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CDA大数据就业班(5个月)—推荐就业!

CDA大数据就业班(5个月)—推荐就业!

难度:


周期: 5个月

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CDA大数据就业班(5个月)—推荐就业!

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  • WHAT 课程简介

    培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师,名师荟萃。CDA大数据符合企业用人需求,从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等,主要软件应用Hadoop、HDFS、MapReduce、Hbase、Hive、Sqoop等理论知识和大数据平台生态环境,重点学习数据分析基础和数据挖掘经典算法实现,Spark大数据分析工具和Python完美结合让你事半功倍。
  • WHY 学习目标

    1.零基础脱产学习,5个月学会大数据技术
    2.计算机、统计、数学等专业学习更佳
    3.包学会,成为大数据稀缺人才,高薪就业
    4.CDA大数据就业帮,助你前程似锦
    5.大数据未来已来,只等你改变自己
  • WHO 学习对象和基础

    1.各行业数据分析、数据挖掘从业者
    2.在校数学,计算机,统计等专业教师和学生
    3.经济,医学生物研究院科研人员
    4.数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士



课程案例,项目特训

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电力大数据实战主界面

案例介绍 基于用户用电行为典型数据,分析用户用电行为轨迹,抽象用户用电特征,输出用户群体的聚类分析结果和典型行为特征。 技能涉及 电力工业统计基础知识,用电负荷特性指标,数据清洗、归一化处理、聚类程序开发、结果分析。
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电子商务网站用户行为分析

案例介绍 数据导入 mysql 数据库,并用 sqoop 将其传入 hive, 在数据库中做数据清洗处理,进行用户地域分布的大数据分析,绘制用户分布画像,分析用户的刷单行为,进行地域、频次、时间特点进行分析。 技能涉及 建立会员偏好模型(可以使用数理统计和数据挖掘相应的算法),通过 R 与 spark 软件进行协同过滤、 关联规则算法的实现,并比较不同,软件和算法的性能和准确性, 进行效果评估。
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高速公路收费站各站点每日收费额情况图 ...

案例介绍 将所有数据导入到 mysql 中,同时 hive 中,并编写 spark 程序, 统计出每天的交易额,并输出到 mysql 中,hive 中的数据, 编写 spark 程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因。 技能涉及 1 检查集群、节点、索引的健康情况 2 管理集群、节点,索引数据、元数据 3 执行CRUD,创建、读取、更新、删除 以及 查询 4 执行高级的查询操作,比如分页、排序、脚本、聚合等
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Web网站日志分析案例

案例介绍 使用Flume来完成Apache服务器日志收集工作,并自动上传到指定的HDFS系统中存储,使用MapReduce将HDFS中进行数据清洗,使用Hive对清洗后的数据进行统计分析,使用Sqoop将Hive统计后的数据导出到关系型数据库MySQL,数据可视化技术呈现分析结果。 技能涉及 Hadoop是个可靠的、可伸缩的存储和分析平台,主从架构:1台NameNode,多台DataNode。在map阶段,通常执行输入格式解析、投影(选择相关的字段)和过滤(删除不感兴趣的记录),reduce阶段,一个聚合或汇总的阶段。在这个阶段,map阶段的输出被聚合以产生期望的结果。

01Excel数据分析

01-01Excel数据处理技巧和高效方法
01-02Excel数据收集、整合、规范化
01-03Excel公式、函数、数组及数据分析
01-04Excel可视化数据分析(排序、筛选、透视表等)
01-05Excel图表化数据呈现

02数据库管理

02-01数据库简介
02-02MySQL 增删改语句
02-03MySQL select查询语句
02-04MySQL综合案例
02-05SQLserver应用
02-06Oracle应用

03Excel BI

03-01Power Query基本功能介绍
03-02Power Query进行数据导入
03-03Power Query横向合并与纵向合并数据
03-04Power Query M函数与数据预处理
03-05Power Pivot数据导入功能
03-06Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视
03-07Power Pivot创建层次结构及KPI
03-08Power Pivot综合应用案例:商机相关企业信息
03-09Power Map数据地图创建及应用方法
03-10Power View交互式仪表板创建方法
03-11案例:全国主要城市空气质量地图、餐饮业店铺销售状况仪表盘

04Tableau数据可视化

04-01Tableau公司和产品介绍
04-02使用Tableau连接多源数据
04-03Tableau可视化界面介绍
04-04Tabelau数据分析P1:排序、筛选、计算字段、分层结构
04-05Tableau数据分析P2:集和参数、趋势线、预测区间
04-06初级图表:条形图、折线图、饼图、文字云、散点图、地图、树形图、气泡图、图表组合
04-07高级图表:子弹图、环形图、瀑布图、Bump Chart、Table Formatting
04-08使用Tableau制作仪表板与故事
04-09实战项目1:某公司销售数据可视化
04-10实战项目2:航班运营状况分析

