• 大数据分析应用实践》教学课件&课程标准2016年8月最新版
  • 大数据分析培训课程有哪些?初级阶段学什么?无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架。大数据分析培训课程初期阶段学习如下: 大数据分析...

    大数据分析培训课程有哪些?初级阶段学什么?无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架。大数据分析培训课程初期阶段学习如下:

    大数据分析培训课程有哪些?初级阶段学什么?

    第一阶段(Java基础)

    1、Java语言的高级特性

    学习内容:静态导入、自动封箱拆箱、可变参数、增强for、枚举、类加载器、反射、内省、泛型、注解、动态代理回

    目的:掌握Java语言的高级特性

    2、Java多线程

    学习内容:多线程加强、线程池、ThreadLocal掌握Java线程池技术

    目的:掌握线程的Join、notify、notifyAll等机制

    3、XML

    学习内容:Dom解析、Sax解析、Pull解析

    Schem

    目的:基于Xml的解析与维护

    4、Web

    学习内容:Html,Css,Js

    目的:掌握简单的Html,Css,Js的编写

    第二阶段(Web阶段,易买网项目贯穿)

    1、JAVAWEB前端技术

    项目介绍、项目开发流程Html、CSS、JS

    了解真实项目开发流程,掌握前端开发基本技术。

    2、JAVAWEB基础技术

    Tomcat、HTTP协议、Servlet、Jsp、EL、JSTL、自定义标签

    MVC、JAVAWEB三层架构

    软件分层、耦合、解耦

    AJAX

    掌握JAVAWEB基础知识

    深入理解软件分层思想

    AJAX实现异步刷新

    3、JAVAWEB高级技

    Filter、Listener

    文件上传、下载

    在线支付过滤器、监听器及常见应用场景

    文件上传、下载

    在线支付功能实现aa

    4、JAVAWEB框架加强

    面向切面编程

    通过注解控制事务

    java基础加强、框架加强JAVA高级特性

    熟悉常见设计模式

    通过模拟实现框架功能,为后续学习SSH打基础
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    数据分析是什么,如何完善数据分析知识体系
    http://www.duozhishidai.com/article-7743-1.html
    数据分析是什么?如何从零开始学习数据分析?
    http://www.duozhishidai.com/article-7653-1.html
    大数据现在处于什么阶段,入行大数据,需要学习哪些基础知识?
    http://www.duozhishidai.com/article-1169-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

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  • 大数据分析挖掘培训课程要点-基于Hadoop/Mahout/Mllib的数据挖掘 目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前...
    大数据分析挖掘培训课程要点-基于Hadoop/Mahout/Mllib的大数据挖掘
    目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台。Hadoop/Yarn在可伸缩性、健壮性、计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。
    一、培训对象
    1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
    2,牵涉到大数据处理的数据中心运行、规划、设计负责人。
    3,政府机关,金融保险、移动和互联网等大数据来源单位的负责人。
    4,高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。


    二、学员基础
    1,对IT系统设计有一定的理论与实践经验。
    2,数据仓库与数据挖掘处理有一定的基础知识。
    3,对Hadoop/Yarn/Spark大数据技术有一定的了解。


    三、培训要点


    本课程从大数据挖掘分析技术实战的角度,结合理论和实践,全方位地介绍Mahout和 MLlib等大数据挖掘工具的开发技巧。本课程涉及的主题包括:大数据挖掘及其背景,Mahout和 MLlib大数据挖掘工具,推荐系统及电影推荐案例,分类技术及聚类分析,以及与流挖掘和Docker技术的结合,分析了大数据挖掘前景分析。
    本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Mahout和 MLlib挖掘工具来解决具体的问题,并介绍了从大数据中挖掘出有价值的信息的关键。
    本课程不是一个泛泛的理论性、概念性的介绍课程,而是针对问题讨论Mahout和 MLlib解决方案的深入课程。教师对于上述领域有深入的理论研究与实践经验,在课程中将会针对这些问题与学员一起进行研究,在关键点上还会搭建实验环境进行实践研究,以加深对于这些解决方案的理解。通过本课程学习,希望推动大数据分析挖掘项目开发上升到一个新水平。


    四、培训内容
    第一讲大数据挖掘及其背景
      1)数据挖掘定义 
      2)Hadoop相关技术
      3)大数据挖掘知识点
    第二讲 MapReduce/DAG计算模式
      1)分布式文件系统DFS
      2)MapReduce计算模型介绍
      3)使用MR进行算法设计
      4)DAG及其算法设计
    第三讲 云挖掘工具Mahout/MLib 
       1)Hadoop中的Mahoutb介绍
       2)Spark中的Mahout/MLib介绍
       3)推荐系统及其Mahout实现方法
       4)信息聚类及其MLlib实现方法
       5)分类技术在Mahout/MLib中的实现方法  
    第四讲 推荐系统及其应用开发
       1)一个推荐系统的模型
       2)基于内容的推荐
       3)协同过滤
       4)基于Mahout的电影推荐案例
    第五讲 分类技术及其应用
      1)分类的定义
      2)分类主要算法
      3)Mahout分类过程
      4)评估指标以及评测
      5)贝叶斯算法新闻分类实例
    第六讲 聚类技术及其应用
       1)聚类的定义
       2)聚类的主要算法
       3)K-Means、Canopy及其应用示例
       4)Fuzzy K-Means、Dirichlet及其应用示例
       5)基于MLlib的新闻聚类实例
    第七讲 关联规则和相似项发现
       1)购物篮模型
       2)Apriori算法
       3)抄袭文档发现
       4)近邻搜索的应用
    第八讲 流数据挖掘相关技术
       1)流数据挖掘及分析
       2)Storm和流数据处理模型
       3)流处理中的数据抽样
       4)流过滤和Bloom filter
    第九讲 云环境下大数据挖掘应用
       1)与Hadoop/Yarn集群应用的协作
       2)与Docker等其它云工具配合
       3)大数据挖掘行业应用展望


    五、培训目标
    1, 全面了解大数据处理技术的相关知识。
    2,学习Hadoop/Yarn/Spark的核心数据分析技术。
    3,深入学习Mahout/MLlib挖掘工具在大数据中的使用。
    4,掌握Storm流处理技术和Docker等技术与大数据挖掘结合的方法。
    展开全文
  • Python数据分析与挖掘

    2020-07-06 15:35:24
    92讲视频课+16项目实战+源码+¥800元课程礼包... 算法是数据分析的精华,课程精选10算法,包括分类、聚类、预测3类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么做。
  • Python数据分析(统计分析)视频培训课程概述:Python统计分析系列课程以Python爬虫为核心工具,结合其工具包进行统计分析实验。课程内容包括数据科学必备的几种分布、统计描述、假设检验、方差分析、相关分析、...
  • 京东架构设计大数据分析与创新应用

    java架构师、集群、高可用、高可扩展、高性能、高并发、性能优化、Spring boot、Redis、ActiveMQ、Nginx、Mycat、Netty、Jvm大型分布式项目实战


     

    视频课程内容包含:

    高级Java架构师包含:Spring boot、Spring  cloud、Dubbo、Redis、ActiveMQ、Nginx、Mycat、Spring、MongoDB、ZeroMQ、Git、Nosql、Jvm、Mecached、Netty、Nio、Mina、性能调优、高并发、tomcat负载均衡、大型电商项目实战、高可用、高可扩展、数据库架构设计、Solr集群与应用、分布式实战、主从复制、高可用集群、大数据等高端视频课程......

     

    服务支持:

    1、提供java架构师技术交流群,群里已经几百人,学习氛围很好;

    2、提供长期java架构师相关课程更新;

    3、15套java架构课价值几十万,是以技术提升和架构师方向的课程,本人通过渠道整理而来!!!

