+关注
数据分析&数据挖掘方向 二营(全日制)
数据分析数据挖掘训练营

课程背景

大数据时代,数据是企业的最值钱的财富,但海量的数据并非都是有价值的,如何挖掘出有用的数据变成商业价值,就需要数据分析和数据挖掘。大数据将改变传统行业的运营方式,驱动企业业务的发展,越来越多的数据挖掘算法被应用在电商、搜索、金融、游戏,医疗等领域中。

《数据科学与大数据技术训练营》参考教育部“数据科学与大数据技术”专业课程设置内容,由一批企业专家和中青年博士、博士后授课,上课方式为在线学习+线下集训+项目实战,学生毕业可以推荐就业,同时颁发工信部职业技能鉴定中心水平能力证书。

目前懂数据分析又懂数据挖掘的人才少之又少,物以稀为贵,致使这个行业的工资奇高,这是拉勾网上数据分析和数据挖掘相关岗位的工资待遇:

《数据科学与大数据技术训练营》二营(全日制)培训,旨在帮助转岗和找工作的同学从零基础开始学习数据分析&数据挖掘,达到工业界对数据分析师、数据挖掘工程师职位的招聘需求,帮助学员在求职大军中脱颖而出,最终收获心仪的offer。

| 课程特色 |
• 8周集训,4周全真项目实战,系统学习数据分析和数据挖掘方法和工具,掌握泛编程技术;
• 五大经典案例深入剖析,掌握客户分析、推荐系统、文本挖掘等业务场景数据分析和建模方法;
• 通过全真项目实战获得宝贵的项目经验,助力收获高薪offer;
• 企业面试官、职场老司机的职场经验分享,助你在面试中游刃有余;
• 100+小时的内部拓展教程(统计学、R, SQL, Hadoop, Spark, Tableau),可自由学习,补充技能栈;

教学目标

  • 学习常见数据分析和数据挖掘原理,掌握聚类、分类、回归、决策树、SVM、神经网络等常见算法;
  • 掌握主流数据挖掘工具R/Python/Scala和数据挖掘平台Hadoop/Spark/Tensorflow,具备工程实施能力要求;
  • 掌握常见业务场景下建模和特征工程方法,掌握数据清洗和数据可视化技术;

适合对象

  • 金融、数学和计算机相关专业毕业生;有高数/线性代数/概率统计基础,忘记也无妨,可以提前预习;最好略懂编程。
  • 欲转行的程序员和其他职位从业人员;
  • 未来求职方向为数据分析师、数据挖掘工程师、机器学习工程师;

培养方案

数据分析和数据挖掘实战型人才培养分为两个阶段

  • 第一阶段:脱产培训

    案例教学,理论+练习,练习时间不少于课程的30%,课程由企业开发,主讲教师有企业委派,课程贴近实战。

    学习方式:面授+练习+答疑

  • 第二阶段:项目实战

    全真项目、全真数据练习,由项目经理分派任务,学员独立或合作完成,期间由项目经理或导师辅导。

    学习方式:项目练习+项目报告+答辩

第一阶段 脱产培训 (8周,每周5天)

