建模分析 学习产品

适用对象:运营分析、数据分析、大数据系统开发、等对业务数据分析有要求的相关人员

课程列表
BD123 : 大数据可视化、报表开发实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 学习大数据可视化的知识体系 掌握Tableau可视化图表的实践方法 理解QlikView的应用方式

培训时长:

24 小时

预备知识:

BD127 : 营业厅经理的数据分析综合能力提升培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 掌握Excel工具使用,及高级数据分析库操作。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BD128 : 大数据分析与挖掘综合能力提升实战-基础篇 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel数据分析库操作

培训时长:

6 小时

预备知识:

BD135 : 大数据模型与数据挖掘应用实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 掌握数据挖掘的基本过程和步骤。 掌握数据挖掘的预处理方法,探索数据间的相关性,为建模打下基础。 理解数据挖掘的常见模型,原理及适用场景。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BD138 : 金融行业大数据分析与挖掘综合能力提升实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 熟悉数据分析的基本过程,掌握高级数据分析工具库操作。

培训时长:

36 小时

预备知识:

BD13A : 初级-大数据统计分析基础能力实战培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解数据分析基础知识,掌握数据分析的基本过程。 学会数据分析的框架和思路,掌握常用数据分析方法来分析问题。 熟悉数据分析的基本过程,掌握Excel高级数据分析库操作。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BD13B : 高级-大数据建模及模型优化实战培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 学会如何做市场细分,划分客户群。 学会实现客户价值评估。 学会用大数据来指导产品功能设计,以及产品优化。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BD13C : 中级-大数据挖掘高级能力提升实战培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解数据挖掘基础知识,以及数据挖掘标准过程。 熟悉建模的一般过程,以及评估模型质量的关键指标。 掌握建模前的影响因素分析,学会寻找影响业务的关键因素。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BD13D : 大数据挖掘工具:SPSS Modeler入门与提高 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解大数据基础知识,理解大数据思维方式。 了解数据分析与数据挖掘的基本知识(统计、分布、概率等)。 掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的方法。

培训时长:

24 小时

预备知识:

BD231 : 大数据挖掘与分析 课程难度

视频学习:

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学习收获 (1)全面介绍了数据挖掘的标准流程,数据预处理,数据挖掘方法,数据挖掘模型,模型评估,模型参数优化,等等,使得学员掌握数据挖掘的方模工具。 (2)通过本课程的学习,达到如下目的: (3)了解数据分析与数据挖掘的基本知识,理解大数据思维方式。 (4)掌握数据挖掘的基本过程和步骤,掌握数据挖掘的思路和框架。 (5)能够理解分析模型原理,掌握模型应用场景,能够利用模型解决复杂的商业问题。 (6)掌握常用的数据模型,能够根据商业问题选择合适的分析模型。 (7)熟悉SPSS基本操作,掌握分析操作,能够解读分析结果,并转化为业务。

培训时长:

24 小时

预备知识:

BDMA111 : 数据分析与商业智能基础 课程难度

视频学习:

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学习收获 认识和了解各种开发工具的一些特点及使用场景 、理解数据分析的方法论 、提高学员分析问题解决问题的实际能力

培训时长:

12 小时

预备知识:

BDMA112 : 数据结构与算法和分析方法基础 课程难度

视频学习:

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学习收获 认识和了解数据结构与算法的关系及各自的原理 、学习数据结构及算法应用的数据分析和数据挖掘方法论及应用场景 、深入学习并掌握数据挖掘的算法 、最后重点讲解Python的算法研究与算法的实践

培训时长:

18 小时

预备知识:

BDMA121 : Python数据分析 课程难度

视频学习:

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学习收获 掌握使用Python进行数据分析和挖掘的技术 、能够根据数据和业务场景选择合适的分析算法 、能够对数据进行可视化编程

培训时长:

12 小时

预备知识:

BDMA122 : 大数据技术原理与应用项目实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解如何用 MLlib挖掘工具来解决具体的问题 、学习从大数据中挖掘出有价值的信息的关键

培训时长:

6 小时

预备知识:

BDMA123 : 实用SPSS数据分析培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解spss的基本操作 、掌握利用spss进行数据管理 、能够理解简单统计分析综述 、掌握spss结果界面处理

培训时长:

12 小时

预备知识:

