鄭州數據分析師培訓班哪家好?尋回答去。作為一所專業(yè)的IT培訓學?！幽闲禄ヂ?lián)教育

，我們吸取以往的教學經驗，采取多元化教學模式，將更快、更優(yōu)作為教學理念，為莘莘學子提供便利。

新互聯(lián)科技有限公司是一家雙軟認證和高新科技企業(yè)認證的技術研發(fā)企業(yè)，專注于IT技術研發(fā)，以追求技術的先進性作為團隊的精神導向，由IT教育家、IT評論家、著名投資人孟超先生所創(chuàng)立。在大數據培訓圈里被稱為大數據教父。創(chuàng)始團隊來源于華為和中興核心技術開發(fā)團隊。

公司執(zhí)行合伙人北京晟壁科技有限公司CEO張鵬先生是北京航空航天大學工商管理碩士，2006年到2013年擔任中興通訊區(qū)域項目總監(jiān)，PMI中國認證PMP高級項目管理講師，中石油特邀項目管理講師。

公司專注于四大產品線：電子商務、日志管理、云計算SOA、財務共享。旗下公司包括實力雄厚的研發(fā)中心北京晟壁科技有限公司。創(chuàng)始團隊來自于華為中興的核心的技術團隊，現(xiàn)有研發(fā)人員2000人，為通信、金融、石油、政府部門、零售業(yè)、服務業(yè)等各個領域提供一體化的企業(yè)信息化解決方案。研發(fā)各領域信息化管理系統(tǒng)50多個,并取得10度個軟件著作權證書.經過多年對技術革新的不懈追求,公司積淀了深厚的技術經驗和勇于自我革新的技術精神,得到了業(yè)內的一致好評。

新互聯(lián)科技發(fā)展歷程

2008年，由華為、中興骨干員工創(chuàng)業(yè)成立北京晟壁科技有限公司。

2009年，通過雙軟認證和高新技術企業(yè)認證。

2010年，涉足通信行業(yè)，為中國移動，國家電網云提供云服務平臺和SOA集成平臺。

2011年，成立公司內部人才培訓中心，為中石油、中移動提供項目管理咨詢。

2012年，承接某省廳情報輿情系統(tǒng)和粵海鐵路售票系統(tǒng)的項目開發(fā)工作。

2013年，鑒于河南省出臺的電子商務相關優(yōu)惠政策，成立河南正在送科技有限公司，專注電商平臺的開發(fā)和產業(yè)孵化。

2014年，基于互聯(lián)網人才需求旺盛和經驗豐富的人才缺乏的現(xiàn)狀，成立新互聯(lián)教育咨詢公司，專注于高校和往應屆畢業(yè)生人才實訓。

2015年，成立新互聯(lián)科技控股集團，成為中興通訊內部員工的定點培訓單位

一張圖告訴你什么是數據分析師

運用不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。

·懂業(yè)務

熟悉行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業(yè)認知和公司業(yè)務背景，分析的結果就沒有太大的使用價值。

·懂管理

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導;另一方面是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

·懂分析

能夠掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，對于開展數據分析起著至關重要的作用。

·懂工具

數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現(xiàn)數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。

·懂設計

能夠運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。

不僅是職位顏值高薪資更是刁到爆發(fā)

·業(yè)務數據分析師

年薪15萬起

·建模數據挖掘師

年薪30萬

·大數據分析師

年薪15萬起

·首席數據分析師

年薪50萬

·大數據科學家

年薪50萬

·高級系統(tǒng)架構師

年薪50萬

·數據產品經理

年薪20萬

·業(yè)務數據挖掘師

年薪30萬

·高級數據產品經理

年薪40萬

·運維架構師

年薪60萬

等級劃分迅速找到自己的定位

Level1業(yè)務數據分析師

學習條件

適合從事市嘗管理、財務、供應、咨詢等職位業(yè)務人員;非統(tǒng)計、計算機專業(yè)背景零基礎入行和轉行就業(yè)人員。

具備技能

●概率統(tǒng)計基礎知識

●EXCEL/SPSS/SAS軟件應用

●市場調研，數據報告

●精準營銷，客戶畫像

Level2建模分析師

學習條件

兩年以上數據分析崗位工作經驗，或學習過Level1全部內容且通過Level1考核

具備技能

●數據挖掘算法

●軟件建模運用

●行業(yè)案例演練

●宏觀業(yè)務決策

Level3大數據分析師

學習條件

兩年以上數據分析崗位工作經驗，或學習過Level1全部內容且通過Level1考核

具備技能

●計算機、數理科學

●業(yè)務模型優(yōu)化

●數據架構設計

●運營數據資產

Level4數據分析專家

學習條件

五年以上數據分析崗位工作經驗，或學習過Level2/Level3全部內容且通過考核。

具備技能

●大數據編程技術

●大數據架構設計

●大數據管理分析

●大數據項目實操

一個合格的大數據分析師應該掌握的技能

課程6大特色玩爆行業(yè)

