大数据分析师
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大数据分析师
据《2016-2021年》显示，目前我国大数据产业规模可达1500亿元，未来5年将进入“加速期”，到2020年将达到8000亿元的规模，实现几何级增长。
从产业细分看，大数据产业分为基础层、软件层和应用层三大块，但现在我国大数据应用层仅占10%的比例，明显是个“短板”。现在，我国众多家电、商业、旅游企业都高度重视大数据的搜集和开发应用，对于传统企业来说，大数据是传统产业向“互联网+”改造的必经之路，可是传统企业如何将业务、产品、管理等进行数据化改造，成为企业关注的焦点。。
◇ 课程概况
总学时：3个月(75天)
课程安排：880课时
授课方式：小班面授
班级设置：(欢迎大数据数据分析爱好者前来报名学习)
教学模式：直播授课+在线视频辅助+导师项目实训
☆★教学内容
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）；