     

    15套目录(以下目录全是视频课程): 

    第一套:高级架构师四十八个阶段高端课(150G) 
    第二套:Java高级互联网架构师课程目录(50G)
    第三套:Java高级系统培训架构课程148课时(阶段一)(30G) 
    第四套:Java高级系统培训架构课程116课时(阶段二)(25G) 
    第五套:Java互联网架构Netty、Nio、Mina等-视频教程(60G) 
    第六套:Java高级架构设计2016整理-视频教程(200G)
    第七套:Java架构师进阶篇,高级篇,架构篇-视频教程(250G) 
    第八套:Java架构师必修linux运维系列课程(35G)

    第九套:大型分布式电商综合项目实战课程(一)
    第十套:大型分布式电商综合项目实战课程(二)
    第十一套:大型分布式电商综合项目实战课程(三)
    第十二套:大型分布式电商综合项目实战课程(四)
    第十三套:大型分布式电商综合项目实战课程(五)
    第十四套:大型分布式电商综合项目实战课程(六)
    第十五套:大型分布式电商综合项目实战课程(七)

    第9~15套:大型分布式综合项目实战总目录(详细截图在最后)

     

    第一套:高级架构师四十八个阶段高端课(目录内都是视频课程)

    第一阶段、23种设计模式入门到精通详解

    第二阶段、实战Java高并发程序设计模式视频

    第三阶段、深入JVM内核—原理、诊断与优化

    第四阶段、基于Netty的RPC架构实战演练

    第五阶段、Git分布式版本控制系统权威指南

    第六阶段、Redis从入门到精通、集群与应用

    第七阶段、基于案例学Java服务器端程序设计ZeroMQ Netty视频教程

    第九阶段、Nginx网站架构实战(web)

    第十阶段、Tomcat负载均衡、调优核心应用

    第十一阶段、架构设计之mfs分布式文件系统实战

    第十三阶段、企业级keepalived高可用实战与Nginx负载均衡视频教程

    第十四阶段、实战ActiveMQ集群与应用

    第十五阶段、MySQL数据库高可用实战

    第十八阶段、Mycat分布式架构之Mycat精通

    第十九阶段、架构师日志平台ELKStack实践

    第二十阶段、Svn版本管理与代码上线架构方案

    第二十二阶段、高可用可扩展网站技术实践

    第二十三阶段、阿里分布式数据库服务实践

    第二十四阶段、高并发下的数据库设计

    第二十五阶段、实战大型电商O2O在线交易系统架构及数据库设计

    第二十七阶段、高可用架构设计与实践

    第二十八阶段、百度、阿里、腾讯是如何承载PB级别大数据的

    第二十九阶段、海量数据库架构设计

    第三 十 阶段、京东架构设计大数据分析与创新应用

    第三十二阶段、基于案例学习数据挖掘

    第三十三阶段、互联网企业高并发解决方案

    第三十四阶段、Java高级架构师-精通DRDB大数据快速同步服务

    第三十五阶段、大数据快速迁移案例以及HA整合DRDB实战

    第三十六阶段、网络文件系统NFS企业级高可用实战

    第三十七阶段、分布式数据库架构详解-超大门户百度案例

    第三十九阶段、深入浅出Mysql优化性能提升

    第四 十 阶段、Java线程并发高级教程

    第四十一阶段、深入浅出MongoDB应用实战集群及系统架构

    第四十二阶段、shiro四套综合项目实战课程

    第四十五阶段、京东电商海量订单处理OFC系统的关键技术

    第四十六阶段、系统架构设计师视频课程

    第四十七阶段、Java大数据高并发系统架构实战方案课程

    第四十八阶段、大型网站提速之MySQL优化-表的设计和慢查询定位课程

    第二套:Java高级互联网架构师课程目录

    高级互联网架构师(源码资料)

    高级互联网架构师(项目实战)

    第三套:Java高级系统培训架构课程148课时(阶段一)

    (01-07)Java架构师之Maven和Git课程

    (08-30)Maven+Git+Spring+Mybatis+X-gen基本业务功能块构建

    (31-42)Java架构师之Ngnix入门到精通

    (43-57)Java架构师之Varnish入门到精通部分

    (58-70)Memcached+Nginx+Varnish内存调优缓存机制部分

    (71-100)Java架构师之ActiveMQ消息存储持久化+Spring+JMS+Queue队列部分

    (101-131)Java架构师之MongoDB入门到精通课程

    (143-148)Nginx+Varnish+ActiveMQ阶段小结和整体部署

    第四套:Java高级系统培训架构课程116课时(阶段二)

    (1-23)、分布式架构和部署部分

    (24-50)、高并发和Web层的性能优化部分

    (51-98)、逻辑层处理和性能优化部分

    (51-98)、逻辑层处理和性能优化部分

    (99-110)、数据层处理和性能优化部分

    (111-116)、数据库性能优化

    第五套:Java互联网架构Netty、Nio、Mina等

    最新:Java互联网架构Netty

    最新:Java互联网架构Mina

    最新:Java互联网架构Nio

    第六套:java高级架构师设计-JavaEE拓展

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    第六套:java高级架构师设计-大数据

    第六套:java高级架构师设计-架构设计

    第六套:java高级架构师设计-数据库

    第七套:Java高级架构师课程-初级篇

    第七套:Java高级架构师课程-进阶篇

    第七套:Java高级架构师课程-高级篇

    第七套:Java高级架构师课程-架构篇

    第九套:大型分布式综合项目实战(一)

    第十套:大型分布式综合项目实战(二)

    第十一套:大型分布式综合项目实战(三)

    第十二套:大型分布式综合项目实战(四)

    第十三套:大型分布式综合项目实战(五)

    第十四套:大型分布式综合项目实战(六)

    第十五套:大型分布式综合项目实战(七)

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  • 大数据分析工程师大纲       阶段一、业务数据分析课程一、数据挖掘/分析师之硬技能 - 必备常用工具使用与高级技巧 本部分内容主要介绍了数据挖掘、分析师、数据产品经理必备的常用工具的,主要有 ...

    大数据分析工程师大纲

     

     

     

    阶段一、业务数据分析师

    课程一、数据挖掘/分析师之硬技能 - 必备常用工具使用与高级技巧

    本部分内容主要介绍了数据挖掘、分析师、数据产品经理必备的常用工具的,主要有 Excel,Visio,Xmind,PPT的涉及图表数据分析方面的高级技巧,包括但不限于:数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等!

    一、Excel

    1)数据分析工具EXECL入门介绍
    2)数据透视表演练 
    3) 数据处理
    4) EXECL报告自动化
    5) PPT报告数据自动化

    二、Visio

    1)流程图visio入门介绍
    2)案例1:基本流程图演练 
    3)案例2:跨职能流程图演练 
    4)案例3:UML模型图演练 
    5)案例4:数据库、数据流模型图演练

    三、Xmind

    1) 思维导图xmind入门介绍 
    2)案例1:项目计划导图演练 
    3)案例2:拼车APP功能导图分析演练

    四、 PPT

    1) 办公PPT入门介绍
    2)案例演示

    课程二、数据挖掘/分析师之硬技能 - 零基础到数据挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS初步)

    本课程介绍了数据挖掘技术基本的概念、功能、使用人员所需能力、使用方式以及数据挖掘部分主流算法实现方式。课程中嵌入了oracle数据库和办公软件excel,
    这两款软件主要用于存储及处理数据挖掘所需的数据,其中还使用excel作为简单入门工具对数据挖掘进行了算法实现,该部分主要用于帮助大家对数据挖掘相关知
    识有一个全面和大概的了解。在此基础上,后期使用数据挖掘专业工具SPSS MODELER结合一些案例对之前的excle实现的挖掘算法部分进行了深入学习以及增加了
    一些SPSS MODELER自带的算法模块讲解。课程除了主要讲解了数据挖掘知识和技术,同时其中还涉及了部分oracle数据库知识、sql语句和excel的函数运用。

    一、数据挖掘基础内容讲解

    1)数据挖掘初探之功能介绍
    2)excel基础知识及应用示范 
    3)Oracle数据库安装及应用示范 
    4)数据预处理(excel+Oracle) 
    5)预测算法-线性回归 
    6)分类算法 
    7)关联算法 
    8)聚类算法 
    9)最优化求解 

    二、SPSS MODELER数据挖掘

    1)SPSS Modeler 下载安装及常规数据操作
    2)SPSS Modeler数据探索及分析
    3)SPSS Modeler图形探索及分析
    4)SPSS Modeler回归分析建模
    5)SPSS Modeler逻辑分析建模
    6)RFM介绍、建模及模型应用 
    7)SPSS Modeler分类
    8)SPSS Modeler关联分析
    9)SPSS Modeler聚类分析

    课程三、数据挖掘/分析师之软技能 - 数据分析入门

    本课程让学员明确数据分析思路和主要步骤,了解互联网分行业关键数据指标,熟练掌握常用的数据分析方法和数据分析方法的应用,熟练掌握数据分析报告的结构和应用。

    1)数据分析概念、作用和步骤
    2)数据分析方法论 
    3)数据分析常用方法

    4)数据图表讲解
    5)数据关键指标讲解 
    6)数据分析报告讲解

    课程四、数据挖掘/分析师之软技能 - 实战需求分析

    本部分内容主要包括两份重要文档的编写商业需求与文档撰写格式技巧(BRD)和市场需求分析与文档撰写技巧(MRD)

    一、商业需求与文档撰写格式技巧(BRD)

    1)行业分析-PEST宏观环境的分析
    2)项目背景——利用黄金圆圈学会问为什么,探寻为什么,最大的挑战就是成功 
    3)你会学到:如何谈论项目进度,如何描述项目阶段的起始和终止日期 
    4)学习预测未来,确定要达到的目标,估计会碰到的问题,并提出实现目标、解决问题的有效方案、方针、措施和手段的过程的方法 
    5)关注企业在市场中与用户的关系 
    6)收益、成本、风险及对策

