大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
课程简介
Python开发基础
语言基础：基础语法、文件系统
实战案例：猜拳游戏，个税计算器，猜数字，赌大小，文件管理（文件拷贝、文件重命名、文件删除、文件夹的相关工作、批量修改文件名等），学员信息管理系统（文件版）
培养目标：掌握Python编程语言基础内容
excelgao效数据
处理与分析
模块一：excel基本操作：数据的输入，数据的格式化，排序、筛选与分类汇总，数据透视表， 公式与函
模块二：excel可视化及简单统计分析：图表，Excel与外部数据库的交互，数据分析工具的使用，抽样于问卷调查
课程简介
处理与分析
模块一：excel基本操作：数据的输入，数据的格式化，排序、筛选与分类汇总，数据透视表， 公式与函
模块二：excel可视化及简单统计分析：图表，Excel与外部数据库的交互，数据分析工具的使用，抽样于问卷调查数据的处理
实战案例：gao效处理学员信息，公司值班管理系统，产品分析报告
培养目标：能够熟练excel的基本操作
spass统计分析工具
模块一：spss基本操作：spss入门，数据管理，T检验与方差分析，定性资料统计推断，有序定性资料
模块二：spss统计分析：诊断试验与ROC分析，初级数据分析，*级统计分析
实战案例：SPSS在企业经济活动中的应用，SPSS在房地产市场中的应用
培养目标：熟练掌握spass统计分析工具以及应用
网络爬虫
模块一：数据爬取：爬虫与数据，Scrapy框架
模块二：非关系型数据库：Mongodb
实战案例：B站视频弹幕、抖音视频、开心网数据爬取，猫眼电影，腾讯招聘，豆瓣图书加密数据爬取
培养目标：熟练掌握使用scrapy框架和Mongodb实现海量数据的爬取
项目实战：《在线比价系统数据爬取》、《新浪娱情数据爬取》、《链家网房产数据爬取》
数据挖掘
模块一：数据分析：数据分析-基础内容，数据分析-模块学习，数据分析-数据清洗，数据分析-特征工程
模块二：机器学习：数据挖掘经典算法
实战案例：餐饮订单信息分析，鸢尾花数据分析，国民生产总值评估，"挖掘超市商品之间的隐秘信息，电影分类，文本分类实战，客户分类、NBA球员场上位置分类，房价*测、电视销售回归分析、财政收入的*测"
培养目标：掌握机器学习算法的匹配方法，深入理解算法原理与实现步骤
项目实战：《航空公司客户价值分析》、《鲍鱼年龄的*测》
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。立即预约课程
