jìn)入到目前各種流行的應(yīng)用。整個課程分為基礎(chǔ)和實(shí)戰(zhàn)兩個單元。基礎(chǔ)部分包括Python語法

和面向?qū)ο?、函?shù)式編程兩種編程范式，基礎(chǔ)部分會介紹Python語言中的各種特色數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如何使用包和函數(shù)，幫助同學(xué)快速通過語法關(guān)。在實(shí)戰(zhàn)部分選擇了網(wǎng)

絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、Web網(wǎng)站3種最基礎(chǔ)的應(yīng)用類型，詳細(xì)介紹其思想原理，并通過案例講解Python中的實(shí)現(xiàn)方案，讓學(xué)員真正達(dá)到融會貫通、舉一反三的效果。并應(yīng)用到自己的工作環(huán)境中。

一、Python語言開發(fā)要點(diǎn)詳解 1)模塊的概念.主模塊和非主模塊的區(qū)別.pycharm中定義代碼模版 2)安裝pip 多個虛擬python環(huán)境 3)語法.變量.內(nèi)置類型.運(yùn)算符 4)if.for.while.else 5)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).列表.元組.字典.集合 6)函數(shù).類.異常	二、Python數(shù)據(jù)類型 7)列表和列表解析 8)filter和map 9)生成器表達(dá)是 10)元組 11)字符串 12)字符串之中文處理 13)字典 14)集合
三、函數(shù)和函數(shù)式編程 15)函數(shù)參數(shù)和變長參數(shù)列表 16)函數(shù)返回值.變量作用域.和函數(shù)__doc__屬性 17)函數(shù)的嵌套定義和閉包和裝飾器介紹 18)裝飾器例子（日志裝飾器和身份認(rèn)證裝飾器） 19)迭代器和生成器1 20)生成器例子	四、面向?qū)ο缶幊?/span> 21)認(rèn)識經(jīng)典類和新式類 22)公有屬性和私有屬性屬性 23)訪問屬性.屬性裝飾器.描述符 24)描述符 25)方法.實(shí)例方法.靜態(tài)方法.類方法 26)特殊方法.運(yùn)算符重載 27)繼承.多重繼承.super
五、網(wǎng)頁爬蟲(單線程,保存到文本 28)爬蟲介紹 29)工具包介紹 30)request使用演示 31)xpath介紹 32)xpath使用演示 33)新聞爬蟲 34)分頁欄爬蟲 35)豆瓣爬蟲	六、mongodb數(shù)據(jù)庫 44)mongodb介紹 45)安裝.命令行.mongovue演示 46)python中插入記錄 47)python中查詢記錄 48)python中更新記錄 49)python中刪除記錄 50)聚合操作
七、多線程和多進(jìn)程 51)概述 52)多線程編程 53)多進(jìn)程編程 54)綜合案例-網(wǎng)絡(luò)爬蟲3	八、scrapy實(shí)戰(zhàn) 55)scrapy介紹和安裝 56)scrapy項目框架 57)scrapy框架和案例需求分析 58)實(shí)戰(zhàn)
九、django實(shí)戰(zhàn) 59)django架構(gòu)介紹 60)階段1.安裝.創(chuàng)建項目.創(chuàng)建應(yīng)用.初始配置 61)階段1.配置URL映射.視圖函數(shù) 62)階段2.定義ORM并注冊到后臺管理模塊 63)階段3.模版的繼承.表單的使用.數(shù)據(jù)的展示 64)階段4.多應(yīng)用URL配置.數(shù)據(jù)的DML操作

課程十一、建模分析師之硬技能-零基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析與挖掘R語言實(shí)戰(zhàn)課程(課程9、10、11三門課任選其一)

本課程面向從未接觸過數(shù)據(jù)分析的學(xué)員，從最基礎(chǔ)的R語法開始講起，逐步進(jìn)入到目前各行業(yè)流行的各種分析模型。整個課程分為基礎(chǔ)和實(shí)戰(zhàn)兩個單元?；A(chǔ)部分包

括R語法和統(tǒng)計思維兩個主題，R語法單元會介紹R語言中的各種特色數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及如何從外部抓去數(shù)據(jù)，如何使用包和函數(shù)，幫助同學(xué)快速通過語法關(guān)。統(tǒng)計思維

單元會指導(dǎo)如何用統(tǒng)計學(xué)的思想快速的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)或者模式，并利用R強(qiáng)大的繪圖能力做可視化展現(xiàn)。在實(shí)戰(zhàn)部分選擇了回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策

樹這5中最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析模型，詳細(xì)介紹其思想原理，并通過案例講解R中的實(shí)現(xiàn)方案，尤其是詳細(xì)的介紹了對各種參數(shù)和輸出結(jié)果的解讀，讓學(xué)員真正達(dá)到融會貫通、舉一反三的效果。并應(yīng)用到自己的工作環(huán)境中。