05python编程

05-01python基础语法
05-02python基本数据类型
05-03python的运算符
05-04python字符串、列表、元组等
05-05python条件控制
05-06python循环语句
05-07python函数、类、模块
05-08python文件操作、异常处理

06Python数据清洗

06-01Numpy的ndarray
06-02数组的索引和切片
06-03数组的运算
06-04常用的数组方法
06-05Series数据结构
06-06DataFrame数据结构
06-07汇总计算
06-08缺失值处理
06-09数据合并、重塑
06-10Groupby技术
06-11数据透视表和交叉表

07Python数据可视化

07-01可视化基本概念和设计原则
07-02利用pandas进行数据可视化
07-03python可视化工具Matplotlib的安装和使用
07-04Matplotlib高阶绘图
07-05seaborn绘图
07-06pyecharts绘图

8Python爬虫

08-01爬虫的基本原理
08-02HTML简介
08-03发送请求和网页抓取
08-04设置浏览器代理
08-05数据解析-Xpath
08-06BeautifulSoup简介
08-07数据解析-正则表达式
08-08动态渲染页面抓取
08-09新闻爬虫案例
08-10招聘爬虫案例

09商业BI实战案例

09-01使用MySQL+Excel制作关键指标监控仪
09-02使用Excel+SQL制作销售情况分析仪案例:
09-03Step1:理解数据分析业务背景,确定分析目标
09-04Step2:使用Power Query连接Mysql进行数据导入和数据预处理
09-05Step3:使用Power Pivot创建多维数据分析环境
09-06Step4:使用Excel和Power View制作数据分析仪交互式可视化界面
09-07商业报告撰写

10线性代数

10-01向量与线性空间
10-02线性变换与矩阵
10-03行列式与线性方程组
10-04欧式空间
10-05内积因子与算子

11统计学

11-01数据准备
11-02描述统计
11-03假设检验
11-04一元线性回归
11-05多元回归
11-06一般logistic回归
11-07logistic回归与修正
11-08数据挖掘与logistic回归

12python机器学习

12-01机器学习入门介绍与技术概览
12-02KNN
12-03Kmeans
12-04线性回归与logistic回归
12-05矩阵分解与降维方法(PCA)
12-06朴素贝叶斯
12-07决策树:分类树和回归树
12-08集成算法:随机森林、XGboost、Adaboost
12-09关联规则与序列模式
12-10支持向量机
12-11神经网络基础

13大型案例

13-01案例一:评分卡
13-02案例二:电商零售

14分布式集群架构

14-01大数据行业前沿应用与知识介绍
14-02Linux入门基础
14-03Hadoop入门介绍
14-04Hadoop单机环境搭建
14-05Hadoop伪分布式集群搭建
14-06Hadoop完全分布式集群搭建

15分布式文件存储系统HDFS

15-01HDFS简介
15-02HDFS编程入门
15-03HDFS读写文件
15-04HDFS架构原理及常用指令

16ETL工具Sqoop基本原理和常用指令

16-01Sqoop介绍
16-02Sqoop原理
16-03Sqoop部署
16-04关系型数据库导入Hadoop
16-05Hadoop导入关系型数据库
16-06Sqoop job应用

17大数据仓库知识应用

17-01Hive架构原理和技术方向
17-02HiveQL数据查询、函数(聚合函数、窗口函数、UDF)
17-03Hbase表设计及数据查询
17-04商业应用案例—宽表设计与用户画像
17-05商业应用案例—网站流量分析与页面运营

18Spark架构原理和核心组件

18-01Spark介绍
18-02Spark数据结构及编程语言接口
18-03Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法

19PySpark编程指南与Spark RDD相关操作

19-01PySpark开发环境搭建
19-02PySpark编程入门:Spark基本数据结构
19-03PySpark编程入门:PySpark常用语句
19-04采用PySpark读取分布式数据库中数据
19-05PySpark数据清洗案例

20Spark MLLib与机器学习算法实践

来自业界的数据领袖团队

  • 曹老师

    北京大数据协会理事

    首发集团智慧交通大数据中心筹备组负责人,经管之家(原人大经济论坛)大数据培训中心负责人,统计学专业博士,研究方向为数据挖掘领域的前沿算法研究,包括随机森林算法、神经网络等内容,发表多篇论文。
  • 辛老师

    Java高级软件工程师

    Java高级培训讲师、认证高级讲师、系统架构师、SUN中国社区会员、JAVA技术专家。精通JAVA、JAVA EE6体系结构;精 通Java企业级中间件技术设计、构建以及应用部署。
  • 魏小巍

