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大數(shù)據(jù)分析師培訓-大數(shù)據(jù)培訓班|華信智原大數(shù)據(jù)培訓

大數(shù)據(jù)分析應用范圍廣

職業(yè)壽命長

學會數(shù)據(jù)分析職場收益長久

,越老越吃香
,受其他外部業(yè)務影響相對較小
,職位相對穩(wěn)定

應用范圍廣

大部分行業(yè)都會應用到數(shù)據(jù)分析,互聯(lián)網(wǎng)銀行

、零售
、醫(yī)藥業(yè)、制 造業(yè)
、交通等等

了解更多

大數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展路徑

獲取崗位需求

華信智原四大優(yōu)勢

01華信智原大數(shù)據(jù)分析專業(yè)體系

  • 第一階段
  • 第二階段
  • 第三階段
  • 第四階段

課程內(nèi)容

運算符與表達式、垃圾回收機制

、函數(shù)式編程
、類和對象、Git操作

項目案例

智能家居控制系統(tǒng)2048游戲學生信息管理系統(tǒng)

可掌握的能力

Python內(nèi)存管理

、引用計數(shù)
、函數(shù)式編程定義、高階函數(shù)
、遞歸
、學生信息錄入、刪除
、修改
、成績排序、存儲等功能

01

課程內(nèi)容

網(wǎng)絡爬蟲基礎

、Scrapy框架
、Linux & 數(shù)據(jù)庫基礎

項目案例

爬取小說 Scrapy框架爬取LOL皮膚

可掌握的能力

Mysql高級查詢、單表

、多表
、子查詢、分頁
、聯(lián)表
、視圖、函數(shù)
、觸發(fā)器
、索引、優(yōu)化
;pipeline的介logging模塊的使用
、構(gòu)造請求、item的介紹使用
、debug信息的認識
、scrapy shell、scrapy settings存儲過程、事務

02

課程內(nèi)容

Excel數(shù)據(jù)分析

、數(shù)據(jù)分析工具Numpy
、數(shù)據(jù)分析工具Pandas、數(shù)據(jù)可視化工具matplotlib

項目案例

電影影評分析 租房信息分析 金融量化分析

可掌握的能力

ndarray對象

、索引和切片
、組合與拆分、數(shù)據(jù)類型
、Pandas定義
、Pandas功能、Pandas的安裝
、Tableau圖表分析
、Tableau地圖繪制與 圖像、Tableau高級圖表類型

03

課程內(nèi)容

Scikit-Learn機器學習

、深度學習

項目案例

手寫體數(shù)字識別 汽車質(zhì)量評估豆瓣電影推薦系統(tǒng)房價預測系統(tǒng)

可掌握的能力

掌握機器學習常用回歸

、分類以及聚類算法原理及API使用;掌握機器學習算法超參數(shù)優(yōu)選方法
,并訓練模型
;掌握深度學習框架Tensorflow的原理及常用API的使用;掌握神經(jīng)網(wǎng)絡的特點及原理
;在數(shù)據(jù)分析師的基礎之上進一步增加核心競爭力
;邁進數(shù)據(jù)挖掘和人工智能大門,掌握必備的入門條件

04
咨詢完整課程內(nèi)容

02理論+實踐 由淺入深逐級構(gòu)建開發(fā)能力

了解更多專業(yè)優(yōu)勢

03行業(yè)大咖教學團隊,讓你所學即所用

丁楠8年行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗

實戰(zhàn)項目經(jīng)驗豐富

開發(fā)了RainBoSoft監(jiān)管系統(tǒng)

、車管所車輛信息監(jiān)管系統(tǒng)
、某公司電子商務系統(tǒng)、北京市稅務局稅務申報系統(tǒng)
、智能室內(nèi)設計系統(tǒng)
、智能駕駛系統(tǒng)、票務智能檢票系統(tǒng)