一、R語法詳解： 1）R的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之向量、因子的區(qū)別和使用技巧 2）R的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之矩陣、數(shù)據(jù)框、數(shù)組、列表的區(qū)別和使用技巧 3）R的控制結(jié)構(gòu)（包括分支結(jié)構(gòu)和循環(huán)結(jié)構(gòu)）、函數(shù)和包、以及向量化計算	二、數(shù)據(jù)組織和整理： 1）數(shù)據(jù)導(dǎo)入，從多種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù) 2）數(shù)據(jù)預(yù)處理之缺失值的處理 3）數(shù)據(jù)預(yù)處理之?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)篩選?
三、建立數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計思維和可視化探索： 1）單變量數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述方法 2）多變量數(shù)據(jù)特點(diǎn)的描述方法 3）借助分組發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式 4）數(shù)據(jù)可視化建立對數(shù)據(jù)的感性認(rèn)識	四、用回歸預(yù)測未來： 1）線性回歸的思想，代碼、結(jié)果的詳細(xì)解讀； 2）多項式回歸、多元線性回歸
五、聚類方法： 1）層次聚類和k-means聚類方法	六、數(shù)據(jù)降維——主成分分析和因子分析： 1）維度過多會導(dǎo)致哪些問題 2）用逐步回歸法篩除無用變量 3）用主成分分析法解決多重共線性問題 4）用因子分析法獲得有業(yè)務(wù)意義的變量
七、關(guān)聯(lián)規(guī)則： 1）用關(guān)聯(lián)規(guī)則做購物車分析	八、決策樹： 1）決策樹算法ID.3、C4.5、CART算法區(qū)別和演示 2）分類效果的評價方式

課程十二、建模分析師之?dāng)U展篇(機(jī)器學(xué)習(xí))-零基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)入門篇(Python語言、算法、Numpy庫、MatplotLib)

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一部分，已經(jīng)應(yīng)用于很多領(lǐng)域，遠(yuǎn)超過人們的想象，垃圾郵件的過濾，在線廣告的推薦系統(tǒng)，還有目前發(fā)展飛快的物體識別、人臉識別和語

音識別的發(fā)展，都是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用的成果。機(jī)器學(xué)習(xí)在改善商業(yè)決策、提高生產(chǎn)率、檢測疾并預(yù)測天氣等方面都有非常大的應(yīng)用前景。

本課程系統(tǒng)的介紹了機(jī)

器學(xué)習(xí)的目的和方法。并且針對每一種常用的方法進(jìn)行了詳細(xì)的解析，用實(shí)例來說明具體的實(shí)現(xiàn)，學(xué)生可以跟著一步步完成。在面對現(xiàn)實(shí)的問題的時候，可以找到非常可靠的參照。本課程在最開始講解了Python語言的基礎(chǔ)知識，以保證后面的課程中可以順利進(jìn)行。更多的Python語言的知識，需要學(xué)員自己去找更多的資料進(jìn)行

學(xué)習(xí)。

本課程主要講述了兩大類機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中有監(jiān)督學(xué)習(xí)里面，又分為分類和預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù)。這些算法都是基礎(chǔ)的算法。這樣可以降低學(xué)習(xí)的難度，容易理解機(jī)器學(xué)習(xí)思路和實(shí)現(xiàn)的過程。

1）機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)和方法 2）Python語言基礎(chǔ) 3）Python語言基礎(chǔ)2 4）分類算法介紹 5）k-臨近算法 6）決策樹 7）基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯 8）Logistic回歸 9）支持向量機(jī) 10）第利用AdaBoost元算法提高分類性能

11）利用回歸預(yù)測數(shù)值型數(shù)據(jù) 12）樹回歸 13）無監(jiān)督學(xué)習(xí) 14）利用K-均值聚類算法對未標(biāo)注數(shù)據(jù)分組 15）使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析 16）使用FP-growth算法來高效發(fā)現(xiàn)頻分項集 17）利用PCA來簡化數(shù)據(jù) 18）利用SVD簡化數(shù)據(jù) 19）大數(shù)據(jù)與MapReduce 20）學(xué)習(xí)總結(jié)

課程十三、建模分析師之?dāng)U展篇(機(jī)器學(xué)習(xí))-實(shí)戰(zhàn)機(jī)器學(xué)習(xí)高階篇(基于Python機(jī)器學(xué)習(xí)、項目案例實(shí)戰(zhàn))

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)是企業(yè)值錢的財富，但海量的數(shù)據(jù)并非都是有價值的，如何挖掘出有用的數(shù)據(jù)變成商業(yè)價值，就需要機(jī)器學(xué)習(xí)算法。大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)勢必顛覆傳

