• 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
Python数据采集及分析培训
面授时长:24 小时
课程简介:1、 掌握Python基础语法及常用内置库 2、 学会利用Python第三方库实现简易数据采集程序 3、 学会常见的数据分析及挖掘算法并能根据具体业务场景解决问题 4、 学会简单的数据可视化 5、 学会利用AI平台开发智能应用
大数据挖掘与分析
面授时长:24 小时
课程简介:(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。
课程简介: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。
课程简介: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。
课程简介: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。
课程简介: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。
课程简介: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。
课程简介: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
课程简介: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。
课程简介: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。
Python数据分析
面授时长:12 小时
课程简介: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
Python数据分析
面授时长:12 小时
课程简介: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
大数据可视化报表开发实战
面授时长:24 小时
课程简介: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
课程简介: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
课程简介: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
课程简介: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
实用SPSS数据分析培训
面授时长:12 小时
课程简介: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
实用SPSS数据分析培训
面授时长:12 小时
课程简介: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
数据分析与商业智能基础
面授时长:12 小时
课程简介: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
数据挖掘与建模实训
面授时长:18 小时
课程简介: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
课程简介: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
Python数据分析实战
面授时长:18 小时
课程简介: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
Scala从基础到开发实战
面授时长:12 小时
课程简介:通过学习本课程能具备初步的Scala语言实际编程能力,更好地参与Spark等大数据课程学习。
数据挖掘行业模型设计开发
面授时长:12 小时
课程简介:使学员掌握数据挖掘各种算法的各自优缺点,了解数据挖掘的步骤以及各步骤的重点。 介绍挖掘项目和开发中的方法论以及流程;各种算法的特点以及关系;数据挖掘模型的建立方法、各种开发案例等。
Python及数据分析应用
面授时长:18 小时
课程简介:了解Pandas 数据结构 、学习Matplotlib 基本操作
课程简介: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。
BI与数据可视化
视频时长:3.4 小时
课程简介:1、了解数据可视化的历史、概念和实现步骤 2、了解市面上流行的数据可视化工具 3、掌握数据可视化不同呈现方式及设计原则
Numpy在数据分析中的应用
视频时长:2 小时
课程简介:1.了解Numpy的原理和特点。 2.掌握如何使用Numpy实现数组数据存储。 3.掌握Numpy在开发中常见的技术大坑。
大数据分析综合能力提升
视频时长:9.67 小时
课程简介:掌握系统化的分析思维和全面的分析技能。 1)掌握数据分析的基本过程 2)学会搭建系统的分析框架 3)掌握常用的数据分析方法 4)熟悉常用可视化技巧 5)学会解读数据,形成业务策略
大数据核心理念
视频时长:2.5 小时
课程简介:帮助大家正确理解大数据,透过数据看业务问题,透过案例构建数据思维! 1)弄清楚大数据本质 2)理解大数据的作用 3)了解大数据如何落地 4)养成数据意识和大数据思维方式
课程简介: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
课程简介: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

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