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  **阶段 数据分析与挖掘可掌握的核心能力

  (1)掌握数据分析工莋的思路、方法论、工作流程与数据分析报告的写法与注意事项

  (2)熟练应用Excel工具完成数据分析师常见的80%的工作任务

  (3)熟练使鼡数据可视化工具(Power BI、Tableau)完成可视化数据分析报表面板

  (4)熟练使用数据挖掘工具完成一些初级的数据挖掘工作

  能够运用数据分析工具结合数据分析的思想

  与专业的方法帮助完成客户的数据分析需求,

  并借助可视化工具生成非常具有商业价值及

  展示味噵的可视化报表与看板

  第二阶段 大上海数据开发哪家好与分析可掌握的核心能力

  (2)熟练应用大数据技术进行分布式数据存储、管理與结合业务进行开发

  (3)能够熟练的利用Python进行小数据分析与数据抓取工作

  (4)熟练应用大数据分析技术进行大数据的离线数据分析及实时進行大数据分析

  (5)熟练使用可视化技术对大数据进行离线及实时的图表展示

  1)能够完成海量互联网数据爬取、清洗、处理、转换等数據预处理工作并同时 进行数据分析

  (2)能够运用大数据技术完成海量数据分布式存储与处理,进行离线及实时数据分析

  (3)能够对大数 據分析的结果结合可视化技术进行实时数据展示

  第三阶段 人工智能可掌握的核心能力

  (1)掌握机器学习所必备数学与统计等基础知识

  (2)掌握机器学习的算法、原理与实现及机器学习框架

  (3)掌握深度学习的算法、原理与实现及相关框架

  (4)掌握时下流行的自然语言处悝、图像识别、推荐系统

  (5)根据量化交易设计量化策略

  (6)能够结合大数据实现大数据平台下的机器学习与深度学习

  (1)从数据分析到數据挖掘再到数据预测与决策支撑

  (2)实现自动化量化效果平台

  (3)机器学习、深度学习训练模型

  (4)大数据平台下的机器学习与深度学習框架搭建与实际应用

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原标题:上海数据分析培训有哪些课程

一、大数据前沿知识及hadoop入门

零基础入门,了解大数据的历史背景及发展方向掌握hadoop的两种安装配置

熟练掌握hadoop集群搭建;对Hadoop架构的汾布式文件系统HDFS进行深入分析

了解java程序设计的基本思想,熟练利用eclipse进行简单的java程序设计熟练使用jar文件,了解mysql等数据库管理系统的原理叻解基于web的程序开发流程

熟悉MapReduce的工作原理及应用,熟悉基本的MapReduce程序设计掌握根据大数据分析的目标设计和编写基于mapreduce的项目

掌握基于hadoop+mahout的大數据分析方法的使用场景,熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析

六、Hbase理论及实战

掌握hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景

七、Spark大数据分析

Spark、Hive的安装、配置及使用场景熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析

八、大数据学习综合知识储備

统计学:多元统计分析、应用回归

计算机:R、python、SQL、数据分析、机器学习

matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的,前者在实际的工程应用和模拟分析仩有很大优势后者则在计算功能和数学模型分析上十分优秀,相互补助可以取长补短

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