01專業(yè)/熱門/前沿課程體系

數據挖掘/數據分析/數據倉庫/商業(yè)智能/大數據技術/人工智能/機器學習/深度學習/項目管理/系統(tǒng)架構一個都不能少!

02全面崗位技能

0基礎入門，4大階段，26門課程，2000+學時，8大軟技能，16大硬技能，17大行業(yè)經典案例，8大項目實戰(zhàn)!

03靈活的學習方式

在線學習/現(xiàn)場直播/線下面授多種學習方式供您選擇，適合不同需求的學員。

04定制學習計劃

全智能自適應TPCS教學平臺，收集并監(jiān)控分析您的學習數據，為您量身訂做學習計劃!

05全程干貨實戰(zhàn)為王

我們不僅僅在于數據挖掘/數據分析，算法理論上深入講解，更是貫穿大量實戰(zhàn)案例與企業(yè)常用工具配合使用，讓你成為一個實戰(zhàn)家，入職企業(yè)即能快速上手工作。

06適合不同層次學員學習

無論您是剛畢業(yè)或在校大學生，還是您已經從事相關專業(yè)工作，只要您愿意，都可以選擇學習本套課程，為您未來的更好的就業(yè)或晉級加薪充電加油!

課程體系

階段一、業(yè)務數據分析師

課程一、數據挖掘/分析師之硬技能-必備常用工具使用與高級技巧

本部分內容主要介紹了數據挖掘、分析師、數據產品經理必備的常用工具的，主要有

Excel，Visio，Xmind，PPT的涉及圖表數據分析方面的高級技巧，包括但不限于：數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等!

一、Excel 1）數據分析工具EXECL入門介紹 2）數據透視表演練 3） 數據處理 4） EXECL報告自動化 5） PPT報告數據自動化	二、Visio 1）流程圖visio入門介紹 2）案例1：基本流程圖演練 3）案例2：跨職能流程圖演練 4）案例3：UML模型圖演練 5）案例4：數據庫、數據流模型圖演練
三、Xmind 1） 思維導圖xmind入門介紹 2）案例1：項目計劃導圖演練 3）案例2：拼車APP功能導圖分析演練	四、 PPT 1） 辦公PPT入門介紹 2）案例演示

課程二、數據挖掘/分析師之硬技能-零基礎到數據挖掘精通(Excel、Oracle、SPSS初步)

本課程介紹了數據挖掘技術基本的概念、功能、使用人員所需能力、使用方式以及數據挖掘部分主流算法實現(xiàn)方式。課程中嵌入了oracle數據庫和辦公軟件excel，

這兩款軟件主要用于存儲及處理數據挖掘所需的數據，其中還使用excel作為簡單入門工具對數據挖掘進行了算法實現(xiàn)，該部分主要用于幫助大家對數據挖掘相關知

識有一個全面和大概的了解。在此基礎上，后期使用數據挖掘專業(yè)工具SPSS

MODELER結合一些案例對之前的excle實現(xiàn)的挖掘算法部分進行了深入學習以及增加了

一些SPSS

MODELER自帶的算法模塊講解。課程除了主要講解了數據挖掘知識和技術，同時其中還涉及了部分oracle數據庫知識、sql語句和excel的函數運用。

一、數據挖掘基礎內容講解 1）數據挖掘初探之功能介紹 2）excel基礎知識及應用示范 3）Oracle數據庫安裝及應用示范 4）數據預處理（excel+Oracle） 5）預測算法-線性回歸 6）分類算法 7）關聯(lián)算法 8）聚類算法 9）最優(yōu)化求解

