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           班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
               每期人數(shù)限3到5人。
           上課時間和地點
        上課地點:【上海】:同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
        最近開課時間(周末班/連續(xù)班/晚班):2025年4月7日--即將開課-----即將開課,歡迎垂詢
           實驗設(shè)備
             ☆資深工程師授課
                
                ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

                ☆合格學(xué)員免費推薦工作
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           質(zhì)量保障

                1、可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
                2、免費提供課后技術(shù)支持,保障培訓(xùn)效果。
                3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

        課程大綱
         
        1. 數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
          ? 數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)
          培訓(xùn)大綱
          1. Big Data Analytics?
          Big Data?
          State of the Practice in Analytics?
          Data Scientist?
          Big Data Analytics in Industry Verticals?
          2. Data Analytics Lifecycle?
          Discovery?
          Data Preparation?
          Model Planning?
          Model Building?
          Communicating Results?
          Operationalizing?
          3. Basic Data Analytic Methods Using R?
          Using R to Look at Data?
          Analyzing and Exploring the Data?
          Statistics for Model Building and Evaluation?
          4. Advanced Analytics: Theory and Methods?
          K Means Clustering?
          Association Rules?
          Linear Regression
          Logistic Regression?
          Na?ve Bayesian Classifier?
          Decision Trees?
          Time Series Analysis?
          Text Analysis?
          5. Advanced Analytics: Technologies and Tools?
          Analytics for Unstructured Data?
          MapReduce and Hadoop?
          Hadoop Ecosystem?
          In-Database Analytics: SQL Essentials?
          Advanced SQL and MADlib for In-Database Analytics?
          6. Putting it All Together?
          Operationalizing an Analytics Project?
          Creating the Final Deliverables?
          Data Visualization Techniques?
          Final Lab Exercise on Big Data Analytics

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