培训课程目录
科目 课程模块 课程主要内容 课时
第一单元:数据分析基础 数理统计基础 1、随机事件与概率
2、随机变量及其分布
3、随机变量的数字特征
4、总体与抽样
5、参数估计
6、假设检验
7、方差分析
2
R语言初级(数据分析) 1、R基础介绍
2、R数据的导入导出
3、R数据结构及数据基本管理
4、R控制流、分支循环
5、R函数自定义
2
数据库基础(SQL) 1、数据库概述
2、MySQL安装及常用命令
3、MySQL数据类型
4、SQL基本操作
5、运算符
6、索引
7、练习
2
第二单元:数据挖掘原理和算法 数据挖掘基础理论(流程) 1、数据挖掘概述
2、数据质量探索与数据特征分析
3、数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约
4、模型评估与选择
1
数据挖掘算法 1、回归分析(Regression Analysis)
2、决策树(Decision Tree)
3、人工神经网络(Artificial Neural Network)
4、KNN
5、朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian)
6、聚类分析(Cluster Analysis)
7、关联规则(Apriori)
8、支持向量机(Support Vector Machine)
9、智能推荐(Collaborative Filtering)
10、深度学习(Deep Learning)
2
第三单元:数据分析和数据挖掘工具 R语言进阶 1、基础绘图
2、高级绘图
3、R正则表达式
4、R文本处理
5、特征工程与算法
6、数据挖掘算法的R实现
3
Python编程基础 1、Python简介、环境安装
2、Python基础数据类型和结构
3、Python文件读写
4、Python常用数据管理
5、Python常用函数、特殊函数
6、Python函数自定义
7、Python面向对象编程
3
Python数据挖掘 1、Numpy、Pandas、Scipy
2、机器学习库:Scikit-learn
3、Python数据预处理
4、Python文本挖掘
5、特征工程与算法
6、Python关联规则分析
7、数据挖掘算法的Python实现
5
第四单元:数据挖掘平台 TensorFlow 1、TensorFlow环境搭建
2、TensorFlow入门
3、深层神经网络
4、MNIST数字识别问题
5、图像识别与卷积神经网络
2
Hadoop/Spark机器学习 1、大数据介绍
2、Linux的基本命令
3、Hadoop平台部署
4、Scala介绍、常用数据类型
5、Scala基础编程
6、Scala的类、对象和包
7、Spark原理及架构图;
8、Spark运行模式介绍
9、Spark RDD原理、Spark安装和部署
10、Spark编程
11、Spark mllib机器学习算法
12、基于Spark ALS的电影推荐系
7
第五单元:数据分析和数据挖掘案例 常见业务场景和案例 1、城市公交站点设置的优化分析
2、电力窃漏电用户自动识别
3、家用电器用户行为分析及事件识别
4、自然语言处理之电商产品评论数据情感分析
5、电子商务智能推荐服务
10
第六单元:面试和求职技巧 求职注意事项 1、面试常见问题
2、简历制作
3、面试沟通技巧
4、职业规划
5、职场礼仪
1

第二阶段:项目实战(4周,每周5天)

项目实战

通过项目实战大家能更加熟练掌握基础知识,在实践中复习、巩固知识,提高综合能力。

  • 航空公司客户价值分析

  • 电力窃漏电用户自动识别

  • 电商评论数据情感分析

  • 城市公交站点设置优化分析

  • 推荐系统设计

讲师团成员

拥有业界顶尖大数据、机器学习技术大师
各种新技能轻松GET!

.

  • 徐老师:

    职位:计算机应用工程博士,SAS高级数据分析师; 全国大学生数学建模竞赛优秀指导老师,全国数据挖掘竞赛评审专家,全国高校大数据教育联盟理事,中国工业与应用数学学会会员。 研究方向:数学建模、机器学习、人工智能。 主要成果:指导学生曾获美国大学生数学建模一等奖4项、二等奖15项;全国大学生数学建模竞赛国家一等奖1项、二等奖5项,省级奖40多项;主持广东省科技计划项目一项,申请专利10多项,授权3项。

  • 施老师:

      职位:广州泰迪智能科技有限公司高级项目经理、产品总监 从事用户数据分析和挖掘工作多年,熟悉数据挖掘项目分析流程;具有丰富的数据处理系统的设计研发经历,主要在大数据教学系统、金融分析系统方面有深入研究。 精通Python、R 、SPSS等多种数据挖掘工具; 参与并主持多本图书的编写及出版工作,如《Python与数据挖掘》、《R语言与数据挖掘》、《数据分析与应用(Python)》、《Python编程基础》等。直接参与北京民政部低保建模领域核对分析、南方航空客户价值分析、美的电器家用电器用户行为分析与识别、南方电网电力窃漏电用户自动识别等大型企业顾问咨询项目。

  • 杨老师:

    职位:广州泰迪智能科技有限公司高级项目经理 高级信息项目管理工程师,从事数据分析和数据挖掘工作多年,有丰富的项目实 践经验; 精通R、SPSS modeler、Python等多种数据挖掘工具; 对用户行为分析方法、海量数据的并行算法有细致的研究和深厚的积累; 主持过电力、交通、民政等多个大型数据挖掘项目。

  • 张老师:

    职位:广州泰迪智能科技有限公司高级数据分析师、培训总监 从事用户数据分析和数据挖掘工作多年,具有丰富的数据挖掘理论及实践培训经验,对数据具有较高的敏感度,根据数据对其进行全面的统计分析。 精通R、Python、Matlab等多种数据挖掘工具。 擅长市场发展情况监控、精确营销方面的数据挖掘工作。 有为南方电网、轩辕网络等大型企业长期提供实施服务的经验,主导了电子商务网站用户行为分析及网页智能推荐服务、中医证型关联规则挖掘、电信业务话单量预测、航空公司客户价值分析等多个项目。 2017年“泰迪杯数据挖掘挑战赛教练员培训”主讲讲师。先后负责过广西师范学院、广西科技大学、闽江学院、广东石油化工学院、上海健康医学院等高校实训课程及德生科技等企业内训和数据挖掘就业班的课程。

