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PPV课数据咖学院-职场“独角兽”

数据咖学堂(MOOC)简介

 2016年2月,教育部公布新增“数据科学与大数据技术”本科专业(专业代码080910T),首批北京大学、对外经济贸易大学和中南大学获批,第二批有32所高校成功申请。 数据咖学堂(MOOC)(在线教育)紧扣教育部“数据科学与大数据技术”专业课程设置内容,企业专家授课,学习时间自由。学生完成一定课时推荐就业,同时颁发工信部职业技能鉴定中心水平能力证书。 >>相关阅读

培养目标

  • 课程强调培养具有多学科交叉能力的大数据人才。学生需要掌握数据科学的基础知识、理论、及技术,包括面向大数据应用的数学、统计,计算机等学科基础知识,数据建模、高效分析与处理, 统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。
  • 知识

    数学和统计学、分布式计算、领域知识,只有明白目标领域知识的人才能了解数据的意义以及指导数据分析的方向并判断数据分析结果的可信性

  • 思维

    基于数据的批判性思维,而非基于主观经验;任何科学研究的目的是基于数据颠覆旧的理论

  • 技术

    数学建模+数据挖掘+泛型编程+数据可视化

  • 能力

    数据敏感和洞察能力,快速自学能力

数据咖学堂课程体系

  • 业务数据分析师

    核心能力是数学、统计学与统计建模、商业理解、数据分析、数据可视化,也称为业务数据分析师、分析专员。

  • 数据挖掘工程师

    核心能力是数学、统计学与统计建模、分布式计算和数据处理、数据挖掘、机器学算法,也称为数据挖掘工程师或算法工程师。

  • 大数据工程师

    核心能力计算机技术和编程、分布式平台和应用开发、数据库和数据仓库开发、大数据平台运维和架构设计。

课程简介

  • 数学和统计学

    大数据技术中的数理基础 直播基础数据分析 数据挖掘

    初步理解大数据中的数理基础,并深入了解数理统计的概念及在大数据中的应用。内容涵盖数学分析、高等代数、概率论、数理统计中的关键知识点。

    • 讲师:何老师
    • 课时:30讲
    • 时间:5月16日始,每周二、四、六晚7:30-9:00
    报名学习
  • 计算机基础

    R语言实战(进阶) 视频核心数据分析数据挖掘

    本课程结合大量的案例,让学习者可以快速掌握数据分析技能,并利用R实现各种数据挖掘模型的建立。学习完本课程,学习者能达到以下目标:1)掌握用R进行数据处理的能力;2)用R进行描述性统计分析和数据图形化;3)缺失值的清洗能力;4)用R语言建立数据挖掘模型;5)用R实现爬虫技术,用R搭建自己的app等核心技能。

    • 讲师:谢老师
    • 课时:16讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 文本挖掘(R语言)

    R语言与文本挖掘(入门) 视频核心数据分析数据挖掘

    R语言与文本挖掘的入门篇 包括包的安装 包的函数介绍等内容

    • 讲师:谢老师
    • 课时:2讲:
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 数据可视化

    R语言可视化挖掘工具-Rattle 视频核心数据分析数据挖掘

    通过本课程的学习,能掌握Rattle工具的使用,将Rattle应用到日常的数据挖掘和数据可视化的工作中,并能通过日志的记录掌握R语言的实现脚本,对学员的R语言编程能力有很大的提升。

    • 讲师:谢老师
    • 课时:3讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 计算机基础

    Python从入门到进阶 视频核心数据分析数据挖掘

    通过课程的学习,使学员能够熟练掌握python的语法知识,能够看懂python编写的程序代码;掌握用python语言进行函数式编程和面向对象编程,并进一步能编写python应用程序。从而为以后的python数据收集和数据分析、及与python有关的计算机应用打下坚实的基础。

