1

大数据分析概述

      1.认识计算机和数据采集分析岗位，明确数据科学在当 前市场环境中的竞争优势

      2.了解计算机和编程语言，认知主流语言与简单操作，了解java，python，R等不同语言的应用范畴

1天

  2

EXCEL数据分析

      1.常用功能概述

      2.EXCEL公式、函数、数组及数据分析

      3.EXCEL可视化数据分析（排序、筛选、          透视表等）

      4.数理统计、规划求解分析及应用

2天

  3

Linux操作系统基础

1.Linux?基础及安装

2.Linux系统管理

3.用户和组的管理

4.网络服务管理?

5.常用命令及应用

4天

  4

数据库管理

     1.数据库概述

     2.MySQL简介、安装与配置

     3.MySQL数据类型

     4.SQL语句及相关应用

     5.插入、更新与删除

4天

  5

数据&统计学

     1.描述性统计

     2.条件概率与?叶斯公式

     3.随机变量及其分布、期望，方差与协方差

     4.大数定律、中心极限定律与抽样分布

     5.点估计与区间估计、参数估计

2天

  6

数据分析基础技能

     1.Python的开发环境搭建，学会配置Python的科学研究类库并且会使用Python创建项目和打印语句

     2.编程语言的数据结构，并且对常用数据类型有清晰的理解

    3.复杂的数据结构入门

    4.Python中函数、模块的功能的使用策略

    5.Python中应用案例之网站评论分析

    6.分布式系统基础架构Hadoop系统基础、内存计算框架Spark高级应用、实时流处理框架Storm及其它组件功能

6天

  7

数据采集与爬虫

     1.?络爬虫Requests类库的运行原理、安装、?法、属性、对象的编码、异常处理、控制访问参数等

     2.网页结构组成的HTML??技术基本组成结构、标签语法、常?用标签、CSS层叠样式表、CSS语法构成等

    3.数据解析-XPATH

    4.爬虫案列分析

3天

  8

TABLEAU数据可视化

    1.产品介绍

    2.TABLEAU可视化界面介绍

    3.TABLEAU数据分析

    4.使用TABLEAU制作仪表板与故事

5天

  9

大数据分析报告撰写

    1.报告结构框架建立

    2.大数据分析思路及制作要点

    3.大数据报告场景应用

    讨论、答疑：数据报告学习心得与问题

3天