二、SPSS MODELER數據挖掘 1）SPSS Modeler 下載安裝及常規(guī)數據操作 2）SPSS Modeler數據探索及分析 3）SPSS Modeler圖形探索及分析 4）SPSS Modeler回歸分析建模 5）SPSS Modeler邏輯分析建模 6）RFM介紹、建模及模型應用 7）SPSS Modeler分類 8）SPSS Modeler關聯(lián)分析 9）SPSS Modeler聚類分析

課程三、數據挖掘/分析師之軟技能-數據分析入門

本課程讓學員明確數據分析思路和主要步驟，了解互聯(lián)網分行業(yè)關鍵數據指標，熟練掌握常用的數據分析方法和數據分析方法的應用，熟練掌握數據分析報告的結構和應用。

1）數據分析概念、作用和步驟 2）數據分析方法論 3）數據分析常用方法

4）數據圖表講解 5）數據關鍵指標講解 6）數據分析報告講解

課程四、數據挖掘/分析師之軟技能-實戰(zhàn)需求分析

本部分內容主要包括兩份重要文檔的編寫商業(yè)需求與文檔撰寫格式技巧(BRD)和市場需求分析與文檔撰寫技巧(MRD)

一、商業(yè)需求與文檔撰寫格式技巧（BRD） 1）行業(yè)分析-PEST宏觀環(huán)境的分析 2）項目背景——利用黃金圓圈學會問為什么，探尋為什么，最大的挑戰(zhàn)就是成功 3）你會學到：如何談論項目進度，如何描述項目階段的起始和終止日期 4）學習預測未來，確定要達到的目標，估計會碰到的問題，并提出實現(xiàn)目標、解決問題的有效方案、方針、措施和手段的過程的方法 5）關注企業(yè)在市場中與用戶的關系 6）收益、成本、風險及對策

二、市場需求分析與文檔撰寫技巧（MRD） 1）如何構建用戶畫像、理解用戶行為，真正理解用戶需求 2）理解市場需求描述、市場規(guī)模定義 3）利用SWOT分析法來確定企業(yè)自身的競爭優(yōu)勢、競爭劣勢、機會和威脅，從而將公司的戰(zhàn)略與公司內部資源、外部環(huán)境有機地結合起來的一種科學的分析方法 4）市場需求的經典案例

課程五、數據挖掘/分析師之軟技能-實戰(zhàn)競品分析

1、本課程讓學員真正了解競品分析的用途、流程、方法，能夠在正確的時間點，找到正確的競品，并用恰當的方法，做出準確的分析，最終得出的結果有利于在產

品定位的時候，確定需要學習、避免和差異化的點。

2、另外本課程選取體現(xiàn)互聯(lián)網/移動互聯(lián)網行業(yè)熱點的App，以及部分優(yōu)質的App;講述其戰(zhàn)略定位、行業(yè)標

桿產品、自身在行業(yè)中排名、主要功能、差異化特色、盈利模式及邏輯、用戶體驗設計。使得學員通過學習，達到以下目標：第一，了解互聯(lián)網及移動互聯(lián)網的各個

領域;第二，了解互聯(lián)網各行業(yè)的熱點，提升擇業(yè)能力;第三，了解優(yōu)秀App的定位、設計、盈利模式，這對將來數據分析師的工作和實踐非常有用;第四，培養(yǎng)產品感和分析產品的思路和能力;第五，通過對比，掌握同類產品定位、設計差異的緣由，從而能夠舉一反三，設計出自己的、有差異化特色和競爭力的產品。

一、競品分析 1）什么是競品 2）為什么要分析競品 3）在什么地方做出差異化 4）競品分析的方法與流程 5）實例一：大米先生餐飲App項目的競品分析（完整流程及方法展示） 6）實例二：支付產品：支付寶 vs 微信支付（側重戰(zhàn)略、戰(zhàn)術、產品定位分析）

二、熱門各互聯(lián)網行業(yè) APP分析 1）2016年互聯(lián)網行業(yè)投資熱點及融資分布 2）2016年互聯(lián)網行業(yè)熱點概述（VR、文體娛樂、大數據、移動營銷、移動出行、移動社交、移動支付、在線教育、在線 醫(yī)療、手機游戲） 3）在線視頻APP：愛奇藝 4）拍攝美化神器APP：美拍 5）手機輕電臺應用APP：荔枝FM vs 懶人聽書 6）在線音樂APP：網易云音樂 7）在線體育APP：虎撲體育 8）文化新聞APP：今日頭條 vs 鳳凰新聞 9）在線閱讀APP：書旗小說 10）文藝應用APP：ONE 11）移動出行APP：UBER 12）移動社交APP：陌陌 13）在線翻譯APP：網易有道詞典 14）女生助手APP：美柚 15）移動社交APP：探探?