    二、市场需求分析与文档撰写技巧(MRD)

    1)如何构建用户画像、理解用户行为,真正理解用户需求
    2)理解市场需求描述、市场规模定义 
    3)利用SWOT分析法来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法 
    4)市场需求的经典案例

    课程五、数据挖掘/分析师之软技能 - 实战竞品分析

    1、本课程让学员真正了解竞品分析的用途、流程、方法,能够在正确的时间点,找到正确的竞品,并用恰当的方法,做出准确的分析,最终得出的结果有利于在产
    品定位的时候,确定需要学习、避免和差异化的点。 2、另外本课程选取体现互联网/移动互联网行业热点的App,以及部分优质的App;讲述其战略定位、行业标 
    杆产品、自身在行业中排名、主要功能、差异化特色、盈利模式及逻辑、用户体验设计。使得学员通过学习,达到以下目标:第一,了解互联网及移动互联网的各个
    领域;第二,了解互联网各行业的热点,提升择业能力;第三,了解优秀App的定位、设计、盈利模式,这对将来数据分析师的工作和实践非常有用;第四,培养产品感和分析产品的思路和能力;第五,通过对比,掌握同类产品定位、设计差异的缘由,从而能够举一反三,设计出自己的、有差异化特色和竞争力的产品。

    一、竞品分析

    1)什么是竞品
    2)为什么要分析竞品 
    3)在什么地方做出差异化 
    4)竞品分析的方法与流程 
    5)实例一:大米先生餐饮App项目的竞品分析(完整流程及方法展示) 
    6)实例二:支付产品:支付宝 vs 微信支付(侧重战略、战术、产品定位分析)

    二、热门各互联网行业 APP分析

    1)2016年互联网行业投资热点及融资分布
    2)2016年互联网行业热点概述(VR、文体娱乐、大数据、移动营销、移动出行、移动社交、移动支付、在线教育、在线 
    医疗、手机游戏)
    3)在线视频APP:爱奇艺 
    4)拍摄美化神器APP:美拍 
    5)手机轻电台应用APP:荔枝FM vs 懒人听书
    6)在线音乐APP:网易云音乐 
    7)在线体育APP:虎扑体育 
    8)文化新闻APP:今日头条 vs 凤凰新闻
    9)在线阅读APP:书旗小说 
    10)文艺应用APP:ONE 
    11)移动出行APP:UBER 
    12)移动社交APP:陌陌 
    13)在线翻译APP:网易有道词典 
    14)女生助手APP:美柚 
    15)移动社交APP:探探?

    课程六、数据挖掘/分析师之软技能 - 实战产品规划与设计

    本部分课程主要包括两块内容: 1. 需求分析与管理 2. 产品需求文档撰写格式与技巧(PRD)

    一、需求分析与管理

    1)需求的定义、本质和分类
    2)学习需求分析包括需求的获取、分析、规格说明、变更、验证、管理的一系列需求工程的方法 
    3)学习需求分析指需求的分析、定义过程 
    4)KANO模型定义了三个层次的顾客需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求 
    5)需求优先级的定义 
    6)需求工作量估算、需求变更、需求的管理工具

    二、产品需求文档撰写格式与技巧(PRD)

    1)产品需求文档PRD的整体结构介绍
    2)产品原型的设计 
    3)需求文档质量评估标准 
    4)PRD相关案例剖析

    阶段二、建模分析师

    课程七、建模分析师之软技能 - 数据库技术

    本部分课程主要介绍MySQL数据库的安装使用及常用数据操作

    1、关系型数据库介绍

    2、MySQL的基本操作:
          1)数据库的操作
          2)数据表的操作 
          3)备份与恢复 

    3、常用的SQL语句: 
          1)查询语句(SELECT)
          2)插入语句(INSERT)
          3)更新语句(UPDATE)
          4)删除语句(DELETE)

    4、高级查询语句:
          1)聚合函数
          2)分组查询
          3)联合查询
          4)连接查询
          5)子查询

    5、高级应用:
    1)视图 
    2)索引 

    6、数据可视化管理:SQLyog

    课程八、建模分析师之软技能 - 实用型大数据挖掘算法、(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)

    本课程名为深入浅出数据挖掘技术。所谓“深入”,指得是从数据挖掘的原理与经典算法入手。其一是要了解算法,知道什么场景应当应用什么样的方法;其二是学
    习算法的经典思想,可以将它应用到其他的实际项目之中;其三是理解算法,让数据挖掘的算法能够应用到您的项目开发之中去。所谓“浅出”,指得是将数据挖掘
    算法的应用落实到实际的应用中。课程会通过三个不同的方面来讲解算法的应用:一是微软公司的SQL Server与Excel等工具实现的数据挖掘;二是著名开源算法的
    数据挖掘,如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具;三是利用Java、C#语言两种语言做演示来完成数据挖掘算法的实现。根据实际的引用场景,数据挖掘技术通
    常分为分类器、关联分析、聚类算法等三大类别。本课程主要介绍这三大算法的经典思想以及部分著名的实现形式,并结合一些商业分析工具、开源工具或编程等方式来讲解具体的应用方法。

    1、数据挖掘概述与数据
    2、可视化与多维数据分析(实践课) 
    3、分类器与决策树 
    4、其他分类器 
    5、决策树的应用(实践课) 

    6、关联分析
    7、购物车数据分析(实践课) 
    8、聚类算法 
    9、聚类算法C#源代码实现(实践课) 

    课程九、建模分析师之硬技能 - SPSS Modeler数据挖掘项目实战(高阶篇)(课程9、10、11三门课任选其一)

    本教程从数据挖掘生命周期、过程及管理思想开始,讲解了实际项目中各大阶段的重要任务及各自承上启下的关键作用。并用通俗易懂的语言将挖掘技术所涉及的思
    想、方法、参数与统计学基础联系起来,仔细讲解了包括维度、数据、分析、数据流等在内的功能、参数的实际意义和选择、组合等应用方法。对建模技术的原理思
    想及选择方法是本课程的重点与难点。此外,本课程在结合对Modeler软件应用的同时,更加强调建模思想,强调模型规划设计。针对有更高要求的朋友,还应常常训练自己对数据挖掘项目全过程的整体规划与设计,培养自己项目全局的眼光和思维方式。

    一、数据挖掘项目管理基础与思想

    1)课程规划
    2)DM项目的生命周期与建设过程 
    3)CRISP-DM详解 
    4)DM项目实际建设与管理过程 
    5)DM团队组成与能力素养 

    二、感性认识SPSS Modeler

    1)SPSS MODELER软件基础
    2)MODELER节点概要 
    3)MODELER数据流实例解读 

    三、必备的统计学基础

    1)简单的统计学概念
    2)常用的分布函数 
    3)统计学基础的其它补充 

    四、数据准备与预处理

    1)数据质量与样本管理
    2)MODELER变量管理 
    3)MODELER分析管理 

    五、常用模型的数学思想与思考

    1)数据挖掘知识类型
    2)模型过程思想 
    3)回归分析思想与建模解释 
    4)回归分析建模解释(续) 
    5)决策树思想与建模解释 
    6)回归与决策树增补 
    7)神经网络思想与建模解释 
    8)SVM思想与建模解释 
    9)聚类思想与建模解释 
    10)关联思想与建模解释

    六、项目案例解析

    1)信用风险评估
    2)经营辅助决策 

    课程十、建模分析师之硬技能 - Python基础和网络爬虫数据分析(课程9、10、11三门课任选其一)

    本课程面向从未接触过Python的学员,从最基础的语法开始讲起,逐步进入到目前各种流行的应用。整个课程分为基础和实战两个单元。基础部分包括Python语法
    和面向对象、函数式编程两种编程范式,基础部分会介绍Python语言中的各种特色数据结构,如何使用包和函数,帮助同学快速通过语法关。在实战部分选择了网
    络爬虫、数据库开发、Web网站3种最基础的应用类型,详细介绍其思想原理,并通过案例讲解Python中的实现方案,让学员真正达到融会贯通、举一反三的效果。并应用到自己的工作环境中。

    一、Python语言开发要点详解

    1)模块的概念.主模块和非主模块的区别.pycharm中定义代码模版
    2)安装pip 多个虚拟python环境
    3)语法.变量.内置类型.运算符 
    4)if.for.while.else 
    5)数据结构.列表.元组.字典.集合 
    6)函数.类.异常

    二、Python数据类型

    7)列表和列表解析
    8)filter和map 
    9)生成器表达是 
    10)元组 
    11)字符串 
    12)字符串之中文处理 
    13)字典 
    14)集合