BDMA124 : Python在大数据分析挖掘中的应用 课程难度

视频学习:

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学习收获 掌握数据挖掘与数据分析原理 、认识常见的挖掘高级算法,提升数据分析技能 、深入学习Python在大数据分析挖掘中的应用实践

培训时长:

18 小时

预备知识:

BDMA125 : Python数据分析实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解数据挖掘的基本概念和方法 、了解数据挖掘的商业价值 、掌握数据挖掘的实际应用方法 、学习数据挖掘的实际应用方法 、学习主流的数据挖掘工具 、通过完整的运营商案例掌握数据模型设计技巧 、为学员课后答疑和持续学习提供网站资源,帮助其掌握学习新理念,提升其自学的意愿和能力 、结合老师多年行业数据挖掘的实践经验以案例讨论的方式为学员后续项目应用提供针对性的建议参考

培训时长:

18 小时

预备知识:

BDMA126 : 基于R语言的数据挖掘与建模实训培训 课程难度

视频学习:

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学习收获 具备将数据挖掘的基本理论和实际应用技术相结合的能力 、提升学员知识掌握和实践能力

培训时长:

18 小时

预备知识:

BDMA127 : 数据挖掘与建模实训 课程难度

视频学习:

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学习收获 学会用主流的数据挖掘软件完成数据挖掘建模任务 、掌握数据挖掘方法论CRISP-DM的本质 、理解数据挖掘的方法论 、提高学员分析问题解决问题的实际能力

培训时长:

18 小时

预备知识:

BDMA129 : 数据分析利器——Tableau商业分析实战 课程难度

视频学习:

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学习收获 本课程分期讲述Tableau应用的各种实战场景和技术。通过学习,大家熟练掌握Tableau的操作使用技巧,增强实战经验。

培训时长:

12 小时

预备知识:

BDMA131 : Python及数据分析应用 课程难度

视频学习:

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学习收获 了解Pandas 数据结构 、学习Matplotlib 基本操作

培训时长:

18 小时

预备知识:

近期开课列表
课程安排为预排时间,具体开课时间请与您的学习顾问咨询。
序号 课程名称 课程时长 开课日期 上课地点 上课方式
1 BD123:大数据可视化、报表开发实战 24小时 不定期开班 - -
2 BD127:营业厅经理的数据分析综合能力提升培训 12小时 不定期开班 - -
3 BD128:大数据分析与挖掘综合能力提升实战-基础篇 6小时 不定期开班 - -
4 BD135:大数据模型与数据挖掘应用实战 12小时 不定期开班 - -
5 BD138:金融行业大数据分析与挖掘综合能力提升实战 36小时 不定期开班 - -
6 BD13A:初级-大数据统计分析基础能力实战培训 12小时 不定期开班 - -
7 BD13B:高级-大数据建模及模型优化实战培训 12小时 不定期开班 - -
8 BD13C:中级-大数据挖掘高级能力提升实战培训 12小时 不定期开班 - -
9 BD13D:大数据挖掘工具:SPSS Modeler入门与提高 24小时 不定期开班 - -
10 BD231:大数据挖掘与分析 24小时 2019/12/7、8、14、15 广州 线下面授
2020/1/4、5、11、12 北京 线下面授
2020/3/19、20、21、22 深圳 线下面授
2020/4/13、14、15、16 广州 线下面授
11 BDMA111:数据分析与商业智能基础 12小时 不定期开班 - -
12 BDMA112:数据结构与算法和分析方法基础 18小时 不定期开班 - -
13 BDMA121:Python数据分析 12小时 不定期开班 - -
14 BDMA122:大数据技术原理与应用项目实战 6小时 不定期开班 - -
15 BDMA123:实用SPSS数据分析培训 12小时 不定期开班 - -
16 BDMA124:Python在大数据分析挖掘中的应用 18小时 不定期开班 - -
17 BDMA125:Python数据分析实战 18小时 不定期开班 - -
18 BDMA126:基于R语言的数据挖掘与建模实训培训 18小时 不定期开班 - -
19 BDMA127:数据挖掘与建模实训 18小时 不定期开班 - -
20 BDMA129:数据分析利器——Tableau商业分析实战 12小时 不定期开班 - -
21 BDMA131:Python及数据分析应用 18小时 不定期开班 - -

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