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南京CDA數(shù)據(jù)分析

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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)哪家更好呢

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南京CDA數(shù)據(jù)分析
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課程介紹
適合學(xué)員
  1.數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)的區(qū)別
數(shù)據(jù)分析是一系列對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘的方法,而大數(shù)據(jù)通常指的是海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的一系列技術(shù),而數(shù)據(jù)又是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。因此可以說(shuō)大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)分析的基石,但兩者并不等同。大數(shù)據(jù)技術(shù)為大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源,而數(shù)據(jù)分析為提煉大數(shù)據(jù)背后的價(jià)值提供了方法。
2.大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
大數(shù)據(jù)分析是指數(shù)據(jù)量達(dá)到一定量級(jí)的數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)達(dá)到一定的量級(jí)意味著原有的數(shù)據(jù)管理和存儲(chǔ)的工具不再適用,比如當(dāng)數(shù)據(jù)量從10萬(wàn)條增加到千萬(wàn)條,傳統(tǒng)的EXCEL就無(wú)法進(jìn)行管理,需要用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理,如果再增大,就需要用大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)來(lái)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。這種結(jié)合了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析,就是大數(shù)據(jù)分析。
課程大綱
 ??1.Excel基礎(chǔ)、Excel函數(shù)、數(shù)據(jù)透視表、Excel作圖、Excel中的Power BI插件、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)概論、MySQL簡(jiǎn)介及安裝配置、MySQL數(shù)據(jù)表管理、MySQL數(shù)據(jù)管理、MySQL數(shù)據(jù)查詢、MySQL函數(shù)、MySQL基礎(chǔ)操作、可視化、Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報(bào)表等
2.Tableau商業(yè)智能分析、Tableau基礎(chǔ)操作、Tableau可視化、Tableau案例
3.Power BI數(shù)據(jù)處理、Power BI生成可視化報(bào)表、Power Service、Power BI項(xiàng)目等
4.統(tǒng)計(jì)學(xué)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、收據(jù)的收集、數(shù)據(jù)圖表表示、數(shù)據(jù)的概括性度量、概率與概率分布、統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、SPSS數(shù)據(jù)分析、SPSS數(shù)據(jù)可視化、Logistic回歸、主成分與因子分析、聚類(lèi)分析、SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘、SAS數(shù)據(jù)分析等
5.Hadoop、HDFS、MapReduce、大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用、Hive、Hbase、Scala、Spark等

6.R數(shù)據(jù)分析與挖掘、R基礎(chǔ)、R語(yǔ)言基礎(chǔ)、向量、函數(shù)、Function函數(shù)、邏輯、布爾運(yùn)算符、數(shù)組、R作圖、R數(shù)據(jù)挖掘、R數(shù)據(jù)模型等


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