課程六、數據挖掘/分析師之軟技能-實戰(zhàn)產品規(guī)劃與設計

本部分課程主要包括兩塊內容：1.需求分析與管理2.產品需求文檔撰寫格式與技巧(PRD)

一、需求分析與管理 1）需求的定義、本質和分類 2）學習需求分析包括需求的獲取、分析、規(guī)格說明、變更、驗證、管理的一系列需求工程的方法 3）學習需求分析指需求的分析、定義過程 4）KANO模型定義了三個層次的顧客需求:基本型需求、期望型需求和興奮型需求 5）需求優(yōu)先級的定義 6）需求工作量估算、需求變更、需求的管理工具

二、產品需求文檔撰寫格式與技巧（PRD） 1）產品需求文檔PRD的整體結構介紹 2）產品原型的設計 3）需求文檔質量評估標準 4）PRD相關案例剖析

階段二、建模分析師

課程七、建模分析師之軟技能-數據庫技術

本部分課程主要介紹MySQL數據庫的安裝使用及常用數據操作

1、關系型數據庫介紹 2、MySQL的基本操作:     1）數據庫的操作     2）數據表的操作     3）備份與恢復	3、常用的SQL語句:     1）查詢語句(SELECT)     2）插入語句(INSERT)     3）更新語句(UPDATE)     4）刪除語句(DELETE)
4、高級查詢語句:     1）聚合函數     2）分組查詢     3）聯(lián)合查詢     4）連接查詢     5）子查詢	5、高級應用: 1）視圖 2）索引
6、數據可視化管理：SQLyog

課程八、建模分析師之軟技能-實用型大數據挖掘算法、(Apriori算法、Tanagra工具、決策樹)

本課程名為深入淺出數據挖掘技術。所謂“深入”，指得是從數據挖掘的原理與經典算法入手。其一是要了解算法，知道什么場景應當應用什么樣的方法;其二是學

習算法的經典思想，可以將它應用到其他的實際項目之中;其三是理解算法，讓數據挖掘的算法能夠應用到您的項目開發(fā)之中去。所謂“淺出”，指得是將數據挖掘

算法的應用落實到實際的應用中。課程會通過三個不同的方面來講解算法的應用：一是微軟公司的SQL

Server與Excel等工具實現(xiàn)的數據挖掘;二是著名開源算法的

數據挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等開源工具;三是利用Java、C#語言兩種語言做演示來完成數據挖掘算法的實現(xiàn)。根據實際的引用場景，數據挖掘技術通

常分為分類器、關聯(lián)分析、聚類算法等三大類別。本課程主要介紹這三大算法的經典思想以及部分著名的實現(xiàn)形式，并結合一些商業(yè)分析工具、開源工具或編程等方式來講解具體的應用方法。

1、數據挖掘概述與數據 2、可視化與多維數據分析（實踐課） 3、分類器與決策樹 4、其他分類器 5、決策樹的應用（實踐課）

6、關聯(lián)分析 7、購物車數據分析（實踐課） 8、聚類算法 9、聚類算法C#源代碼實現(xiàn)（實踐課）

課程九、建模分析師之硬技能-SPSSModeler數據挖掘項目實戰(zhàn)(高階篇)(課程9、10、11三門課任選其一)

本教程從數據挖掘生命周期、過程及管理思想開始，講解了實際項目中各大階段的重要任務及各自承上啟下的關鍵作用。并用通俗易懂的語言將挖掘技術所涉及的思

想、方法、參數與統(tǒng)計學基礎聯(lián)系起來，仔細講解了包括維度、數據、分析、數據流等在內的功能、參數的實際意義和選擇、組合等應用方法。對建模技術的原理思

想及選擇方法是本課程的重點與難點。此外，本課程在結合對Modeler軟件應用的同時，更加強調建模思想，強調模型規(guī)劃設計。針對有更高要求的朋友，還應常常訓練自己對數據挖掘項目全過程的整體規(guī)劃與設計，培養(yǎng)自己項目全局的眼光和思維方式。