    • 讲师:覃老师
    • 课时:12讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 数据挖掘

    Python进阶:数据挖掘算法视频核心数据分析数据挖掘

    本课程讲解现在工业界和学术界流行的机器学习算法的相关知识,以及如何用python去实现这些算法。

    • 讲师:费博士
    • 课时:14讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 数据分析

    Spss Modeler从入门到精通 视频核心数据分析数据挖掘

    1、能基本掌握数据挖掘、文本挖掘的主要理论知识和算法。
    2、熟悉SPSS Modeler的基本操作,并掌握一定的应用技巧。

    • 讲师:张老师
    • 课时:16讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 数据可视化

    数据可视化-tableau入门视频核心数据分析数据挖掘

    该课程主要讲Tableau,介绍Tableau制作可视化图形的方法。

    • 讲师:尚西老师
    • 课时:15讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 金融大数据

    跟着老王学量化交易(R语言) 视频 进阶 数据分析数据挖掘

    1、运用R进行量化建模与金融时间序列数据处理
    2、了解量化交易的主要问题
    3、初步掌握模型开发、评测技术

    • 讲师:王老师
    • 课时:8讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 金融大数据

    R语言量化交易第二课——模型课程视频进阶数据分析数据挖掘

    了解HMM(Hidden Markov Model 隐马尔可夫模型) 基于HMM的量化交易模型构建 HMM模型在不同的市场中应用

    • 讲师:王老师
    • 课时:3讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 金融大数据

    风控建模(R语言)视频进阶数据分析数据挖掘

    了解风控建模相关知识

    • 讲师:常老师
    • 课时:47讲
    • 时间:自由学习
    报名学习
  • 计算机技术

    大数据实战工具Spark 视频核心数据挖掘大数据开发

    1. 学习Spark配置,掌握Spark集群部署;
    2. 学习RDD和Scala,掌握Spark调优和应用开发;
    3. 掌握Spark Streaming、Spark Sql使用技巧;
    4. 学习MLib、SparkR和其他Spark生态组件;

    • 讲师:San老师
    • 课时:32讲
    • 时间:自由学习
    报名学习

教学优势

    推荐就业

    一切围绕就业,100多家合作企业,终身推荐职位。

    颁发证书

    学习PPV课-数据咖学堂-“数据科学与大数据技术”系列视频课程累计满100小时可办理工信部职业技能中心颁发的《数据分析师》或《大数据技术》中级证书,满200小时可办理高级证书;累计满100课时即可免费办理PPV课会员卡(一年有效),会员享受PPV课视频课程8折优惠和面授培训95折优惠,免费参加PPV课全年活动,优先推荐就业。

讲师团

  • 杨老师

    中山大学博士,精通人工智能,模式识别,图像处理等专业技术。基于云计算和SOA 架构的海量数据挖掘平台架构设计策划主要成员。兼有大型高科技企业和高校的工作经历 。主要从事推荐系统研究和开发、数据挖掘研究等方面的工作,并将研究成果应用于精准 营销、交叉营销等场景取得了显著的成效。《MATLAB数据分析与挖掘实战》的 作者之一。

  • 胡老师

    四年多的大数据领域经验,谙熟大数据架构、大数据存储、大数据处理、大数据应用、大数据可视化、大数据管理的方法。曾负责PB级别大数据平台架构设计、平台部署、平台运维、应用开发等大数据相关工作,以及主要负责700TB 级别实时计算 平台建设和600TB 级别大数据平台升级、优化。现担任某大型电信运营商大数据团队大数 据架构师和大数据应用开发工程师,专注于通信行业大数据平台架构、平台演进、大数据 技术落地投入生产的深度研究。

  • Gary

    曾经在数学、计算机科学和统计学三个专业获得学位,毕业于中国人民大学统计学院,曾任中国人工智能学会理事、某世界500强公司数据挖掘科学家。二十年来,他在金融、互联网和医药等领域完成了数个数据挖掘系统的构建和建模分析,帮助许多公司攻克了数据分析和数据挖掘的难题,积累了丰富的数据挖掘案例。Gary老师在数据挖掘领域有丰富的培训经验,至今培训了来自各行各业的企业和学员,帮助上千人走上并使之胜任数据挖掘的工作岗位。

