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大數據分析挖掘與可視化最佳實踐培訓班

【課程編號】:MKT047205

【課程名稱】:

大數據分析挖掘與可視化最佳實踐培訓班

【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版

【所屬類別】:研發管理培訓

【時間安排】:2025年06月18日 到 2025年06月20日7800元/人

2024年07月03日 到 2024年07月05日7800元/人

【授課城市】:廣州

【課程說明】:如有需求,我們可以提供大數據分析挖掘與可視化最佳實踐培訓班相關內訓

【其它城市安排】:三亞 昆明 武漢 海口 貴陽 成都 鄭州 煙臺 上海 珠海 寧波 青島 北京

【課程關鍵字】:廣州大數據分析培訓,廣州可視化技術培訓

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課程介紹

“數據為王”的時代,大數據將帶來一次全新的革命,將改變眾多企業的命運。在大數據時代的背景下,R語言作為一種迅速興起的數據挖掘和可視化工具軟件,由于其功能強大、簡潔易用,正越來越多的成為數據挖掘項目的實施基礎。在數據挖掘和可視化的教學中,如果缺少相應的實際訓練,是很難掌握好工具和理論的。本課程理論聯系實際,通過具體案例貫穿所有的理論知識。針對游戲、醫療、汽車行業等不同領域應用問題,介紹數據挖掘及可視化的各個技術細節,通過實際的案例演練,讓學員真正體驗數據挖掘及可視化的強大魅力。我們推出了大數據分析及可視化技術應用實戰課程培訓班,旨在培養大數據技術和應用創新型人才,促進大數據技術在各行業內部及跨行業進行實施應用,以及企業大數據分析及可視化項目開發和落地,并利用大數據打造企業核心競爭力優勢。

課程特色

1. 本課程盡量避開數學公式,按照“講清思想方法原理—結合具體案例—R語言實現細節”思路,讓即使是幾乎沒有什么基礎的學員,掌握數據挖掘和可視化的基本思路和模式,打下未來深入的良好基礎,能在工作和學習中結合具體問題立馬上手操作解決;

2. 課程注重學練結合的方法,會采取課中練習的方法,充分調動大家思考的積極性,在做中掌握相關知識和技能;

3. 課程緊緊抓住基于R語言的數據挖掘和可視化的重點和難點,詳細的分析和講解,在理解難、容易出錯的地方反復提醒,以便學員在課后容易的進行自己復習和相關拓展。

培訓對象

1.大數據分析應用開發工程師

2.大數據分析項目的規劃咨詢管理人員

3.大數據分析項目的IT項目高管人員

4.大數據分析與挖掘處理算法應用工程師

5.大數據分析集群運維工程師

6.大數據分析項目的售前和售后技術支持服務人員

課程大綱

第一天上午 數據分析實戰

第一講 零基礎學Python

講解Python背景、國內發展狀況、基礎語法、數據結構及繪圖操作等內容。特別針對向量計算這塊,著重介紹Python在這方面的優勢及用法。

第二講 數據分析方法論

講解統計分析基礎,包括統計學基本概念,假設檢驗,置信區間等基礎,并結合數據案例說明其使用場景和運用方法。介紹數據分析流程和常見分析思路,并結合案例進行講解。

第三講 數據處理技法

從數據接入、數據統計、數據轉換等幾個方面進行講解。數據接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常見數據庫操作;數據統計包含Pandas包的具體用法和講解;數據轉換包含對數據集的關聯、合并、重塑等操作。此外,針對海量數據的情況下,介紹在Spark平臺上的數據處理技術,并結合真實環境進行操作講解。

第一天下午 數據挖掘理論及核心技術

第四講 認識數據挖掘

講解數據挖掘基本概念,細致講解業務理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署各環節的工作內容及相關技術;結合業界經典場景,講解數據挖掘的實施流程和方法體系。

第五講 數據挖掘核心技術

細致講解抽樣、分區、樣本平衡、特征選擇、訓練模型、評估模型等數據挖掘核心技術原理,并結合案例講解其具體實現和用法。尤其針對樣本平衡,重點講解人工合成、代價敏感等算法;針對特征選擇,重點講解特征選擇的核心思路,并結合Python進行案例演示。

第二天上午 大數據算法原理及案例實現(1)

第六講 特征降維算法及Python實現

降維是大數據分析非常重要的算法 ,它可以在降低極少信息量的情況下,極大地縮小數據規模。主要講解主成分、LDA以及t-SNE原理,并結合案例進行Python實現。特別地,針對海量數據情況下的應用場景,講解實現思路和Python案例。