統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)營方式，必將驅(qū)動公司業(yè)務(wù)的發(fā)展。目前，越來越多的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘算法被應(yīng)用在電商、搜索、金融、游戲，醫(yī)療等領(lǐng)域中的分析、挖掘、推薦

上。但懂機(jī)器學(xué)習(xí)算法的人才卻少之又少，物以稀為貴，致使這個行業(yè)的工資奇高。

本課程作為深度學(xué)習(xí)系列課程的第一階段，介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，原理，

以及常用算法(如決策樹，支持向量機(jī)，Adaboost、EM算法等)。以Python語言為工具對每種算法進(jìn)行結(jié)合實(shí)例講解。學(xué)生學(xué)完本課程后將會理解機(jī)器學(xué)習(xí)的常

用算法原理，并會使用Python來對實(shí)際問題進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，分類和回歸分析。為開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)應(yīng)用打下必要基礎(chǔ)，同時也為學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)進(jìn)階課程打下必要基矗

一、k最近鄰算法： 1)機(jī)器學(xué)習(xí)課程介紹 2)K最近鄰算法的思想 3)機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的距離指標(biāo)解析 4)實(shí)戰(zhàn)k最近鄰算法	二、樸素貝葉斯分類算法 5)概率論的基本知識(基本概念、加法公式、乘法公式) 6)通過例子深入掌握概率的基本公式 7)全概率公式和貝葉斯定理 8)實(shí)戰(zhàn)貝葉斯分類算法，智能手環(huán)推薦
三、聚類算法： 9)聚類算法概述 10)Kmeans聚類 11)Kmeans實(shí)戰(zhàn)，圖片按照色彩聚類	四、決策樹算法： 12)決策樹介紹 13)決策樹的構(gòu)造過程和各種算法 14)決策樹中關(guān)鍵指標(biāo)詳解 15)實(shí)戰(zhàn)決策樹
五、線性回歸和梯度下降算法： 16)線性回歸的相關(guān)概念（相關(guān)、獨(dú)立和協(xié)方差） 17)線性回歸和最小二乘法 18)梯度下降算法 19)梯度的推導(dǎo)過程 20)嶺回歸、lasso回歸和彈性網(wǎng)	六、邏輯回歸和極大似然估計： 21)廣義線性回歸和邏輯回歸 22)極大似然估計的思想 23)邏輯回歸中的梯度推導(dǎo) 24)邏輯回歸代碼實(shí)戰(zhàn)
七、支持向量機(jī)： 25)支持向量機(jī)原理介紹 26)線性可分的支持向量機(jī) 27)近似線性可分、非線性可分、核函數(shù) 28)坐標(biāo)上升法、SMO算法、實(shí)戰(zhàn)支持向量機(jī)	八、EM算法和GMM： 29)EM算法思想 30)EM算法的推導(dǎo) 31)實(shí)戰(zhàn)EM算法，GMM
九、隨機(jī)森林和Adaboost： 32)隨機(jī)森林 33)Adaboost思想精髓 34)Adaboost算法流程介紹 35)實(shí)戰(zhàn)Adaboost算法	十、機(jī)器學(xué)習(xí)思想精華和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享： 36)機(jī)器學(xué)習(xí)解決問題思想框架 37)理解方差和偏差、損失函數(shù)和過擬合 38)L1、L2正則化和常見的5種損失函數(shù) 39)如何選擇模型和選擇參數(shù)，交叉驗(yàn)證和ROC曲線 40)自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和二分法精確搜索 41)自適應(yīng)學(xué)習(xí)率和基于阿米霍準(zhǔn)則的模糊搜索 42)經(jīng)驗(yàn)分享

階段三、大數(shù)據(jù)分析師(贈送)

課程十四、大數(shù)據(jù)挖掘/分析師之硬技能-Java語言基礎(chǔ)

本課程講解了java語法基儲類和對象、java中的字符串、java實(shí)用類與集合、泛型、繼承和多態(tài)、接口與抽象類異常處理等等。

1、Java語法基礎(chǔ) 2、類和對象 3、字符串 4、Java實(shí)用類

5、集合與泛型 6、面向?qū)ο笕筇匦?/span> 7、接口與抽象類 8、Java異常

課程十五、大數(shù)據(jù)挖掘/分析師之硬技能-大數(shù)據(jù)必備的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

這門課程是針對大數(shù)據(jù)工程師和云計算工程師的基礎(chǔ)課程，同時也是所有計算機(jī)專業(yè)人士必須掌握的一門課程。如果不掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，你將難以掌握高效、專業(yè)的數(shù)據(jù)處理手段，更難以從容應(yīng)對復(fù)雜的大數(shù)據(jù)處理場景。