    三、函数和函数式编程

    15)函数参数和变长参数列表
    16)函数返回值.变量作用域.和函数__doc__属性 
    17)函数的嵌套定义和闭包和装饰器介绍 
    18)装饰器例子(日志装饰器和身份认证装饰器) 
    19)迭代器和生成器1 
    20)生成器例子 

    四、面向对象编程

    21)认识经典类和新式类 
    22)公有属性和私有属性属性 
    23)访问属性.属性装饰器.描述符 
    24)描述符 
    25)方法.实例方法.静态方法.类方法 
    26)特殊方法.运算符重载 
    27)继承.多重继承.super

    五、网页爬虫(单线程,保存到文本

    28)爬虫介绍
    29)工具包介绍 
    30)request使用演示 
    31)xpath介绍 
    32)xpath使用演示 
    33)新闻爬虫 
    34)分页栏爬虫 
    35)豆瓣爬虫 

    六、mongodb数据库

    44)mongodb介绍
    45)安装.命令行.mongovue演示 
    46)python中插入记录 
    47)python中查询记录 
    48)python中更新记录 
    49)python中删除记录 
    50)聚合操作

    七、多线程和多进程

    51)概述
    52)多线程编程 
    53)多进程编程 
    54)综合案例-网络爬虫3 
     

    八、scrapy实战

    55)scrapy介绍和安装
    56)scrapy项目框架 
    57)scrapy框架和案例需求分析 
    58)实战

    九、django实战

    59)django架构介绍
    60)阶段1.安装.创建项目.创建应用.初始配置 
    61)阶段1.配置URL映射.视图函数 
    62)阶段2.定义ORM并注册到后台管理模块 
    63)阶段3.模版的继承.表单的使用.数据的展示 
    64)阶段4.多应用URL配置.数据的DML操作

    课程十一、建模分析师之硬技能 - 零基础数据分析与挖掘R语言实战课程(课程9、10、11三门课任选其一)

    本课程面向从未接触过数据分析的学员,从最基础的R语法开始讲起,逐步进入到目前各行业流行的各种分析模型。整个课程分为基础和实战两个单元。 基础部分包
    括R语法和统计思维两个主题,R语法单元会介绍R语言中的各种特色数据结构,以及如何从外部抓去数据,如何使用包和函数,帮助同学快速通过语法关。统计思维
    单元会指导如何用统计学的思想快速的发现数据特点或者模式,并利用R强大的绘图能力做可视化展现。在实战部分选择了回归、聚类、数据降维、关联规则、决策
    树这5中最基础的数据分析模型,详细介绍其思想原理,并通过案例讲解R中的实现方案,尤其是详细的介绍了对各种参数和输出结果的解读,让学员真正达到融会贯通、举一反三的效果。并应用到自己的工作环境中。

    一、R语法详解:

    1)R的核心数据结构之向量、因子的区别和使用技巧
    2)R的核心数据结构之矩阵、数据框、数组、列表的区别和使用技巧 
    3)R的控制结构(包括分支结构和循环结构)、函数和包、以及向量化计算

    二、数据组织和整理:

    1)数据导入,从多种数据源导入数据
    2)数据预处理之缺失值的处理 
    3)数据预处理之数据转换,数据筛选?

    三、建立数据分析的统计思维和可视化探索:

    1)单变量数据特点的描述方法
    2)多变量数据特点的描述方法 
    3)借助分组发现数据中的模式 
    4)数据可视化建立对数据的感性认识

    四、用回归预测未来:

    1)线性回归的思想,代码、结果的详细解读;
    2)多项式回归、多元线性回归

    五、聚类方法:

    1)层次聚类和k-means聚类方法

    六、数据降维——主成分分析和因子分析:

    1)维度过多会导致哪些问题
    2)用逐步回归法筛除无用变量 
    3)用主成分分析法解决多重共线性问题 
    4)用因子分析法获得有业务意义的变量

    七、关联规则:

    1)用关联规则做购物车分析

    八、决策树:

    1)决策树算法ID.3、C4.5、CART算法区别和演示
    2)分类效果的评价方式

    课程十二、建模分析师之扩展篇(机器学习) - 零基础实战机器学习入门篇(Python语言、算法、Numpy库、MatplotLib)

    机器学习作为人工智能的一部分,已经应用于很多领域,远超过人们的想象,垃圾邮件的过滤,在线广告的推荐系统,还有目前发展飞快的物体识别、人脸识别和语
    音识别的发展,都是机器学习的应用的成果。机器学习在改善商业决策、提高生产率、检测疾病、预测天气等方面都有非常大的应用前景。 本课程系统的介绍了机 
    器学习的目的和方法。并且针对每一种常用的方法进行了详细的解析,用实例来说明具体的实现,学生可以跟着一步步完成。在面对现实的问题的时候,可以找到非常可靠的参照。本课程在最开始讲解了Python语言的基础知识,以保证后面的课程中可以顺利进行。更多的Python语言的知识,需要学员自己去找更多的资料进行
    学习。 本课程主要讲述了两大类机器学习的方法:有监督学习和无监督学习,其中有监督学习里面,又分为分类和预测数值型数据。这些算法都是基础的算法。这样可以降低学习的难度,容易理解机器学习思路和实现的过程。

    1)机器学习的任务和方法
    2)Python语言基础 
    3)Python语言基础2 
    4)分类算法介绍 
    5)k-临近算法 
    6)决策树 
    7)基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 
    8)Logistic回归 
    9)支持向量机 
    10)第利用AdaBoost元算法提高分类性能

    11)利用回归预测数值型数据
    12)树回归 
    13)无监督学习 
    14)利用K-均值聚类算法对未标注数据分组 
    15)使用Apriori算法进行关联分析 
    16)使用FP-growth算法来高效发现频分项集 
    17)利用PCA来简化数据 
    18)利用SVD简化数据 
    19)大数据与MapReduce 
    20)学习总结

    课程十三、建模分析师之扩展篇(机器学习) - 实战机器学习高阶篇(基于Python机器学习、项目案例实战)

    大数据时代,数据是企业值钱的财富,但海量的数据并非都是有价值的,如何挖掘出有用的数据变成商业价值,就需要机器学习算法。大数据和机器学习势必颠覆传
    统行业的运营方式,必将驱动公司业务的发展。目前,越来越多的机器学习/数据挖掘算法被应用在电商、搜索、金融、游戏,医疗等领域中的分析、挖掘、推荐
    上。 但懂机器学习算法的人才却少之又少,物以稀为贵,致使这个行业的工资奇高。 本课程作为深度学习系列课程的第一阶段,介绍机器学习的基本概念,原理, 
    以及常用算法(如决策树,支持向量机,Adaboost、EM算法等)。以Python语言为工具对每种算法进行结合实例讲解。学生学完本课程后将会理解机器学习的常
    用算法原理,并会使用Python来对实际问题进行数据预处理,分类和回归分析。为开发机器学习相关应用打下必要基础,同时也为学习深度学习进阶课程打下必要基础。

    一、k最近邻算法:

    1)机器学习课程介绍
    2)K最近邻算法的思想 
    3)机器学习中常用的距离指标解析 
    4)实战k最近邻算法

    二、朴素贝叶斯分类算法

    5)概率论的基本知识(基本概念、加法公式、乘法公式)
    6)通过例子深入掌握概率的基本公式 
    7)全概率公式和贝叶斯定理 
    8)实战贝叶斯分类算法,智能手环推荐

    三、聚类算法:

    9)聚类算法概述
    10)Kmeans聚类 
    11)Kmeans实战,图片按照色彩聚类 

    四、决策树算法:

    12)决策树介绍
    13)决策树的构造过程和各种算法 
    14)决策树中关键指标详解 
    15)实战决策树

    五、线性回归和梯度下降算法:

    16)线性回归的相关概念(相关、独立和协方差)
    17)线性回归和最小二乘法 
    18)梯度下降算法 
    19)梯度的推导过程 
    20)岭回归、lasso回归和弹性网

    六、逻辑回归和极大似然估计:

    21)广义线性回归和逻辑回归
    22)极大似然估计的思想 
    23)逻辑回归中的梯度推导 
    24)逻辑回归代码实战

    七、支持向量机:

    25)支持向量机原理介绍
    26)线性可分的支持向量机 
    27)近似线性可分、非线性可分、核函数 
    28)坐标上升法、SMO算法、实战支持向量机

    八、EM算法和GMM:

    29)EM算法思想
    30)EM算法的推导 
    31)实战EM算法,GMM

    九、随机森林和Adaboost:

    32)随机森林
    33)Adaboost思想精髓 
    34)Adaboost算法流程介绍 
    35)实战Adaboost算法

    十、机器学习思想精华和实战经验分享:

    36)机器学习解决问题思想框架
    37)理解方差和偏差、损失函数和过拟合 
    38)L1、L2正则化和常见的5种损失函数 
    39)如何选择模型和选择参数,交叉验证和ROC曲线 
    40)自适应学习率和二分法精确搜索 
    41)自适应学习率和基于阿米霍准则的模糊搜索 
    42)经验分享

    阶段三、大数据分析师(赠送)

    课程十四、大数据挖掘/分析师之硬技能 - Java语言基础

    本课程讲解了java语法基础、类和对象、java中的字符串、java实用类与集合、泛型、继承和多态、接口与抽象类异常处理等等。

    1、Java语法基础

    2、类和对象

    3、字符串

    4、Java实用类

    5、集合与泛型

    6、面向对象三大特性

    7、接口与抽象类

    8、Java异常

    课程十五、大数据挖掘/分析师之硬技能 - 大数据必备的数据结构与算法

    这门课程是针对大数据工程师和云计算工程师的基础课程,同时也是所有计算机专业人士必须掌握的一门课程。如果不掌握数据结构和算法,你将难以掌握高效、专业的数据处理手段,更难以从容应对复杂的大数据处理场景。

    1.数据结构和算法概述

    2.数组、链表、队列、栈等线性表

    3.二叉树、BST、AVL树及二叉树的递归与非递归遍历

    4.B+树

    5.跳表

    6.图、图的存储、图的遍历

    7.有向图、无向图、懒惰与积极的普利姆算法、克鲁斯卡尔算法及MST、单源最短路径问题及Dijkstra算法

    8.并查集与索引式优先队列、二叉堆

    9.遗传算法初步与TSP问题

    10.内部排序(直接插入、选择、希尔、堆排序、快排、归并等)算法与实践中的优化

    11.外部排序与优化(文件编码、数据编码、I/O方式与JVM特点、多线程、多路归并等)

    课程十六、大数据挖掘/分析师之硬技能 - Linux必知必会

    本部分是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,openstack等众多课程。因为企业中的项目基本上都是使用Linux环境下搭建或部署的。

    1.Linux系统概述

    2.系统安装及相关配置

    3.Linux网络基础

    4.OpenSSH实现网络安全连接

    5.vi文本编辑器

    6.用户和用户组管理

    7.磁盘管理

    8.Linux文件和目录管理

    9.Linux终端常用命令

    10.linux系统监测与维护

    课程十七、大数据挖掘/分析师之硬技能 - Hadoop大数据开发技术光速入门

    本课程从基础的环境搭建到更深入的知识学习都会有一个比较好的讲解。帮助学员快速上手hadoop生态圈的大数据处理框架的使用,使用hadoop生态圈进行一些
    模块化、项目功能化的开发,主要包括安装部署hadoop、hive、hbase、hue、oozie、flume等生态圈相关软件环境的搭建,并且在已搭建好的环境上进行相关知
    识点的讲解和功能的开发。项目/模块主要涉及到使用MR开发相关实际业务功能,包括最短路径的计算、社交好友推荐算法实现、分布式锁的实现等,这些模块可
    以在实际的生成环境中使用到,可以很简单的将这些模块的代码直接集成到相关实际生产环境代码中。

      一、hadoop:

    1)Hadoop起源、体系结构以及生态圈介绍
    2)Hadoop安装 
    3)Windows平台下Eclipse环境搭建 
    4)HDFS体系结构 
    5)HDFS SHELL API介绍
    6)HDFS Java API介绍
    7)Hadoop 2.x HDFS新特性
    8)YARN体系结构 
    9)MR编程模型介绍 
    10)Map-Reduce编程实例:WordCount 
    11)MR数据类型讲解 
    12)MR输入格式讲解 
    13)MR输出格式讲解 
    14)案例:自定义输入、输出格式使用 
    15)MR Shuffle组件讲解
    16)案例:二次排序 
    17)组合MR任务介绍 
    18)MR任务多数据源连接介绍 
    19)案例:倒排索引

      二、zookeeper:

    20)Zookeeper起源、体系结构介绍
    21)Zookeeper安装 
    22)Zookeeper Shell命令
    23)Zookeeper Java API
    24)Zookeeper案例:分布式环境中实现共享锁

    三、hbase: 

    25)HBase起源、体系结构以及数据模型介绍
    26)HBase安装 
    27)HBase Shell命令
    28)HBase Java API
    29)HBase协处理器介绍 
    30)HBase和MapReduce整合 
    31)HBase案例:二级索引的创建

      四、hive:

    32)Hive起源、体系结构介绍
    33)Hive安装 
    34)Hive Shell命令上
    35)Hive Shell命令下
    36)Hive函数

      五、hue:

    37)Hue简介

      六、Oozie:

    38)Oozie简介
    39)Oozie安装 
    40)Oozie案例 
    41)Oozie Java客户端
    42)Oozie Hue整合

    七、Flume: 

    43)Flume介绍以及安装
    44)Flume案例介绍上 
    45)Flume案例介绍下 
    46)Flume自定义Source 
    47)Flume自定义Interceptor

    八、Sqoop: 

    48)Sqoop介绍与安装
    49)Sqoop案例介绍上 
    50)Sqoop案例介绍下

    九、Kafka: 

    51)Kafka介绍与安装
    52)Kafka案例

    十、MR扩展: 

    53)MapReduce案例:最短路径算法
    54)MapReduce案例:PageRank算法 
    55)MapReduce案例:社交好友推荐算法

    课程十八、数据分析专家之硬技能 - 基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台

    离线数据分析平台是一种利用hadoop集群开发工具的一种方式,主要作用是帮助公司对网站的应用有一个比较好的了解。尤其是在电商、旅游、银行、证券、游戏
    等领域有非常广泛,因为这些领域对数据和用户的特性把握要求比较高,所以对于离线数据的分析就有比较高的要求了。 本课程通过一个离线电商的项目实战全面 
    对Hadoop技术做了一个演练。项目主要涉及到用户行为数据的收集、用户数据的etl操作、用户数据的分析以及分析数据展示等项目模块,最终展示了一个基本的
    离线数据分析平台的全部实现。

    一、项目需求介绍:

    1)需求分析

    二、用户行为数据收集模块实现讲解:

    3)JavaSDK数据收集引擎编写
    4)JSSDK数据收集引擎编写

    三、数据分析模块实现讲解:

    5)用户数据etl操作一
    6)用户数据etl操作二 
    7)新增用户和总用户分析 
    8)活跃用户分析 
    9)活跃会员分析 
    10)新增会员和总会员分析 
    11)会话分析 
    12)Hourly分析 
    13)浏览器PV分析 
    14)公用代码提取 
    15)地域信息分析 
    16)外链信息分析 
    17)MapReducer代码优化 
    18)DimensionConverter相关服务设计 
    19)用户浏览深度分析 
    20)事件分析 
    21)订单分析 
    22)MR和Hive任务Oozie部署

    四、数据展示模块讲解:

    23)DataApi后台框架搭建
    24)用户基本信息数据展示 
    25)浏览器基本信息数据展示 
    26)地域信息数据展示 
    27)用户浏览深度数据展示 
    28)外链数据展示 
    29)事件数据展示 
    30)订单数据展示以及项目总结

    课程十九、大数据挖掘/分析师之硬技能 - 基于金融行业的大数据挖掘/分析实战(Python语言)

    本课程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。课程从介绍简单的金融应用开始,带领学员回顾Python的基础知识,并逐步学习如何将Python
    应用到金融分析编程中。课程覆盖了Python的基本数据结构、输入输出、效率分析、数学库、随机分析库、统计分析库等。接着课程以专题的形式介绍了Python与
    Excel的结合,学习如何使用Python的相关库生成Excel可调用的函数;Python与Hadoop和MongoDB结合进行大数据分析的基础知识。最后课程介绍了Python的
    面向对象编程并介绍了两个案例:使用Python实现金融衍生品分析库以及使用Python实现事件驱动的量化投资系统,使学员在实战的环境下理解Python在金融
    应用开发中的具体应用方式,训练学员独立开发Python模块的能力。

    1)Python与金融应用概述
    2)Python的基本数据类型与数据结构 
    3)Python数据可视化 
    4)金融时间序列分析 
    5)输入输出操作

    6)提升Python效率
    7)数学工具 
    8)随机分析 
    9)统计分析 
    10)数值分析技术

    11)使用Python操作Excel
    12)Python面向对象编程与图形用户界面 
    13)金融中的大数据技术概述 
    14)案例1:使用Python构建期权分析系统 
    15)案例2:使用Python构建简单的算法交易系统

    阶段四、数据分析专家(赠送)