第七講 決策樹算法及Python實現

決策樹是非常經典的算法 ,一般常見于小數據的挖掘。由于決策樹具有極強的可解釋性,針對海量數據仍然是非常重要的實用價值。主要講解ID3、C4.5、C5.0以及CART決策樹算法的實現原理,并結合案例進行Python實現。

第八講 基于乳腺癌數據進行降維分析并建立分類模型

實戰部分:基于乳腺癌數據進行降維處理,并嘗試建立分類評估模型。旨在通過該模型,并潛在的乳腺癌患者進行識別。

第二天下午 大數據算法原理及案例實現(2)

第九講 因果推理算法及Python實現

大數據分析技術可以幫助我們去發現、解決一些業務問題,然而如何去判斷我們的改進是否生效,是否在業務指標上呈現過一定的因果邏輯,則是一個重要問題和分析方向。本節主要介紹因果推理算法,包括貝葉斯推理、狀態空間模型以及CausalImpact工具等內容,并結合案例進行Python實現。

第十講 深度學習算法及Python實現

對于大數據的建模任務,我們可以基于深度學習來實現,不僅能夠針對海量數據進行建模,其效果也非常不錯。本節主要講解深度學習的發展歷程,DBN、DNN等經典深度學習算法,深度學習優化算法以及一些技巧。同時,介紹Keras庫的使用方法,并結合案例進行Python實現。

第十一講 Lending Club信貸違約分析案例

實戰部分:基于Lending Club信貸違約數據,嘗試從多個不同的維度進行數據分析,旨在發現一些有價值的信息,同時基于該數據,經過一定的處理,建立信貸違約識別模型,旨在對信貸業務辦理提供模型支持,降低違約風險。

第三天上午 Python應用實戰(一)

第十二講 Python自然語言處理原理及案例

目前文檔數據已經成為很多企業重要的資產,通過對文檔數據進行解析、建模、分析、挖掘、可視化,我們能夠發現不一樣的洞察。本節主要講解自然語言處理基本概念和技法,包含分詞、關鍵字提取、文摘提取、文本分類、主題模型、word2vec等內容。介紹在深度學習的加持下,與傳統做法的區別,并使用Python進行案例講解。

第十三講 數據分析圖表及Python案例

數據可視化是大數據分析的重要手段,通過合理地使用圖表,不僅可以簡潔地表達數據的含義,高效地發現問題,還可以為報告的編寫以及數據分析web應用增色不少。本節主要講解常用的數據分析圖表及其使用場景,介紹數據可視化的方法論,避免生搬硬套的使用圖表,針對不同的業務場景和需求,合理選擇可視化方法。介紹的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可視化庫。

第三天下午 Python應用實戰(二)

第十四講 使用Notebook編寫數據分析報告

數據分析報告在大數據分析過程中具有重要價值,它體現了大數據分析的目的、過程和結果,以及對發現問題的解讀、改進方案等等,本節主要講解使用Notebook編寫數據分析報告的具體方法,以及編寫數據分析報告的方法論,并結合案例講解其用法。

第十五講 Dash可視化開發實戰

Dash是一款不錯的框架,可以基于Dash快速開發一個輕量級的數據分析web應用。在網頁中嵌入圖表、數據以及分析的算法,非常適合打造企業內部的敏捷數據分析工具集。本節主要介紹Dash的UI、Server、Reactivity、控件等內容,同時講解一個用Dash實現數據分析功能(兼圖表)的實際案例,搭建服務器,在企業內部實現輕量級數據分析應用。

第四天 學習考核與業內經驗交流

劉老師

劉老師 10多年的IT領域相關技術研究和項目開發工作,在長期軟件領域工作過程中,對軟件企業運作模式有深入研究,熟悉軟件質量保障標準ISO9003和軟件過程改進模型CMM/CMMI,在具體項目實施過程中總結經驗,有深刻認識。通曉多種軟件設計和開發工具。對軟件開發整個流程非常熟悉,能根據項目特點定制具體軟件過程,并進行項目管理和監控,有很強的軟件項目組織管理能力。對C/C++ 、HTML 5、python、Hadoop、java、java EE、android、IOS、大數據、云計算有比較深入的理解和應用,具有較強的移動互聯網應用需求分析和系統設計能力,熟悉Android框架、IOS框架等技術,了解各種設計模式,能在具體項目中靈活運用。

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