授課風格

通俗易懂

,能夠使用淺顯的道理比喻
、解決問題

張科8年開發(fā)教學經(jīng)驗

實戰(zhàn)項目經(jīng)驗豐富

參與多項教育、銀行

、企業(yè)的OA系統(tǒng)開發(fā)
 

授課風格

有豐富的經(jīng)驗

,通過啟發(fā)式教學,讓學生更好接受知識點

咨詢完整導師信息

04產(chǎn)學結(jié)合的項目化教學

金融量化分析

項目簡介

基于Python數(shù)據(jù)分析工具Numpy

、Pandas對多支股票進行各項指標分析
,包括股票k線圖、移動平均線
、布林帶
、股票波動、股票相關性分析
、股票趨勢性分析
、股票交易風險評估。利用Sciki-Learn機器學習建立模型
,進行股票價格預測
、股票交易策略模擬、股票交易時機分析
。利用數(shù)據(jù)可視化工具matplotlib
、seabron對結(jié)果予以圖形化展示

所用技術

Numpy、Pandas

、機器學習
、matplotlib、seabron

基于Sciki-Learn機器學習框架的房價影響因素深度揭秘以及房價預測

項目簡介

使用Scrapy框架爬取各大網(wǎng)站房屋數(shù)據(jù)

,利用Python數(shù)據(jù)分析工具分析各城市房屋均價
、房屋總價、房價走勢
、房源數(shù)量
、房屋面積分布、樓層
、裝修等
。利用機器學習建立模型,對房價影響因素進行深度揭秘
、并對房屋價格進行預測

所用技術

Python爬蟲、Numpy

、Pandas
、機器學習
、可視化工具matplotlib、seabron
、pyecharts

基于用戶畫像的商品推薦系統(tǒng)

項目簡介

收集用戶基本信息

、用戶交易信息,構(gòu)建用戶畫像
。構(gòu)建模型并進行訓練
,基于K-Means算法對用戶進行聚類分析,用戶相似度分析
,基于用戶相似度進行商品推薦
,對不同用戶實現(xiàn)精準營銷。

分布式爬蟲項目

項目簡介

大型門戶網(wǎng)站和大型婚戀網(wǎng)站積累了海量信息

,提取有用的價值
,應用于數(shù)據(jù)挖掘、海量數(shù)據(jù)分析
、市場分析(包括熱點資訊
、關鍵詞點擊、輿情分析
、全國婚戀市場
、個人信息分析等情況),掌握爬蟲技術顯得尤為重要

項目特色

1

、Python 多線程爬蟲及其機制
2、使用Python
、requests等網(wǎng)絡模塊
3
、使用Python lxml、BeautifulSoup
、re
、json模塊進行數(shù)據(jù)提取
4、XPath語法規(guī)則和各CSS Selector的使用
5
、使用Selenium+Chrome實施動態(tài)HTML抓取
6
、掌握Scrapy框架,以及編寫各類中間件
7
、掌握scrapy-redis分布式框架
,了解各組件工作機制

華信商品推薦系統(tǒng)

項目簡介

使用Lambda架構(gòu)整合實時計算和離線計算,借助分布式環(huán)境提升計算能力

;使用Flume收集用戶的點擊
、瀏覽、收藏等行為
,建立用戶畫像和文章畫像
,并存儲于HDFS集群
;通過離線Spark SQL計算建立HIVE特征中心,存儲到HBase集群
;通過ALS
、LR、Wide&Deep等機器學習與深度學習
、推薦算法進行智能推薦,達到千人千面的用戶推薦效果

項目特色

1

、ABTest實驗平臺
2、用戶反饋收集
3
、實時計算平臺
4
、離線計算分析平臺

咨詢完整項目信息
  • 學完好就業(yè)嗎?咨詢
  • 不確定適不適合學
  • 學費是多少
  • 需要學多久?咨詢
  • 學完能進哪些企業(yè)
  • 學不會怎么辦

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