关键词：大数据

什么是互联网+大数据？

大数据是海量数据存储和处理的技术，近几年随着互联网、移动互联网的**发展，产生了大量的数据，而传统的基于数据库、数据仓库的数据存储和处理技术已经很难在可接受的时间和空间下完成对这些数据的存储和处理，因此，大数据技术应运而生了，大数据技术基于分布式的架构，实现了近乎无限的存储和处理的能力，为海量数据的存储和处理提供了新的可能。而正是基于这样的能力，越来越多的基于大数据的**、个性化的服务开始大量的出现，可以说大数据已经彻底改变了人们的生活。

什么是大数据？

大数据

大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

零基础轻松学 你也可以

学生

在校计算机专业大学生，本科以上学历

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IT技术人才

社会再就业大学生，有兴趣从事大数据开发

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品质测试员

想了解机器学习、人工智能，想掌握大数据技术

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初级大数据人员

想深入学习大数据技术，想从事机器学习工作

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更胜一筹，核心优势

1

学习完成后且成绩合格后推荐工作

2

全程开展企业项目实训

3

授课老师是工作多年的项目经理

4

高考失误没有进入理想学校的本科在读生

5

可获得工信部、人社部等行业认证证书

6

一次缴费、直到学会为止，终身推荐就业

7

提供办公自动化课程学习

8

提供电脑及实习场所

课程简介

课程内容

第（一）部分

数据分析师基础理论和实践

数据加工处理方法 数据可视化方法 多维度数据集搭建方法 透视分析 现状、原因分析 宏使用方法简介 第（二）部分 数据处理技术 SPSS软件及统计分析过程方**简介 统计分析过程方**应用：一个调查研究的实例 SPSS for Windows的各个模块简介 数据输入与建立 数据管理与变换 SPSS统计图表和报表展示： 打印与存储输出 **数据修改 文件管理 SPSS编程 实用特性举例 枢轴表编辑器的用户化输出 集中趋势及离散趋势分析 正态检验 非参数检验 变量间关系描述 SPSS交叉表分析过程 单样本及双样本T检验 方差分析(ANOVA) 多选题变量分析及SPSS实现 如何选择合适的统计学方法 第（三）部分 使用 TRANSACT-SQL 进行数据查询 T-SQL查询 SELECT查询 多表查询 数据排序和筛选 SQL Server 12/16 的数据类型 使用内置函数 分组和汇总数据 使用子查询 使用Table表达式 使用SET运算符 使用Window**和聚合函数 Pivoting和 Grouping Sets SQL Server 12/16元数据查询 执行存储过程 T-SQL编程 异常错误处理 执行事务 提高查询性能 第（四）部分 SAS数据分析 SAS基础概要 SAS系统入门 学习SAS句法 熟悉SAS数据集 读入SAS数据集 读入Excel格式数据 读入固定格式的原始数据文件 整理和清洗数据 生成数据 拼接SAS数据集 增强报表 生成汇总报表 使用SAS/GRAPH作图入门（自学） 第（五）部分 R语言实战 数据结构概述 向量 因子 矩阵 数据框 列表和函数 向量化计算和apply 线性回归的思想 回归结果的检查 决定系数 预测 和多元线性回归 一元线性回归演示 多项式回归演示 残差分析演示 多元线性回归演示 关联规则介绍 关联规则演示 决策树介绍C4.5 几种分类算法介绍 评价模型准确性 第（六）部分 PYTHON数据分析和人工智能 数据科学和AI概述 数据结构和算法 Python 数据分析与数据挖掘简介、环境搭建 Python数据分析工具箱 数据加载与存储 数据规范化和处理 数据分析 数据挖掘 数据可视化 项目实践 第（七）部分 HADOOP大数据技术实战 Hadoop安装配置 Hive，Impala实战解析 Hbase 实战解析 Python Web 开发 Flume-Ng实战解析 Oozie任务调度系统使用介绍 Hue集成开放平台使用介绍 Solr，Lily Hbase 实战解析 Spark实战解析 附送：电商用户行为分析系统案例