1.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法概述 2.數(shù)組、鏈表、隊列、棧等線性表 3.二叉樹、BST、AVL樹及二叉樹的遞歸與非遞歸遍歷 4.B+樹

5.跳表 6.圖、圖的存儲、圖的遍歷 7.有向圖、無向圖、懶惰與積極的普利姆算法、克魯斯卡爾算法及MST、單源最短路徑問題及Dijkstra算法 8.并查集與索引式優(yōu)先隊列、二叉堆

9.遺傳算法初步與TSP問題 10.內(nèi)部排序（直接插入、選擇、希爾、堆排序、快排、歸并等）算法與實(shí)踐中的優(yōu)化 11.外部排序與優(yōu)化（文件編碼、數(shù)據(jù)編碼、I/O方式與JVM特點(diǎn)、多線程、多路歸并等）

課程十六、大數(shù)據(jù)挖掘/分析師之硬技能-Linux必知必會

本部分是基礎(chǔ)課程，幫大家進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域打好Linux基礎(chǔ)，以便更好地學(xué)習(xí)Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等眾多課程。因?yàn)槠髽I(yè)中的項目基本上都是使用Linux環(huán)境下搭建或部署的。

1.Linux系統(tǒng)概述 2.系統(tǒng)安裝及相關(guān)配置 3.Linux網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 4.OpenSSH實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全連接 5.vi文本編輯器

6.用戶和用戶組管理 7.磁盤管理 8.Linux文件和目錄管理 9.Linux終端常用命令 10.linux系統(tǒng)監(jiān)測與維護(hù)

課程十七、大數(shù)據(jù)挖掘/分析師之硬技能-Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)光速入門

本課程從基礎(chǔ)的環(huán)境搭建到更深入的知識學(xué)習(xí)都會有一個比較好的講解。幫助學(xué)員快速上手hadoop生態(tài)圈的大數(shù)據(jù)處理框架的使用，使用hadoop生態(tài)圈進(jìn)行一些

模塊化、項目功能化的開發(fā)，主要包括安裝部署hadoop、hive、hbase、hue、oozie、flume等生態(tài)圈相關(guān)軟件環(huán)境的搭建，并且在已搭建好的環(huán)境上進(jìn)行相關(guān)知

識點(diǎn)的講解和功能的開發(fā)。項目/模塊主要涉及到使用MR開發(fā)相關(guān)實(shí)際業(yè)務(wù)功能，包括最短路徑的計算、社交好友推薦算法實(shí)現(xiàn)、分布式鎖的實(shí)現(xiàn)等，這些模塊可

以在實(shí)際的生成環(huán)境中使用到，可以很簡單的將這些模塊的代碼直接集成到相關(guān)實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境代碼中。

一、hadoop：

1）Hadoop起源、體系結(jié)構(gòu)以及生態(tài)圈介紹

2）Hadoop安裝

3）Windows平臺下Eclipse環(huán)境搭建

4）HDFS體系結(jié)構(gòu)

5）HDFSSHELLAPI介紹

6）HDFSJava

API介紹

7）Hadoop2.xHDFS新特性

8）YARN體系結(jié)構(gòu)

9）MR編程模型介紹

10）Map-Reduce編程實(shí)例：WordCount

11）MR數(shù)據(jù)類型講解

12）MR輸入格式講解

13）MR輸出格式講解

14）案例：自定義輸入、輸出格式使用

15）MRShuffle組件講解

16）案例：二次排序

17）組合MR任務(wù)介紹

18）MR任務(wù)多數(shù)據(jù)源連接介紹

19）案例：倒排索引

二、zookeeper：

20）Zookeeper起源、體系結(jié)構(gòu)介紹

21）Zookeeper安裝

22）ZookeeperShell命令

23）ZookeeperJava

API

24）Zookeeper案例：分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)共享鎖

三、hbase：

25）HBase起源、體系結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)模型介紹

26）HBase安裝

27）HBaseShell命令

28）HBaseJavaAPI

29）HBase協(xié)處理器介紹

30）HBase和MapReduce整合

31）HBase案例：二級索引的創(chuàng)建

四、hive：

32）Hive起源、體系結(jié)構(gòu)介紹

33）Hive安裝

34）Hive

Shell命令上

35）HiveShell命令下

36）Hive函數(shù)

五、hue：

37）Hue簡介

六、Oozie：

38）Oozie簡介

39）Oozie安裝

40）Oozie案例

41）OozieJava客戶端

42）OozieHue整合

七、Flume：

43）Flume介紹以及安裝

44）Flume案例介紹上

45）Flume案例介紹下

46）Flume自定義Source

47）Flume自定義Interceptor

推薦熱點(diǎn)：莆田游泳培訓(xùn)