    课程二十、数据分析专家之软技能 - 卓越的项目管理应用与实践

    通过本课程的学习,使学员能够正确、熟练地选择项目生命周期中,各阶段各场景中的技术、工具、方法,并根据项目实际情况灵活应用在项目管理中;掌握项目工具的设计思想,能根据项目实际情况设计和修改工具;提升学员对项目管理的全局眼光与思维方式。

      第一篇 项目管理基础

    1.基础与导读

    2.战略管理

    3.项目、群、组合与资源

    4.项目选择方法

      第二篇 体系解读与应用实践

    5.项目管理过程组

    6.十大知识领域

    7.项目策划、定义方法与实践

    8.项目资源预估方法及实践

    9.项目网络方法及实践

    10.风险管理方法及实践

    11.合同管理方法及实践

    12.质量管理方法及实践

    13.全局方法及实践

    课程二十一、数据分析专家之软技能 - 大道至简之软件开发从设计到编码全程实录

    本课程从无到有,搭建一个简易版的电商平台,并从不同角度分析设计此项目各个主要模块和功能点,将会应用到除迭器模式以外的所有GoF设计模式,旨在演示设计模式在项目中的实际应用,以及如何针对不同情况进行功能设计,希望可以帮助大家敲开设计之门。

      一、订单模块:

    1)多模块的业务状态跟踪处理的方式
    2)如何处理多模块循环引用、交叉引用的问题

      二、仓储模块 :

    1)如何灵活的预留功能扩展。

    三、成本核算管理: 

    1)如何动态的组装所需成本项。

      四、编号生成器:

    1)生成不重复的流水号,并支持各业务生成单独的流水号。
    2)生成不同格式要求,不同生成算法的流水号 
    3)对不同的文号生成进行缓存 
    4)实现业务工作量监控,比如新增业务量达到阀值,暂停收取新业务等

      五、消息模块:

    1)如何设计消息交互模块
    2)如何处理交互报文

      六、权限模块:

    1)如何实现API和SPI分离设计
    2)如何设计公共级别的接口,并提供足够的灵活性进行扩展

    课程二十二、数据分析专家之软技能 - 系统架构设计的原理、核心技术与案例分析

    本课程首先围绕普通开发人员如何向架构师转型这一课题,从架构师的角色以及转型过程中会遇到的困难及其解决方法切入展开讨论,总领整个课程。课程主体部分
    从软件架构体系结构、架构设计、技术体系等角度出发,详细介绍了架构师区别于一般开发人员所需要掌握的架构设计方法论与相关实践,包括架构风格与模式、领
    域驱动设计、类与框架设计、分布式系统架构设计、微服务架构设计、各种主流的技术体系与实践等内容。然后针对软件架构系统工程、业务模型设计、敏捷方法与
    实践、产品交付模型与质量控制等架构师所必须掌握的系统工程和过程管理知识以及应用进行详细阐述,确保其站在架构师的高度进行系统设计和开发完整生命周期
    的全局管理。作为技术团队的领导者,架构师同样需要具备相应的综合能力,课程的最后对架构师所需的各项软能力做全面介绍。

    一、程序员向架构师转型:

    1)整体课程概述
    2)架构设计基本概念和架构师角色剖析 
    3)软件架构过程以及架构师的视点和视角 
    4)程序员如何向架构师成功转型

    二、软件架构体系结构:

    1)软件架构体系结构概述
    2)架构风格之分发-订阅风格、管道-过滤器风格、Map-Reduce风格等 
    3)架构模式之基本模式、对象- 关系行为模式、Web表现模式、分布模式等
    4)架构模型之概念模型、领域模型、设计和代码模型等

    三、架构设计:

    1)领域驱动设计
    2)类与框架设计 
    3)微服务架构设计

    课程二十三、数据分析专家之硬技能 - Spark基础--快学Scala(未来大数据处理的主流语言)

    Scala是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java程序
    。它也能运行于CLDC配置的Java ME中。目前还有另一.NET平台的实现,不过该版本更新有些滞后。Scala的编译模型(独立编译,动态类加载)与Java和C#
    一样,所以Scala代码可以调用Java类库(对于.NET实现则可调用.NET类库)。Scala包括编译器和类库,以及BSD许可证发布。 学习Scala编程语言,为后续学习Spark奠定基础。

    1)Spark的前世今生
    2)课程介绍、特色与价值 
    3)Scala编程详解:基础语法 
    4)Scala编程详解:条件控制与循环 
    5)Scala编程详解:函数入门 
    6)Scala编程详解:函数入门之默认参数和带名参数 
    7)Scala编程详解:函数入门之变长参数 
    8)Scala编程详解:函数入门之过程、lazy值和异常 
    9)Scala编程详解:数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组 
    10)Scala编程详解:数组操作之数组转换

    11)Scala编程详解:Map与Tuple
    12)Scala编程详解:面向对象编程之类 
    13)Scala编程详解:面向对象编程之对象 
    14)Scala编程详解:面向对象编程之继承 
    15)Scala编程详解:面向对象编程之Trait 
    16)Scala编程详解:函数式编程 
    17)Scala编程详解:函数式编程之集合操作 
    18)Scala编程详解:模式匹配 
    19)Scala编程详解:类型参数 
    20)Scala编程详解:隐式转换与隐式参数 
    21)Scala编程详解:Actor入门

    课程二十四、数据分析专家之硬技能 - 大数据Spark从入门到精通

    本课程主要讲解目前大数据领域最热门、最火爆、最有前景的技术——Spark。在本课程中,会从浅入深,基于大量案例实战,深度剖析和讲解Spark,并且会包含
    完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark内核以及源码剖析、性能
    调优、企业级案例实战等部分。完全从零起步,让学员可以一站式精通Spark企业级大数据开发,提升自己的职场竞争力,实现更好的升职或者跳槽,或者从j2ee等
    传统软件开发工程师转型为Spark大数据开发工程师,或是对于正在从事hadoop大数据开发的朋友可以拓宽自己的技术能力栈,提升自己的价值。

    1、Spark核心编程进阶
    2、Spark内核原理进阶 
    3、Spark SQL实战开发
    4、Spark Streaming实战开发
    5、Spark运维管理进阶

    课程二十五、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 高端微软BI商业智能(SSIS数据仓库、SSAS MDX多维数数据集、Ssrs实战)(赠送)

    微软BI(BI,BusinessInteligence),微软商业智能。微软BI是一套完善、完全集成的 BI 技术,能够帮助降低组织和分发信息的复杂度,同时获得竞争优势、整体更
    明智的决策和更好的成果。Microsoft BI 通过三个层面或工作负载交付:数据仓库、报表与分析以及绩效管理。所有这一切都旨在提供整合的、全面的数据源和工
    具,以帮助改进决策制订。在我们看来,Microsoft BI 的承诺就是:帮助组织内所有层面的决策者对其决策所支持的企业目标与计划充满信心。从技术层面上来讲,
    Microsoft BI由三大部分以及其他的协同平台组成, 它们分别是SSIS, SSAS, SSRS以及与office, sharepoint产品. 通常我们所说的Microsoft BI, 指的主要是
    SSIS, SSAS, SSRS三大部分. 通过这几个部分的学习, 我们就能建立起完善强大的BI体系, 这也是我们课程的最主要讲解的知识点。

    1)商业智能的概念及初步体验
    2)SSIS整体及常用对象概述 
    3)SSIS控件 
    4)SSIS表达式 
    5)SSIS实战 
    6)SSAS-前言及MDX基础 
    7)SSAS-MDX基本查询 
    8)SSAS-MDX基础函数 
    9)SSAS-MDX导航函数 
    10)SSAS-经典MDX语句

    11)SSAS-开发多维数据库
    12)SSAS-度量值详解 
    13)SSAS-KPI, 与多维数据集的交互和其他
    14)SSAS-创建ADM_BF_SSAS以及小结 
    15)WEB报表-项目回顾以及搭建web框架 
    16)WEB报表-权限系统 
    17)WEB报表-使用ADOMD.NET 
    18)WEB报表-功能分析 
    19)SRS-前言 
    20)SSRS-基础报表

    课程二十六、数据分析专家之 BI 扩展技能 - 中小型企业商业智能平台的开发和实现(数据仓库、BI系统、真实项目)(赠送)

    本课程以公共卫生领域高血压的管理为实际应用场景,为高血压管理系统建立数据仓库,进行数据分析。本课程一共分为四个章节,76讲。第一章主要介绍了商业
    智能系统的发展,从商业智能的学科范围、演化史、应用案例到自然演化式的体系结构,以及面临的问题,再讲到数据仓库以及开发方法。第二章主要解析了数据仓
    库的一些主要术语,例如,分区、粒度、维度、度量值、多维数据模型以及DW2.0。第三章讲述了如何设计数据仓库,引入了元数据的概念。第四章是整个课
    程中课时最多的部分,花了比较多的时间从头到尾搭建了一个BI系统,最终是以Web Service的方式供第三方调用。

