大數(shù)據(jù)課程
【所屬機(jī)構(gòu)：上海交大教育集團(tuán)】
數(shù)據(jù)是信息時代的“新能源”,從金融到零售，從電商到體育，數(shù)據(jù)科學(xué)都成為成功決策的基礎(chǔ)， 廣泛應(yīng)用在營銷優(yōu)化、風(fēng)險控制、客戶關(guān)系等商業(yè)領(lǐng)域,【數(shù)據(jù)分析】以數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)大綱要求從Excel數(shù)據(jù)分析技能，SPSS數(shù)據(jù)處理分析， SAS工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)系統(tǒng)講解，還將從金融、醫(yī)藥、航空、電商、房地產(chǎn) 等行業(yè)需求出發(fā)全部用實際案例教學(xué)來使所學(xué)項目課程更能符合企業(yè)要求。
課程適合哪類人學(xué)？
01
周末時間比較充裕、基礎(chǔ)相對薄弱的學(xué)員
02
所有想學(xué)數(shù)據(jù)分析的?？粕?、本科生等在校學(xué)生
03
客戶經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理等崗位欲提升職業(yè)技能人員
04
待業(yè)、期待轉(zhuǎn)行從事數(shù)據(jù)分析的工作人員
零死角打磨課程大綱
| 課程模塊 | 課程詳情 |
| 數(shù)據(jù)分析師基礎(chǔ)理論和實踐 | 數(shù)據(jù)加工處理方法；數(shù)據(jù)可視化方法；多維度數(shù)據(jù)集搭建方法；透視分析；現(xiàn)狀、原因分析； 宏使用方法簡介 |
| 數(shù)據(jù)處理技術(shù) | SPSS軟件及統(tǒng)計分析過程方法論簡介；統(tǒng)計分析過程方法論應(yīng)用：一個調(diào)查研究的實例；SPSS for Windows的各個模塊簡介；數(shù)據(jù)輸入與建立；數(shù)據(jù)管理與變換；SPSS統(tǒng)計圖表和報表展示；打印與存儲輸出；高級數(shù)據(jù)修改；文件管理；SPSS編程；實用特性舉例；樞軸表編輯器的用戶化輸出；集中趨勢及離散趨勢分析；正態(tài)檢驗；非參數(shù)檢驗；變量間關(guān)系描述；SPSS交叉表分析過程；單樣本及雙樣本T檢驗；方差分析(ANOVA)；多選題變量分析及SPSS實現(xiàn)；如何選擇合適的統(tǒng)計學(xué)方法 |
| 使用 TRANSACT-SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢 | T-SQL查詢；SELECT查詢；多表查詢；數(shù)據(jù)排序和篩選；SQL Server 12/16 的數(shù)據(jù)類型；使用內(nèi)置函數(shù)；分組和匯總數(shù)據(jù)；使用子查詢；使用Table表達(dá)式；使用SET運(yùn)算符；使用Window排名和聚合函數(shù)；Pivoting和 Grouping Sets；SQL Server 12/16元數(shù)據(jù)查詢；執(zhí)行存儲過程；T-SQL編程；異常錯誤處理；執(zhí)行事務(wù)；提高查詢性能 |
| SAS數(shù)據(jù)分析 | SAS基礎(chǔ)概要；SAS系統(tǒng)入門；學(xué)習(xí)SAS句法；熟悉SAS數(shù)據(jù)集；讀入SAS數(shù)據(jù)集；讀入Excel格式數(shù)據(jù)；讀入固定格式的原始數(shù)據(jù)文件；整理和清洗數(shù)據(jù)；生成數(shù)據(jù)；拼接SAS數(shù)據(jù)集；增強(qiáng)報表；生成匯總報表；使用SAS/GRAPH作圖入門（自學(xué)） |
| R語言實戰(zhàn) | 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述；向量；因子；矩陣；數(shù)據(jù)框；列表和函數(shù)；向量化計算和apply；線性回歸的思想；回歸結(jié)果的檢查；決定系數(shù)預(yù)測 和多元線性回歸；一元線性回歸演示；多項式回歸演示；殘差分析演示；多元線性回歸演示；關(guān)聯(lián)規(guī)則介紹；關(guān)聯(lián)規(guī)則演示；決策樹介紹C4.5；幾種分類算法介紹；評價模型準(zhǔn)確性 |
| PYTHON數(shù)據(jù)分析和人工智能 | 數(shù)據(jù)科學(xué)和AI概述；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法；Python 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘簡介、環(huán)境搭建；Python數(shù)據(jù)分析工具箱；數(shù)據(jù)加載與存儲；數(shù)據(jù)規(guī)范化和處理；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)可視化；項目實踐 |
| POWER BI 數(shù)據(jù)可視化分析技術(shù)實戰(zhàn) | 自助式 BI 解決方案簡介；Power BI 簡介；Power BI數(shù)據(jù)源；整理和合并數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)建模和DAX；互動數(shù)據(jù)視覺效果；直接連接；使用 Power BI 開發(fā)；Power BI 移動端 |
| HADOOP大數(shù)據(jù)技術(shù)實戰(zhàn) | Hadoop安裝配置；Hive，Impala實戰(zhàn)解析；Hbase 實戰(zhàn)解析；Python Web 開發(fā)；Flume-Ng實戰(zhàn)解析；Oozie任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)使用介紹；Hue集成開放平臺使用介紹；Solr，Lily Hbase 實戰(zhàn)解析；Spark實戰(zhàn)解析；附送：電商用戶行為分析系統(tǒng)案例 |
課程收獲，帶來改變
掌握數(shù)據(jù)分析方法 零基礎(chǔ)入門，掌握數(shù)據(jù)分析常用方法、基本原理及分析思路
掌握數(shù)據(jù)分析軟件 掌握一門實用數(shù)據(jù)分析軟件，會使用軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及分析
會讀SAS數(shù)據(jù) 將各種類型的數(shù)據(jù)讀入SAS數(shù)據(jù)集中，對SAS數(shù)據(jù)集進(jìn)行校驗和清洗
創(chuàng)建數(shù)據(jù)子集 創(chuàng)建SAS變量和數(shù)據(jù)子集 ，合并SAS數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建增強(qiáng)列表和總結(jié)表
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