  • 王老师:

    职位:广州泰迪智能科技有限公司培训讲师 从事IT系统架构设计与运维多年,有丰富的系统与数据库调优经验;熟悉针对电子商务网站与游戏平台的数据分析业务流程;有带领团队组建游戏数据仓库,支持多个业务系统的实践经验。 精通MySQL、Oracle等多种数据库产品; 参与过多本大数据相关图书的编写工作,如《Hadoop大数据技术与应用》、《Spark大数据技术与应用》等。先后负责过广东水力电力职业学院、惠州学院、韩山师范学院等高校的大数据技术培训课程。

  • 周老师:

    职位:广州泰迪智能科技有限公司高级数据分析师 从事数据分析工作2年,熟悉python数据分析技能,擅长使用pandas、numpy、scipy进行数据处理工作;熟悉常用的机器学习算法,熟悉使用scikit-learn、keras、gensim进行建模工作,熟悉使用scrapy进行数据爬取工作。熟悉R语言数据分析技能,擅长data.table,dplyr等packages的使用。掌握SQL增删改查语句的使用,熟悉SPSS,EXCEL等数据分析工具。对于DeepLearning、NLP、图像识别等有一定的了解。 具备多行业背景,曾就职于某准五星级酒店集团以及某中国民企50强建筑企业。在泰迪智能科技有限公司参与地税、电力等多个项目,并对个人征信系统、用户留存、用户画像、网站分析等有一定的了解。

  • 杨老师:

    职位:广州泰迪智能科技有限公司高级数据分析师 数学与应用数学专业,有较强的统计学、数学、数据挖掘理论功底; 从事数据挖掘工作三年,逻辑思维能力强,熟悉常用机器学习算法原理及应用, 如神经网络、SVM、决策树、贝叶斯等算法; 精通R、MATLAB等数据挖掘处理工具; 负责“电子商务网站智能推荐服务”项目,并完成了协同过滤算法在项目的实现; 负责“2015年农药行业报告”项目,完成了中国市场上农药产品Top90的产能产 量分析统计。

课程特色

  • 推荐工作职位

    与100多家合作企业HR直接合作,与学生签订就业服务协议,安排现场招聘和内部推荐,终身提供就业服务;

  • 职业规划辅导

    企业面试官、职场老司机的职场经验分享,助你在面试中游刃有余;

  • 颁发能力证书

    颁发工信部职业技能专项技术证书,求职必备;

  • 教学资源共享

    100+小时的内部拓展教程(统计学、R, SQL, Hadoop, Spark, Tableau),可自由学习,补充技能栈;

教学实力

PPV课-国内领先的数据科学社区-专注大数据培训

  • 3000+

    网络课程 课时

  • 50+

    金牌讲师团队

  • 20万+

    专业用户选择

  • 1000+

    学员已成功培养

教学资源

  • 大数据实训基地

  • 工信部专项技术证书

  • Cloudera Hadoop认证证书

  • BDMA大数据挖掘分析师

往期培训

合作企业

进大疆,入中信,先给自己一个”小”目标!

PPV课与100多家合作企业HR直接合作,与学生签订就业服务协议,考核合格即上岗,终身提供就业服务

相关问题

大数据学习前 学员问的最多的问题

.

查看所有问题请点击→

  • 我要提问数据分析和数据挖掘有什么区别?和大数据是什么关系?
  • 问问看你适合学习数据分析&数据挖掘吗?
  • 问一问这个课程必须要参加培训吗?自学可以吗?
  • 问问看PPV课的一营和二营是什么意思?
  • 问一问我学的这个课程好找工作吗?
  • 问一问我是零基础,没有编程经验,能不能学?
  • 问一问学完后能安排工作吗?

时间和地点

培训时间和地点
上课时间: 2017年11月11日-1月30日 每周5天
上课地点: 深圳市南山区高新中一道9号软件大厦705
优惠福利: 在校学生(含研究生)9折优惠;
◆入群拼团9折 ◆12月分期付款

联系我们

深圳

  • 网站:http://www.ppvke.com
  • 热线:0755-32843501
  • 地点深圳市南山区高新中一道9号软件大厦703