合肥大数据培训课

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课程优势：按照企业招人针对性授课，保证学习实用性，对工作有莫大帮助

上课方式：面授

上课时段：白天班（更多上课时段可电询）

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大数据培训课程招生对象：非艺术类毕业生，大专及以上学历，30岁以内；入门数据分析师课程大纲~八大阶段。细分层级进阶教学，不仅要学会，更要学精。分模块进阶教学，每一天你都在进步！

学大数据分析的好处是

人才紧缺 icon
未来基础性数据分析人才缺口非常大。
政策支持 icon
国家政策大力推动，行业前景一片光明。
行业前景 icon
大数据产业规模有机会突破10000亿。
超高薪资 icon
行业人才荒，企业抢人，行业月薪高。

大数据、数据分析培训大纲

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大数据培训教程
数据分析师课程

大纲课时课程目录 ORACLE/MYSQL
80 了解数据库及数据结构，数据库的基本操作（CRUD），数据表的操作-表查询，数据表的操作-多表操作，视图操作，存储过程的使用（重点），函数、游标、触发器的使用，数据库的管理，数据库的导入导出，数据库执行计划及优化，Oracle实践/Mysql实践
数据仓库
48 数据仓库概述，数据仓库开发规范，数据建模，源数据分析，Stage层设计，DW层设计，加载算法
LINUX操作
16 LINUX简介及安装，LINUX基本命令，编辑器vi和vim，FTP，LINUX例子实操
ETL及调度
40 ETL概述及使用，ETL常用工具，ETL调度，KETTLE，基于Kettle搭建数据仓库
大数据组件
130 大数据的基础介绍，开源HADOOP生态圈的介绍， HDFS分布式文件系统，大数据同步工具-sqoop，ZooKeeper，Hive与Spark，flink，Hive数据仓库及案例
数据仓库搭建
48 金融数据仓库搭建，互联网数据仓库搭建
业务介绍
16 银行业务，保险业务
面试指南
16 简历修改，面试模拟
阶段天数课时课程安排第一阶段-SQL 10天 8 开营介绍，系统安装 16 SQL技能-基础语法 24 SQL技能-数据统计；SQL技能-表连接； 16 SQL子查询 16 SQL常见函数；SQL测试第二阶段-python 14天 16 Python基础语法 24 Python OS，Numpy入门 24 Pandas基础用法 24 Pandas高级用法 24 python画图-matplots，python画图-pyecharts 第三阶段-数据分析方法 5天 16 数据分析方法-六部曲；数据分析3大思维、7大技巧 16 数据分析八大方法；数据分析业务框架第四、五阶段-数据预处理和实战 4天 16 数据处理-数据读取；数据探索；数据预处理 16 数据分析实战-报告案例；如何写好数据分析报告；数据分析体系搭建第六、七阶段-数据统计及挖掘 11天 16 数据统计方法-统计描述 24 数据统计方法-假设检验 16 数据挖掘-聚类算法和案例实操-用户画像 16 关联分析/异常检测及案例实操 16 分类算法和实操案例-精准营销第八阶段-经典分析场景 4天 8 数据分析场景-活动分析和用户分析 16 数据分析场景-用户分析、人货场