    一、理论讲解部分:

    1.商业智能系统的发展
    2.数据仓库的主要术语解析 
    3.如何设计数据仓库

    二、项目实战部分:

    1. 操作性数据库的准备和分析
    2.创建数据库、时间维度表 
    3.编写存储过程为时间维度表添加数据 
    4.建立其他维表 
    5.分析操作型数据库中的数据情况、确定分区和粒度、建立事实表 
    6.增加Gender维度,GZYS维度,Age维度并添加数据 
    7.Extract, Transform, Load-Sp框架搭建及编写
    8.ODS表 
    9.修改调试ETL的存储过程 
    10.加入校验机制并完善ETL

    阶段五、机器学习/深度学习研究员

    课程二十七、机器学习/深度学习研究员之硬技能-贝叶斯方法与机器学习及实践

    本课程先基于PyMC 语言以及一系列常用的Python 数据分析框架,如NumPy、 SciPy 和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。 该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。课程中使用的 案例往往是工作中遇到的实际问题,有趣并且实用。通过对本课程的学习,学员可以 对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解,为接下来的机器学习打下基础;接下来 以Python 编程语言为基础,在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下,讲师 逐步带领学员熟悉并且掌握当下最流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具, 如Scikit、Google Tensorflow 等;同时会着重讲解两类机器学习的核心的“算法族”, 即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则等。

     

    1.使用计算机执行贝叶斯推断

    2.了解PyMC

    3.MCMC 的黑盒子

    4.大数定律

    5.损失函数

    6.主观与客观先验

    7.贝叶斯AB 测试

    8.关于预测的两类核心算法

     

    9、“岩石vs 水雷”数据集的特性

    10.基于因素变量的实数值预测

    11.预测模型的构建:平衡性能、复杂性以及大数据

    12.惩罚线性回归模型

    13.使用惩罚线性方法来构建预测模型

    14.集成方法

    15.用Python 构建集成模型

    课程二十八、机器学习/深度学习研究员之硬技能- 深度学习与TensorFlow 实战

    本课程希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow(基于1.0 版本API)。 课程中讲师主讲TensorFlow 的基础原理,TF 和其他框架的异同。并用具体的代码完 整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet, VGGNet,Inception Net,ResNet)、Word2Vec、RNN(LSTM,Bi-RNN)、 Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)。此外,还讲解 了TensorBoard、多GPU 并行、分布式并行、TF.Learn 和其他TF.Contrib 组件。本课程能帮读者快速入门TensorFlow 和深度学习,在工业界或者研究中快速地将想法 落地为可实践的模型。

     

    1.TensorFlow 基础

    2.TensorFlow 和其他深度学习框架的对比

    3.TensorFlow 第一步

    4.TensorFlow 实现自编码器及多层感知机

    5.TensorFlow 实现卷积神经网络

     

     

    6.TensorFlow 实现经典卷积神经网络

    7.TensorFlow 实现循环神经网络及Word2Vec

    8.TensorFlow 实现深度强化学习

    9.TensorBoard、多GPU 并行及分布式并行

    课程二十九、机器学习/深度学习研究员之硬技能- 推荐系统

    本课程重点讲解开发推荐系统的方法,尤其是许多经典算法,重点探讨如何衡量 推荐系统的有效性。课程内容分为基本概念和进展两部分:前者涉及协同推荐、基于 内容的推荐、基于知识的推荐、混合推荐方法,推荐系统的解释、评估推荐系统和实 例分析;后者包括针对推荐系统的攻击、在线消费决策、推荐系统和下一代互联网以 及普适环境中的推荐。课程中包含大量的图、表和示例,有助于学员理解和把握相关 知识等。

    1.协同过滤推荐

    2.基于内容的推荐

    3.基于知识的推荐

    4.混合推荐方法

    5.推荐系统的解释

    6.评估推荐系统

    7.案例研究

    课程三十、机器学习/深度学习研究员之硬技能-人工智能(选修)

    本课程主要讲解人工智能的基本原理、实现技术及其应用,国内外人工智能研究 领域的进展和发展方向。内容主要分为4 个部分: 第1 部分是搜索与问题求解,系 统地叙述了人工智能中各种搜索方法求解的原理和方法,内容包括状态空间和传统的 图搜索算法、和声算法、禁忌搜索算法、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算 法和Agent 技术等;第2 部分为知识与推理,讨论各种知识表示和处理技术、各种 典型的推理技术,还包括非经典逻辑推理技术和非协调逻辑推理技术;第3 部分为学 习与发现,讨论传统的机器学习算法、神经网络学习算法、数据挖掘和知识发现技术; 第4 部分为领域应用,分别讨论专家系统开发技术和自然语言处理原理和方法。通 过对这些内容的讲解能够使学员对人工智能的基本概念和人工智能系统的构造方法 有一个比较清楚的认识,对人工智能研究领域里的成果有所了解。

    展开全文
  • 课程是《数据分析技术应用》系列进阶课程的初级入门课程,学员研修完毕后能够进行较为复杂的描述性统计分析、推断性统计分析、数据可视化分析、预测分析等常用数据分析处理,满足商务运营和科学研究所需的常规数据...
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    廖雪峰 数据分析全栈工程师 百度云 百度网盘下载

    1快速入门:认知数据分析

    数据分析概念

     

    ·数据分析是什么:数据分析概念及应用场景
    ·数据分析分析什么:分析方法、应用领域

    数据分析价值

    ·通过数据分析发现商机:发现数据之间的关联,预测趋势
    ·通过数据分析做精准营销:精准营销方案设计
    ·通过数据分析做用户画像:用户画像、用户行为分析
    ·通过数据分析生成数据分析报告、提供决策和业务优化支持:决策支持和业务优化

    .数据分析前景

    ·数据分析的成功案例:数据加载、数据清洗、数据展示、数据分析师必备技能
    ·数据分析的行业发展:数据分析行业人才需求、专门数据分析岗位需求、专门的数据分析机构
    ·数据分析师的职业发展:传统行业和互联网行业业务流程、专业技能
    2材料准备:数据采集与处理
    廖雪峰 数据分析全栈工程师 百度云

    认识数据

    ·认识数据表的字段和记录:字段、记录、表
    ·使用Excel制作数据表、指定常用数据类型:数值型、字符型、一维表、二维表

    获取数据

    ·使用Excel导入网站数据及文本数据:网站数据、定时刷新、自动刷新、文本导入

    处理数据

    廖雪峰 数据分析全栈工程师

    ·使用Excel进行数据清洗和筛选:数据导入、数据清理、数据筛选、条件格式、数据透视法
    ·使用Excel进行数据抽样和计算:数据抽样、AVERAGE函数、SUM函数、MAX函数、MIN函数、IF函数
    ·使用SQL实现数据操作:基础语法、表连接、普通函数、窗口函数、SQL优化
    3工具准备:数据可视化工具

    Tableau概述及常用操作

    ·使用Tableau进行数据加载及操作:Tableau导航、Tableau设计流程、Tableau文件类型、Tableau数据源、Tableau计算、Tableau工作表、Tableau图表

    Power BI概述及常用操作

    ·使用Power BI加载数据源及塑造数据:数据加载、塑造数据
    ·使用Power BI建模数据及可视化:建模数据、可视化、图标
    4案例分析:电子商务数据分析

    选择数据分析核心数据

    ·如何选择核心数据:会员数据、营销数据、行业数据、交易与服务数据

    掌握核心指标

    ·如何掌握核心指标:转化指标、会员指标、流量指标、运营指标、成交转化率指标

    掌握核心方法

    ·常用核心方法:二八法则、排行榜分析方法
    全栈数据分析师养成记
    1基于python实现自动化数据分析基础

    Python语法入门

    ·使用anaconda搭建Python开发环境:python、anaconda、mac、windows
    ·使用jupyter notebook 编写Python程序:变量、数据类型、运算符、数据处理和输入、分支和循环、函数

    Python数据结构

    ·使用列表、字典和集合操作数据:列表、字典、集合

    Python文件操作

    ·使用open、write实现文件操作:文件、open 、close、write

    Python面向对象

    ·用Python实现面向对象编程:类、对象、方法、封装、继承、多态
    2基于python爬虫实现数据获取和加载

    网络爬虫简介

    ·爬虫原理及基本使用:爬虫协议、HTTP、HTTPS、Requests、Session、Cookie

    网页基本组成与结构

    ·HTML页面组成及结构:HTML、HTML5、CSS、CSS3、JavaScript

    常用爬虫库的使用

    ·使用Requests爬取数据:get、post、响应内容、请求头、响应状态码、重定向与请求历史、Cookie
    ·使用urllib爬取数据:urlopen、urlretrieve、urlcleanup、quote、urlencode
    ·使用正则表达式爬取数据:正则表达式

