深圳大数据培训学校
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关键词：大数据课程 深圳大数据
随着信息技术和人类生存生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、管理、人民生活都产生巨大的影响。大数据时代，竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力，而数据主权体现了对数据的占用和控制。因此，大数据时代，数据主权成为另一个大国博弈的空间。
对于大数据你是否有这些问题？
学习大数据需要什么基础呢？
大数据专业主要学什么课程？
大数据培训一般要多长时间？
大数据学习路线是怎么样的？
大数据工程师需要具备哪些能力
大数据架构的工具与组件。数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。
拥有完善的留学CRM管理系统
数据仓库和ETL工具。数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。
大数据开发工程师应掌握的技术
选择我们，选择成功！
课程介绍
| 课程内容 | ||
| 初始阶段-SQL |
1.1、开营介绍；1.2、系统安装； 2.1、SQL技能-基础语法 2.2、SQL技能-数据统计；2.3、SQL技能-表连接； 2.4、SQL子查询 2.5、SQL常见函数；2.6、SQL** |
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| 第二阶段-python |
2.1、Python基础语法； 2.2、Python OS； 2.3、Numpy入门 、Pandas基础用法； 、Pandas高级用法； 、python画图-matplots;python画图-pyecharts |
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| 第三阶段-数据分析方法 |
3.1、数据分析方法-六部曲；3.2、数据分析3大思维、7大技巧 3.3、数据分析八大方法 3.4、数据分析业务框架 |
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| 第四、五阶段-数据预处理和实战 |
4.1、数据处理-数据读取；4.2、数据探索；4.3、数据预处理； 5.1、数据分析实战-报告案例；5.2、如何写好数据分析报告； 5.3 数据分析体系搭建； |
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| 第六、七阶段-数据统计及挖掘 |
6.1、数据统计方法-统计描述 6.2、数据统计方法-假设检验 7.1、数据挖掘-聚类算法和案例实操-用户画像； 7.2、关联分析/异常检测及案例实操 7.3、分类算法和实操案例-营销； |
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第八阶段-经典分析场景 |
8.1、数据分析场景-活动分析和用户分析； 8.2、数据分析场景-用户分析、人货场； |
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选择我们，理由不止一个
课程实时更新
课程内容实时更新，融合时下前沿技术热点不断升级，一定让学员学到前沿的新技术，拒绝陈旧的技术，培养高技术人才。
项目实战教学
项目实战教学，解决国内开发者“缺少经验”的劣势，让你游刃有余，不再为没有经验找工作而感到发愁！
大数据学校毕业学员遍布多个城市，凭借诚信、创新、专业、务实的办学理念，完善的教学体系，优质的服务品质获得学员的一致好评。
专业的讲师为你量身定制的课程，而后转化为你的学习成果。学好学精是本机构给每一名学员的郑重承诺。一分付出十分回报;让我们共同努力，走向成功的未来!
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