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大数据分析挖掘与可视化最佳实践

培训对象: 从事大数据分析等相关工作人员等

课程目标: 1.数据分析实战 2.数据挖掘理论及核心技术 3.大数据算法原理及案例实现 4.Python应用实战

费用说明: 7800 元/人(含场地费、考试证书费、教材费、学

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大数据分析挖掘与可视化最佳实践所有班级

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大数据分析挖掘与可视化最佳实践课程介绍

一、 培训特色

1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行;

2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究;

3.**全面知识理解、专题技能和实践结合的授课方式。


**天上午数据分析实战

**讲 零基础学Python

讲解Python背景、国内发展状况、基础语法、数据结构及绘图操作等内容。特别针对向量计算这块,着重介绍Python在这方面的优势及用法。


第二讲 数据分析方法论

讲解统计分析基础,包括统计学基本概念,假设检验,置信区间等基础,并结合数据案例说明其使用场景和运用方法。介绍数据分析流程和常见分析思路,并结合案例进行讲解。


第三讲 数据处理技法

从数据接入、数据统计、数据转换等几个方面进行讲解。数据接入包含接入MySQL、Oracle、Hadoop等常见数据库操作;数据统计包含Pandas包的具体用法和讲解;数据转换包含对数据集的关联、合并、重塑等操作。此外,针对海量数据的情况下,介绍在Spark平台上的数据处理技术,并结合真实环境进行操作讲解。


**天下午数据挖掘理论及核心技术

第四讲 认识数据挖掘

讲解数据挖掘基本概念,细致讲解业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署各环节的工作内容及相关技术;结合业界经典场景,讲解数据挖掘的实施流程和方法体系。


第五讲 数据挖掘核心技术

细致讲解抽样、分区、样本平衡、特征选择、训练模型、评估模型等数据挖掘核心技术原理,并结合案例讲解其具体实现和用法。尤其针对样本平衡,重点讲解人工合成、代价敏感等算法;针对特征选择,重点讲解特征选择的核心思路,并结合Python进行案例演示。


第二天上午大数据算法原理及案例实现(1)

第六讲 特征降维算法及Python实现

降维是大数据分析非常重要的算法,它可以在降低极少信息量的情况下,极大地缩小数据规模。主要讲解主成分、LDA以及t-SNE原理,并结合案例进行Python实现。特别地,针对海量数据情况下的应用场景,讲解实现思路和Python案例。


第七讲 决策树算法及Python实现

决策树是非常经典的算法,一般常见于小数据的挖掘。由于决策树具有极强的可解释性,针对海量数据仍然是非常重要的实用价值。主要讲解ID3、C4.5、C5.0以及CART决策树算法的实现原理,并结合案例进行Python实现。


第八讲 好莱坞百万级影评数据分析与电影推荐实现

实战部分:基于好莱坞百万级的影评数据,对数据进行建模、清洗、透视表操作。然后根据用户画像分析不同的用户喜好**机器学习算法对不同性别、年龄阶段的用户进行定制化的电影推荐,**后把推荐的电影进行可视化的展示操作


第二天下午

大数据算法原理及案例实现(2)

第九讲 因果推理算法及Python实现

大数据分析技术可以帮助我们去发现、解决一些业务问题,然而如何去判断我们的改进是否生效,是否在业务指标上呈现过一定的因果逻辑,则是一个重要问题和分析方向。本节主要介绍因果推理算法,包括贝叶斯推理、状态空间模型以及CausalImpact工具等内容,并结合案例进行Python实现。


第十讲 深度学习算法及Python实现

对于大数据的建模任务,我们可以基于深度学习来实现,不仅能够针对海量数据进行建模,其效果也非常不错。本节主要讲解深度学习的发展历程,DBN、DNN等经典深度学习算法,深度学习优化算法以及一些技巧。同时,介绍Keras、OpenCV库的使用方法,并结合案例进行Python实现。


第十一讲 采用OpenCV实现计算机视觉技术

实战部分:基于OpenCV面部模型,完成对图片和视频的人脸识别,实战中会讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术,并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频,以及如何检测和跟踪移动对象。


第三天上午Python应用实战(一)

第十二讲 Python自然语言处理原理及案例

目前文档数据已经成为很多企业重要的资产,**对文档数据进行解析、建模、分析、挖掘、可视化,我们能够发现不一样的洞察。本节主要讲解自然语言处理基本概念和技法,包含分词、关键字提取、文摘提取、文本分类、主题模型、word2vec等内容。介绍在深度学习的加持下,与传统做法的区别,并使用Python进行案例讲解。


第十三讲 数据分析图表及Python案例

数据可视化是大数据分析的重要手段,**合理地使用图表,不仅可以简洁地表达数据的含义,高效地发现问题,还可以为报告的编写以及数据分析web应用增色不少。本节主要讲解常用的数据分析图表及其使用场景,介绍数据可视化的方法论,避免生搬硬套的使用图表,针对不同的业务场景和需求,合理选择可视化方法。介绍的工具不限于matplotlib、pycha、pyecharts、ggplot、Bokeh、HoloViews、mpld3、plotly、pygal等常用可视化库。


第三天下午

Python应用实战(二)

第十四讲 使用Notebook编写数据分析报告

数据分析报告在大数据分析过程中具有重要价值,它体现了大数据分析的目的、过程和结果,以及对发现问题的解读、改进方案等等,本节主要讲解使用Notebook编写数据分析报告的具体方法,以及编写数据分析报告的方法论,并结合案例讲解其用法。


第十五讲 Seaborn可视化开发实战

Seaborn是一款不错的可视化框架,它和 Pandas一样是建立在 Matplotlib 之上的。可以基于Seaborn快速开发一个轻量级的数据分析web应用。在网页中嵌入图表、数据以及分析的算法,非常适合打造企业内部的敏捷数据分析工具集。本节主要介绍Pie、Scatter、Radar等等各种可视化解决方案,同时讲解一个用Seaborn实现数据分析功能(兼图表)的实际案例,搭建服务器,在企业内部实现轻量级数据分析应用。


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