    常用解析库的使用及数据存储

    ·使用XPath解析数据:元素和属性、XML、/、//
    ·使用BeautifulSoup解析数据:BeautifulSoup的安装、解析库的设置、BS的基本用法、对象的种类、遍历文档树和节点、各种选择器的使用
    ·使用pyquery解析数据:DOM、attrs、css
    ·实现txt、JSON、CSV等格式文件存储:json格式、数据类型、json解析、CSV文件

    Ajax数据爬取及API解析

    ·AJax解析数据方法及结果提取:Ajax、Ajax解析方法、API

    Scrapy框架的使用

    ·使用Scrapy爬取数据:Selector、Spider、Downloader Middleware、Item Pipeline用法、Scrapy对接Selenium、Scrapy对接Splash
    3基于Python科学计算包实现数据预处理和分析

    NumPy创建多维数组对象

    ·使用NumPy生成ndarray:创建ndarray、ndarray的数据类型、数据结构多维数组对象ndarray

    数组的算术运算

    ·使用NumPy实现数组算术运算:NumPy数组的运算

    数组的索引与切片

    ·使用NumPy对数组进行索引与切片:索引和切片、布尔索引、神奇索引

    数组转置和换轴

    ·使用NumPy对数组进行转置和换轴:T、swapaxes、ufunc通用函数、利用数组进行数据处理、数学和统计方法概览、数组排序、唯一化

    数组的文件输入和输出

    ·使用数组进行面向数组编程:文件的保存与读取、线性代数知识回顾、多维数组对象的内部机理、数组重塑、 数组的合并和拆分、元素的重复操作、花式索引等价函数、广播机制、ufunc高级方法、数组高级排序方法

    Pandas数据结构介绍

    ·使用Pandas创建Series对象:创建Series




    ·使用Pandas创建DataFrame对象:创建DataFrame

    Pandas索引对象

    ·使用Pandas创建索引对象:行索引和列索引、重建索引

    Pandas基本操作

    ·使用Pandas对数据进行索引、选择和过滤:删除数据项、索引选取过滤、Ioc和iloc进行选取、整数索引

    算术和数据对齐

    ·使用Pandas对数据进行算术和数据对齐:算术运算和数据对齐、DataFrame和Series的运算、函数应用和映射

    排序和排名

    ·使用Pandas对数据进行排序和排: 排序和排名、汇总和描述性统计、相关系数和协方差、分类数据、用分类进行数据、分类方法、创建虚拟变量、 GroupBy高级应用、分组的时间重采样、链式编程、管道方法

    数据加载及存储

    ·使用Pandas进行多种格式数据的读写: 用Pandas读取文本格式的数据。read_rsv、read_table、read_excel、read_json、read_pickle、to_pickle、 逐块读取文本数据、将数据输出到文本数据、处理分隔符

    与数据库进行数据加载

    ·使用Pandas与数据库交互:数据库交互(MySQL、NoSQL)、数据库、数据表

    处理缺失值及数据转换

    ·使用Pandas过滤缺失值




:处理缺失数据、过滤缺失数据
    ·使用Pandas补全缺失值:填充缺失数据
    ·使用Pandas删除重复值:去除重复数据
    ·使用函数或映射进行数据转换:函数转换数据、重命名索引、排列和随机采样
    ·使用正则表达式对数据进行操作:字符串操作、矢量化字符串函数

    分层索引

    ·使用Pandas进行分层索引的实现

:层次化索引
    ·使用Pandas进行重排序和层级排序:重排与分级排序、根据级别汇总统计
    ·使用DataFrame的列进行索引:使用列作为索引

    联合和合并数据集

    ·使用Pandas进行联合和合并数据集:合并数据集。索引合并、轴向连接、合并重叠数据

    数据重塑与透视

    ·使用多层索引进行重塑:重塑和轴向旋转、长格式宽格式转换
    4基于绘图库(Matplotlib)实现数据可视化

    matplotlib API使用入门

    ·使用matplotlib绘图、设置颜色、标记和线类型

:Matplotlib API、Figure、Subplot、nrows、ncols、sharex、sharey

    常用绘图展示

    ·使用matplotlib对图标进行刻度、标签、图例设置:注释、子图、图例

    常用可视化工具介绍

    ·使用Pandas和seaborn绘图:折线图、柱状图、直方图、密度图、散点图
    5基于聚合分组技术发现数据间的关系及价值

    GroupBy机制

    ·使用字典和Series分组



:GroupBy机制、遍历各分组、函数分组
    ·使用函数分组:len、sum、min、max
    ·根据索引层级分组:asix、multiIndex

    数据聚合

    ·使用Pandas实现数据透视表与交叉表:数据聚合、透视表、交叉表
    6基于时间序列操作细化数据的时间展示

    日期和时间数据类型及工具

    ·使用datetime实现字符串与时间类型的转换


:时间戳、时间间隔、时区、字符串与datetime互相转换
    ·时间序列基础

    时间序列运算

    ·时间序列:索引、选择、子集

    时区处理

    ·使用Pandas生成日期范围、频率和移位:频率和日期偏置、时区本地化和转换

    时间区间和区间算术

    ·使用Pandas进行时区处理:时区区间和区间算术、区间频率转换、季度区间频率
    7案例分析

    电影评分数据分析

    ·涉及娱乐、金融、农业、互联网等行业真实数据,从业务流程角度进行数据分析,增强业务与技术实战能力: 数据清洗、时间序列、聚合与分组、柱状图、折线图、热力图

    美国农业部食品数据分析

    金融数据分析

    招聘网站岗位及薪资趋势分析报告

    大数据分析师晋升记
    1数据仓库

    HiveQL操作数据

    ·基础语法、表连接、普通函数: TINYINT 、SMALLINT、 INT 、BIGINT、 FLOAT、 DOUBLE、 BOOLEAN 、STRING、STRUCT、 MAP、 ARRAY、数据表、排序和聚集
    ·窗口函数、SQL优化: 创建表、创建分区、重命名、增加列、删除列、导入导出数据、数据查询、内连接、左外连接、右外连接、全连接、子查询、视图、内置函数、自定义函数、窗口函数、SQL优化
    2数据分析方法

    描述统计分析方法

    ·频数分析、集中趋势、离散程度、数据分布:频数、平均数、中位数、众数、极差、方差、标准差、变异系数、峰值、偏度

    回归分析方法

    ·线性回归、逻辑回归、多项式回归、多元回归:因变量、自变量、回归线、回归系数

    多元统计分析方法

    ·聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析: 聚类分析的思想、相似性度量、类和类的特征、距离判别、贝叶斯判别、逐步判别、主成分、总体成分、因子载荷

    时间序列分析方法

    ·自回归模型、季节模型: 时间序列、时间序列分析、GNAR模型
    3数据可视化

    可视化工具使用(Excel)

    ·使用Excel实现数据可视化: 条形图&柱状图、饼图&环形图、单折线&双折线图、散点图&气泡图、箱线图、雷达图、组合图

    可视化工具使用(Tableau)

    ·使用Tableau实现可视化
    4高级数据可视化

    瀑布图、桑基图、漏斗图、矩形树图、旭日图

    ·使用Excel、Tableau实现:绘制图表

    Excel动态图表

    ·使用Excel实现:组合框控件、数据源

    地图可视化

    ·使用Tableau实现:地图绘制、地图配色

    echarts实现

    ·使用echarts实现常用图表:构建echarts、数据加载
    5高级数据分析师实战

    经营分析方法论

    ·交易分析:如何做好交易日报分析
    ·流量分析:渠道分析、流量漏斗分析
    ·用户分析:用户画像、行为分析、留存分析

    行业分析方法论

    ·竞对分析:分析方法、分析内容
    ·行业动态:行业分布、行业趋势

    业务分析方法论

    ·产品分析:功能迭代分析、转化率分析
    ·运营分析:活动运营分析、用户运营分析
    ·销售分析:业绩达成分析、人效分析

    转载于:https://www.cnblogs.com/suibian1/p/10958191.html

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  • 课程以通俗易懂的方式讲解Python爬虫技术,以案例为导向,手把手的Python爬虫实战教程,让你少走弯路! ...爬虫应用(电影评论数据分析)。教学全程采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂!!!
  • Excel数据处理与分析实战 网盘地址:https://pan.baidu.com/s/1Zlh4qpKT13JFik3Ie4rXAw 密码:wbpe 备用地址(腾讯微云):https://share.weiyun.com/5W7Smea 密码:7x7f9u 本门课程详细介绍了 Microsoft Excel...
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