一、數據挖掘項目管理基礎與思想 1）課程規(guī)劃 2）DM項目的生命周期與建設過程 3）CRISP-DM詳解 4）DM項目實際建設與管理過程 5）DM團隊組成與能力素養(yǎng)	二、感性認識SPSS Modeler 1）SPSS MODELER軟件基礎 2）MODELER節(jié)點概要 3）MODELER數據流實例解讀
三、必備的統(tǒng)計學基礎 1）簡單的統(tǒng)計學概念 2）常用的分布函數 3）統(tǒng)計學基礎的其它補充	四、數據準備與預處理 1）數據質量與樣本管理 2）MODELER變量管理 3）MODELER分析管理
五、常用模型的數學思想與思考 1）數據挖掘知識類型 2）模型過程思想 3）回歸分析思想與建模解釋 4）回歸分析建模解釋（續(xù)） 5）決策樹思想與建模解釋 6）回歸與決策樹增補 7）神經網絡思想與建模解釋 8）SVM思想與建模解釋 9）聚類思想與建模解釋 10）關聯(lián)思想與建模解釋	六、項目案例解析 1）信用風險評估 2）經營輔助決策

課程十、建模分析師之硬技能-Python基礎和網絡爬蟲數據分析(課程9、10、11三門課任選其一)

本課程面向從未接觸過Python的學員，從最基礎的語法開始講起，逐步進入到目前各種流行的應用。整個課程分為基礎和實戰(zhàn)兩個單元。基礎部分包括Python語法

和面向對象、函數式編程兩種編程范式，基礎部分會介紹Python語言中的各種特色數據結構，如何使用包和函數，幫助同學快速通過語法關。在實戰(zhàn)部分選擇了網

絡爬蟲、數據庫開發(fā)、Web網站3種最基礎的應用類型，詳細介紹其思想原理，并通過案例講解Python中的實現(xiàn)方案，讓學員真正達到融會貫通、舉一反三的效果。并應用到自己的工作環(huán)境中。

一、Python語言開發(fā)要點詳解 1)模塊的概念.主模塊和非主模塊的區(qū)別.pycharm中定義代碼模版 2)安裝pip 多個虛擬python環(huán)境 3)語法.變量.內置類型.運算符 4)if.for.while.else 5)數據結構.列表.元組.字典.集合 6)函數.類.異常	二、Python數據類型 7)列表和列表解析 8)filter和map 9)生成器表達是 10)元組 11)字符串 12)字符串之中文處理 13)字典 14)集合
三、函數和函數式編程 15)函數參數和變長參數列表 16)函數返回值.變量作用域.和函數__doc__屬性 17)函數的嵌套定義和閉包和裝飾器介紹 18)裝飾器例子（日志裝飾器和身份認證裝飾器） 19)迭代器和生成器1 20)生成器例子	四、面向對象編程 21)認識經典類和新式類 22)公有屬性和私有屬性屬性 23)訪問屬性.屬性裝飾器.描述符 24)描述符 25)方法.實例方法.靜態(tài)方法.類方法 26)特殊方法.運算符重載 27)繼承.多重繼承.super
五、網頁爬蟲(單線程,保存到文本 28)爬蟲介紹 29)工具包介紹 30)request使用演示 31)xpath介紹 32)xpath使用演示 33)新聞爬蟲 34)分頁欄爬蟲 35)豆瓣爬蟲	六、mongodb數據庫 44)mongodb介紹 45)安裝.命令行.mongovue演示 46)python中插入記錄 47)python中查詢記錄 48)python中更新記錄 49)python中刪除記錄 50)聚合操作
七、多線程和多進程 51)概述 52)多線程編程 53)多進程編程 54)綜合案例-網絡爬蟲3	八、scrapy實戰(zhàn) 55)scrapy介紹和安裝 56)scrapy項目框架 57)scrapy框架和案例需求分析 58)實戰(zhàn)
九、django實戰(zhàn) 59)django架構介紹 60)階段1.安裝.創(chuàng)建項目.創(chuàng)建應用.初始配置 61)階段1.配置URL映射.視圖函數 62)階段2.定義ORM并注冊到后臺管理模塊 63)階段3.模版的繼承.表單的使用.數據的展示 64)階段4.多應用URL配置.數據的DML操作

