大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，**各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
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
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》
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求**化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。立即预约课程