  • 谢老师

    从事数据分析挖掘工作超过8年,从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业,了解不同领域的数据特点。精通Excel、SpssClementine、SAS、R等多种数据分析挖掘工具。目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师,主要利用R语言进行大数据的分析挖掘工作。有丰富的利用R语言进行数据分析挖掘实战经验,部分研究成果曾获得国家专利。

  • Datafish

    数据分析领域深耕十年,省级运营商大数据分析负责人,负责公司数据化运营 和大数据变现。曾主导过国内外多个运营商数据挖掘项目,深知分析项目落地的困难和重 要。工作中与各业务部门保持良好的关系,不断致力于将数据分析方法嵌入管理与服务流 程,部分数据分析项目产生千万级人民币收入。擅长数学建模及数据分析在营销管理及业 务运营中的应用。

  • 费博士

    吉林大学计算机专业学士,中央财经大学统计学硕士,纽约州立大学石 溪分校统计学博士。计算机专业和统计学专业的双重背景让我自然而然的进入了机器学习 的领域。我有非常扎实的统计学基本功和扎实的编程技巧。我有8年的R语言使用经验和5 年的python使用经验。

  • 李老师

    1997年本科毕业于吉林大学数学学院计算数学专业。先后主讲高等数学、线性代数 、概率论与数理统计、离散数学、数学建模、生产物流系统建模与仿真、Matlab程序设计 、计算物理等多门课程,并指导课程设计、计算机实习、科研训练和本科生毕业论文,积 累了丰富的理论教学和实践教学经验。

  • 罗老师

    12年开始从事hadoop领域技术研究,14年专职从事spark技术研究与开发,目前在企业里从事spark相关工作,同时负责企业的内训,主讲spark部分。在14年夏做为Hadoop培训讲师,曾参与过广州汇丰银行的高级Hadoop课程(Hbase,Spark)培训,并与该企业中的一些学员互留联系方式并保持长期技术上的联系。曾参与EASYHADOOP社区14年11月活动,演讲《spark介绍及SPARKSQL应用》,获得学员和与会者的好评并有长期的技术层面联系。

  • 王老师

    老王是谁?一个独立交易者,从事股票交易7-8年,初期也是亏多赢少,最近2-3年开始用数学、计算机技术开发交易策略,走上了量化交易之路,一路走来也是颇有心得,希望能通过此课程多和大家交流。10年磨砺,必有回响。

  • 高老师

    高老师,中国科学院博士后,主要研究方向为机器学习与推荐系统,曾以核心人员身份参与国家重大项目四项,在国内外学术期刊与会议上发表论文十余篇,申请发明专利多项,目前已授权一项。近年来,致力于机器学习技术在互联网企业中的应用与推广,已为电商、互联网、广告等领域公司设计并主持开发了数据分析系统七套。

你问我答

  • 什么人能适合学习这个?

    1)本科及以上学历

    2)有统计学、应用数学、信息技术、金融和计算机专业背景;

    3)对数据分析和数据挖掘感兴趣的从业人员

  • 学完有哪些收益?

    1) 学习统计学基础知识和常见数据挖掘算法,如聚类分类、回归、关联分析、主成分分析、决策树、神经网络、时间序列等;

    2) 掌握1-2种常见的数据挖掘工具,如R语言、SPSS/SAS、SQL;

    3) 熟悉用户分析、预测分析、精准营销等常见业务场景,掌握相关数学建模方法。

    4) 学习Hadoop生态系统、常见组件,掌握脚本语言、工具应用等基本操作;

    5)学习Tableau数据可视化工具,掌握数据报告编写技能。

  • 学完这个能从事什么工作?

    1)数据分析师员,数据处理专员、hadoop开发工程师;

    2)商业智能(BI)和企业数据仓库(EDW)的建模人员、分析和开发人员等;

    3)数据分析师、数据建模师、算法工程师、数据架构师、可视化工程师;

学习交流群

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电话:0755-32843501

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Jedis: 点击这里给我发消息

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