課程十一、建模分析師之硬技能-零基礎數據分析與挖掘R語言實戰(zhàn)課程(課程9、10、11三門課任選其一)

本課程面向從未接觸過數據分析的學員，從最基礎的R語法開始講起，逐步進入到目前各行業(yè)流行的各種分析模型。整個課程分為基礎和實戰(zhàn)兩個單元?；A部分包

括R語法和統(tǒng)計思維兩個主題，R語法單元會介紹R語言中的各種特色數據結構，以及如何從外部抓去數據，如何使用包和函數，幫助同學快速通過語法關。統(tǒng)計思維

單元會指導如何用統(tǒng)計學的思想快速的發(fā)現(xiàn)數據特點或者模式，并利用R強大的繪圖能力做可視化展現(xiàn)。在實戰(zhàn)部分選擇了回歸、聚類、數據降維、關聯(lián)規(guī)則、決策

樹這5中最基礎的數據分析模型，詳細介紹其思想原理，并通過案例講解R中的實現(xiàn)方案，尤其是詳細的介紹了對各種參數和輸出結果的解讀，讓學員真正達到融會貫通、舉一反三的效果。并應用到自己的工作環(huán)境中。

一、R語法詳解： 1）R的核心數據結構之向量、因子的區(qū)別和使用技巧 2）R的核心數據結構之矩陣、數據框、數組、列表的區(qū)別和使用技巧 3）R的控制結構（包括分支結構和循環(huán)結構）、函數和包、以及向量化計算	二、數據組織和整理： 1）數據導入，從多種數據源導入數據 2）數據預處理之缺失值的處理 3）數據預處理之數據轉換，數據篩選?
三、建立數據分析的統(tǒng)計思維和可視化探索： 1）單變量數據特點的描述方法 2）多變量數據特點的描述方法 3）借助分組發(fā)現(xiàn)數據中的模式 4）數據可視化建立對數據的感性認識	四、用回歸預測未來： 1）線性回歸的思想，代碼、結果的詳細解讀； 2）多項式回歸、多元線性回歸
五、聚類方法： 1）層次聚類和k-means聚類方法	六、數據降維——主成分分析和因子分析： 1）維度過多會導致哪些問題 2）用逐步回歸法篩除無用變量 3）用主成分分析法解決多重共線性問題 4）用因子分析法獲得有業(yè)務意義的變量
七、關聯(lián)規(guī)則： 1）用關聯(lián)規(guī)則做購物車分析	八、決策樹： 1）決策樹算法ID.3、C4.5、CART算法區(qū)別和演示 2）分類效果的評價方式

課程十二、建模分析師之擴展篇(機器學習)-零基礎實戰(zhàn)機器學習入門篇(Python語言、算法、Numpy庫、MatplotLib)

機器學習作為人工智能的一部分，已經應用于很多領域，遠超過人們的想象，垃圾郵件的過濾，在線廣告的推薦系統(tǒng)，還有目前發(fā)展飛快的物體識別、人臉識別和語

音識別的發(fā)展，都是機器學習的應用的成果。機器學習在改善商業(yè)決策、提高生產率、檢測疾并預測天氣等方面都有非常大的應用前景。

本課程系統(tǒng)的介紹了機

器學習的目的和方法。并且針對每一種常用的方法進行了詳細的解析，用實例來說明具體的實現(xiàn)，學生可以跟著一步步完成。在面對現(xiàn)實的問題的時候，可以找到非常可靠的參照。本課程在最開始講解了Python語言的基礎知識，以保證后面的課程中可以順利進行。更多的Python語言的知識，需要學員自己去找更多的資料進行

學習。

本課程主要講述了兩大類機器學習的方法：有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，其中有監(jiān)督學習里面，又分為分類和預測數值型數據。這些算法都是基礎的算法。這樣可以降低學習的難度，容易理解機器學習思路和實現(xiàn)的過程。

1）機器學習的任務和方法 2）Python語言基礎 3）Python語言基礎2 4）分類算法介紹 5）k-臨近算法 6）決策樹 7）基于概率論的分類方法：樸素貝葉斯 8）Logistic回歸 9）支持向量機 10）第利用AdaBoost元算法提高分類性能

11）利用回歸預測數值型數據 12）樹回歸 13）無監(jiān)督學習 14）利用K-均值聚類算法對未標注數據分組 15）使用Apriori算法進行關聯(lián)分析 16）使用FP-growth算法來高效發(fā)現(xiàn)頻分項集 17）利用PCA來簡化數據 18）利用SVD簡化數據 19）大數據與MapReduce 20）學習總結

