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大数据分析与管理
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杨老师
2001年北京大学计算机系博士毕业,精通数据挖掘、企业数据仓库,具有10余年数据分析应用及商业智能(BI)项目经验
 
地点时间:北京 3月30-31日;上海、深圳根据报名开班
课程费用5000元/人
报线下课
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册



认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明

    随着信息化的日益积累,企业积累了海量数据,如何有效地管理海量数据,并从中挖掘商机,成为企业持续发展的迫切需要解决的问题。本课程将从海量数据的规划、管理、和分析多个角度,讲解如何在企业中建立有效的大数据工作平台。涉及到参考大数据框架、相关的方法和技术、工具,以及成功的实践经验。


    培训目标:
    • 大数据概述
    • 大数据存储概览
    • 大数据存储的管理
    • 设计,分析,和管理海量数据库
    • 大数据存储与平台的选型
    • 商业智能与数据分析路线图
    • 数据处理过程
    • 数据分析、多维分析与 DWBI
    • 数据挖掘技术
    • 商业智能与数据挖掘工具
    培训对象:数据库应用开发工程师,数据库管理员,数据架构师
    学员基础:具有大数据分析管理经验等
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    大数据概述
    • 大数据 的发展与展望
    • 大数据 的参照结构
    • 辨析对 大数据 的误解
    • 数据的生命周期
    • 大数据应用的热点
    • 大数据平台的构建
    大数据存储概览
    • 大数据存储的特点
    • 大数据库的基本元素
    • 海量数据库的开发特性
    • 数据库的数据分析与挖掘应用
    • 数据仓库与数据集市
    大数据存储的管理
    • 元数据定义
    • 元数据模型管理
    • 粒度的组织
    • 分割问题
    • 数据库中的数据组织形式
    • 建立数据质量体系
    • 数据的存储访问控制
    • 数据的状态监管
    设计,分析,和管理大数据库
    • 调查、分析数据需求
    • 逻辑模型设计
    • 物理模型设计
    • 实施计划
    • 管控计划
    大数据存储与平台的选型
    • 主流大数据支撑平台列表
    • Google 的大数据解决方案
    • Hadoop 大数据解决方案
    • 其他典型大数据解决方案
    商业智能与数据分析路线图
    • 确定数据分析目标
    • 分解数据分析指标
    • 选择数据挖掘算法
    • 确定涉及的原始数据项目和来源
    • 抽取、整理原始数据
    • 使用算法进行数据分析,产生报告
    • 多个数据分析报告对比,
    • 优化数据挖掘算法和数据
    • 给出最终的数据分析报告
    数据处理过程
    • 变量和数据
    • 变量的分类及类型
    • 数据的质量
    • 数据理解过程
    • 数据准备过程
    数据分析、多维分析与 DWBI
    • 三者的理解与关系
    • BI 常见的数据分析方法
    • BI 仪表盘与实例演示
    • 数据展现与可视化
    数据挖掘技术
    • 数据挖掘技术概述
    • 关联规则
    • 预测及分类技术
    • 聚类分析
    • 其他的数据挖掘方法
    • 数据挖掘效果的评估
     
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