    大数据架构师

    具有10年大企业项目经验,现任职于耐克体育中国有限公司,担任大数据分析职位。先后参与过《基于日月光半导体制造业大数据分析挖掘》,《E消费会员忠诚度分析》,《基于罗宾逊全球物流可视化分析》等项目。
  • 赵老师

    北京邮电大学管理科学与工程硕士

    现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
  • 吴老师

    CDA数据分析研究院技术负责人兼高级讲师

    CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长,曾就职于电子科技大学大数据中心,从事医疗大数据分析相关工作,拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验,拥有算法专利若干,主要研究方向为机器学习和深度学习。
  • 王老师

    CDA数据分析师讲师/计算机体系硕士

    精通Java编程 Python语言等。具有9年项目开发经验,多年的JAVA程序设计和操作系统教学经验,教学方式和方法新颖,深受学员的好评。独立或带团队完成互联网、电信等多个大型项目。
  • 覃老师

    机器学习工程师

    深度学习神经网络领域。多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。
  • 丁亚军

    南京上度咨询数据分析总监

    现任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效考核、中国卫生状况调查、江苏广电 CRM 数据挖掘等大型数据处理项目。

向优秀学姐学长们学习

  • 岳学员

    曾经的无奈,最后的选择,你我相识,历经霾浓风寒,走过不少日夜,只为你。无知的我,你耐心守候;欢乐的你,我亦欢颜,喜存于心。秋去春来,人去人往,一切的一切随风而去,感谢你生命中有我,幸于生命中遇见你。

  • 田学员

    在CDA的三个月学习生涯即将告一段落,在这里不光收货了知识,认识了许许多多的好朋友,感谢CDA提供的像家一样的平台,希望CDA今后越来越好,也希望我们兄弟姐妹们前程似锦,互帮互助多多联系。

  • 霍学员

    今天的欢声笑语,今夜的清风明月,美好却并非永恒,还没来得及分享最后一杯酒,却要各奔东西,珍重,朋友。 在CDA学习的日子里累并快乐着,相聚是缘分,毕业后我们也是一个团队,在大数据分析的路上我们一起努力。

  • 高学员

    我们在雾霾的天空下相聚,只为梳理人生新的方向,三个月不长不短,收获了友谊,增长了知识,如今,我们在蓝天的照耀下再次踏上数据分析的征程,无论道路多么艰辛坎坷,我们定要勇于直前,在大数据的道路上踩下属于自己的小脚印。

  • 周学员

    春风十里,不如学习一厘。

  • 冯学员

    不管未来有多遥远,成长的路上有你有我; 不管相逢在什么时候,我们是永远的朋友。

  • 邓学员

    不忘初心,方得始终。

  • 李学员

    辛苦,有趣,快乐。

权威 经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业顶尖人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。
专业 CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、正规化的人才标准。全国统考、专家命题、评分公平、流程严格,更具含金量。
权益 持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA官网查询,确保唯一性与防伪性。证书三年审核一次,保证持证人的实力与权益。

认证介绍:
CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业大数据及数据分析从业者所需要具备的技能,符合当今全球大数据及数据分析技术潮流,为各界企业、机构提供数据分析人才参照标准。经管之家为中国区CDA数据分析师认证考试唯一主办机构,于每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试,通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。
CDA持证人福利
1.可吸纳为CDA Institute、中国数据分析师(CDA)俱乐部会员,活动中具有优先报名参与权。
2.可优先获得CDA内部就业及职业发展推荐。
3.免费参与CDA举办的中国数据分析师行业峰会、大数据峰会、研讨会等各项活动,Level Ⅱ与Level III持证人享受特权位置。
4.可申请加入CDA数据分析项目组,参与项目合作(提供项目给持证人演练)。
5.CDA Level Ⅰ持证人免费享受Peixun.net会员服务6个月(价值588 RMB),Level Ⅱ与Level III持证人免费享受peixun.net会员服务1年 (价值998 RMB);
6.其他特权皆以各类活动公告为主。
进入考试报名系统
  • Q:5个月课程时间怎么安排的吗?

    A:CDA大数据就业班最新课程采用基础班+进阶课程+案例实战,每天6小时上课和2小时晚自习,赠送全套录播视频可以反复观看,学习中的疑问也有内部交流群。
  • Q:远程班是录播还是直播?

    A:A:远程班采取直播平台+ 线上答疑,同步现场班上课时间,错过直播学员可以观看视频。
  • Q:学员课下如何与老师进行互动?

    A:CDA大数据课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和助教负责答疑;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日内回复。
  • Q:如果学不会怎么办?

    A:A:首先,我们有一次免费学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,可以再跟着免费学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况,对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。
  • Q:培训后负责就业吗?

    A:A:现场和远程学员推荐就业,我们课程设计就是以就业为导向。安排专职就业老师,从就业指导、面试模拟、毕业答辩会等全方面服务,保障学员的就业问题。

OK