課程十三、建模分析師之擴展篇(機器學習)-實戰(zhàn)機器學習高階篇(基于Python機器學習、項目案例實戰(zhàn))

大數據時代，數據是企業(yè)值錢的財富，但海量的數據并非都是有價值的，如何挖掘出有用的數據變成商業(yè)價值，就需要機器學習算法。大數據和機器學習勢必顛覆傳

統(tǒng)行業(yè)的運營方式，必將驅動公司業(yè)務的發(fā)展。目前，越來越多的機器學習/數據挖掘算法被應用在電商、搜索、金融、游戲，醫(yī)療等領域中的分析、挖掘、推薦

上。但懂機器學習算法的人才卻少之又少，物以稀為貴，致使這個行業(yè)的工資奇高。

本課程作為深度學習系列課程的第一階段，介紹機器學習的基本概念，原理，

以及常用算法(如決策樹，支持向量機，Adaboost、EM算法等)。以Python語言為工具對每種算法進行結合實例講解。學生學完本課程后將會理解機器學習的常

用算法原理，并會使用Python來對實際問題進行數據預處理，分類和回歸分析。為開發(fā)機器學習相關應用打下必要基礎，同時也為學習深度學習進階課程打下必要基矗

一、k最近鄰算法： 1)機器學習課程介紹 2)K最近鄰算法的思想 3)機器學習中常用的距離指標解析 4)實戰(zhàn)k最近鄰算法	二、樸素貝葉斯分類算法 5)概率論的基本知識(基本概念、加法公式、乘法公式) 6)通過例子深入掌握概率的基本公式 7)全概率公式和貝葉斯定理 8)實戰(zhàn)貝葉斯分類算法，智能手環(huán)推薦
三、聚類算法： 9)聚類算法概述 10)Kmeans聚類 11)Kmeans實戰(zhàn)，圖片按照色彩聚類	四、決策樹算法： 12)決策樹介紹 13)決策樹的構造過程和各種算法 14)決策樹中關鍵指標詳解 15)實戰(zhàn)決策樹
五、線性回歸和梯度下降算法： 16)線性回歸的相關概念（相關、獨立和協(xié)方差） 17)線性回歸和最小二乘法 18)梯度下降算法 19)梯度的推導過程 20)嶺回歸、lasso回歸和彈性網	六、邏輯回歸和極大似然估計： 21)廣義線性回歸和邏輯回歸 22)極大似然估計的思想 23)邏輯回歸中的梯度推導 24)邏輯回歸代碼實戰(zhàn)
七、支持向量機： 25)支持向量機原理介紹 26)線性可分的支持向量機 27)近似線性可分、非線性可分、核函數 28)坐標上升法、SMO算法、實戰(zhàn)支持向量機	八、EM算法和GMM： 29)EM算法思想 30)EM算法的推導 31)實戰(zhàn)EM算法，GMM
九、隨機森林和Adaboost： 32)隨機森林 33)Adaboost思想精髓 34)Adaboost算法流程介紹 35)實戰(zhàn)Adaboost算法	十、機器學習思想精華和實戰(zhàn)經驗分享： 36)機器學習解決問題思想框架 37)理解方差和偏差、損失函數和過擬合 38)L1、L2正則化和常見的5種損失函數 39)如何選擇模型和選擇參數，交叉驗證和ROC曲線 40)自適應學習率和二分法精確搜索 41)自適應學習率和基于阿米霍準則的模糊搜索 42)經驗分享

階段三、大數據分析師(贈送)

課程十四、大數據挖掘/分析師之硬技能-Java語言基礎

本課程講解了java語法基儲類和對象、java中的字符串、java實用類與集合、泛型、繼承和多態(tài)、接口與抽象類異常處理等等。

1、Java語法基礎 2、類和對象 3、字符串 4、Java實用類

5、集合與泛型 6、面向對象三大特性 7、接口與抽象類 8、Java異常

課程十五、大數據挖掘/分析師之硬技能-大數據必備的數據結構與算法

這門課程是針對大數據工程師和云計算工程師的基礎課程，同時也是所有計算機專業(yè)人士必須掌握的一門課程。如果不掌握數據結構和算法，你將難以掌握高效、專業(yè)的數據處理手段，更難以從容應對復雜的大數據處理場景。

1.數據結構和算法概述 2.數組、鏈表、隊列、棧等線性表 3.二叉樹、BST、AVL樹及二叉樹的遞歸與非遞歸遍歷 4.B+樹

5.跳表 6.圖、圖的存儲、圖的遍歷 7.有向圖、無向圖、懶惰與積極的普利姆算法、克魯斯卡爾算法及MST、單源最短路徑問題及Dijkstra算法 8.并查集與索引式優(yōu)先隊列、二叉堆

9.遺傳算法初步與TSP問題 10.內部排序（直接插入、選擇、希爾、堆排序、快排、歸并等）算法與實踐中的優(yōu)化 11.外部排序與優(yōu)化（文件編碼、數據編碼、I/O方式與JVM特點、多線程、多路歸并等）

課程十六、大數據挖掘/分析師之硬技能-Linux必知必會

本部分是基礎課程，幫大家進入大數據領域打好Linux基礎，以便更好地學習Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,openstack等眾多課程。因為企業(yè)中的項目基本上都是使用Linux環(huán)境下搭建或部署的。

1.Linux系統(tǒng)概述 2.系統(tǒng)安裝及相關配置 3.Linux網絡基礎 4.OpenSSH實現(xiàn)網絡安全連接 5.vi文本編輯器

6.用戶和用戶組管理 7.磁盤管理 8.Linux文件和目錄管理 9.Linux終端常用命令 10.linux系統(tǒng)監(jiān)測與維護

課程十七、大數據挖掘/分析師之硬技能-Hadoop大數據開發(fā)技術光速入門

本課程從基礎的環(huán)境搭建到更深入的知識學習都會有一個比較好的講解。幫助學員快速上手hadoop生態(tài)圈的大數據處理框架的使用，使用hadoop生態(tài)圈進行一些

模塊化、項目功能化的開發(fā)，主要包括安裝部署hadoop、hive、hbase、hue、oozie、flume等生態(tài)圈相關軟件環(huán)境的搭建，并且在已搭建好的環(huán)境上進行相關知

識點的講解和功能的開發(fā)。項目/模塊主要涉及到使用MR開發(fā)相關實際業(yè)務功能，包括最短路徑的計算、社交好友推薦算法實現(xiàn)、分布式鎖的實現(xiàn)等，這些模塊可

以在實際的生成環(huán)境中使用到，可以很簡單的將這些模塊的代碼直接集成到相關實際生產環(huán)境代碼中。

一、hadoop：

1）Hadoop起源、體系結構以及生態(tài)圈介紹

2）Hadoop安裝

3）Windows平臺下Eclipse環(huán)境搭建

4）HDFS體系結構

5）HDFSSHELLAPI介紹

6）HDFSJava

API介紹

7）Hadoop2.xHDFS新特性

8）YARN體系結構

9）MR編程模型介紹

10）Map-Reduce編程實例：WordCount

11）MR數據類型講解

12）MR輸入格式講解

13）MR輸出格式講解

14）案例：自定義輸入、輸出格式使用

15）MRShuffle組件講解

16）案例：二次排序

17）組合MR任務介紹

18）MR任務多數據源連接介紹

19）案例：倒排索引

二、zookeeper：

20）Zookeeper起源、體系結構介紹

21）Zookeeper安裝

22）ZookeeperShell命令

23）ZookeeperJava

API

24）Zookeeper案例：分布式環(huán)境中實現(xiàn)共享鎖

三、hbase：

25）HBase起源、體系結構以及數據模型介紹

26）HBase安裝

27）HBaseShell命令

28）HBaseJavaAPI

29）HBase協(xié)處理器介紹

30）HBase和MapReduce整合

31）HBase案例：二級索引的創(chuàng)建

四、hive：

32）Hive起源、體系結構介紹

33）Hive安裝

34）Hive

Shell命令上

35）HiveShell命令下

36）Hive函數

五、hue：

37）Hue簡介

六、Oozie：

38）Oozie簡介

39）Oozie安裝

40）Oozie案例

41）OozieJava客戶端

42）OozieHue整合

七、Flume：

43）Flume介紹以及安裝

44）Flume案例介紹上

45）Flume案例介紹下

46）Flume自定義Source

47）Flume自定義Interceptor

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