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    中彩网天津快乐十分走势图:厦门市2017年第二届大数据技术讲座

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2017-10-24 | 作者:admin

    各有关单位:

    根据厦门市人力资源和社会保障局《关于开展2017年度企业优秀青年高技能人才培训的通知》要求,我院将于2017年11月11日、12日两天举办“大数据技术” 讲座,现将有关事项通知如下:

    一、 申报条件

    1.厦门市企业技能岗位,业绩突出,年龄45岁以下,依法参加各项社会保险;

    2.经所在单位确认为本岗位工作。

    二、 申请材料

    1.《厦门市2017年度企业优秀青年高技能人才培训推荐表》需提交电子版和纸质版,一式一份,电子档发送至邮箱[email protected],纸质版需填写单位推荐意见并加盖公章;

    2.近三个月厦门企业参保缴费证明一式四份(可登陆厦门社保中心自助打印);

    3.身份证复印件一式二份;

    4.近期免冠二寸彩色照片三张。

    三、 讲座情况

    名称 学时 人数 培训性质 主办单位 承办单位 协办单位
    大数据技术讲座 22 50 公益(免费) 厦门市人力资源和社会保障局 集美大学诚毅学院 福州网胜通讯技术有限公司

    四、 结业证书

    完成学习任务可获得《福建省职业培训结业证书》。

    五、 报名时间

    即日起至2017年11月7日截止,以电子档报名表为准。纸质材料培训当天递交。

    六、 报名地点、电话

    地址:厦门市集美区集美大道199号景祺楼112(诚毅学院应用技术中心)

    电话:6183581   13600977889(微信同号) 陈老师

    邮箱:[email protected](推荐表投送至该邮箱)

    备注:具体培训地点及其他未尽事项另行通知。

     

    讲座大纲

    目录

    1.数据分析基础1

    1.1. 数据与大数据1

    1.2. 数据分析的应用领域1

    1.3. 如何使用大数据与数据分析的主流工具2

    2.数据获取2

    2.1. 数据获取理论学习2

    2.2. 数据获取实操学习2

    3.数据预处理2

    3.1. 数据预处理理论学习2

    3.2. 数据预处实操学习2

    4.数据可视化2

    4.1. 数据可视化理论学习2

    4.2. 数据可视化实操学习2

    5.大型案例讲解3

    5.1. 电商产品评论数据情感分析3

    5.2. 电子商务智能推荐服务3

    1. 据分析基础

    1.1. 数据与大数据

    案例一:图片背后的故事

    案例二:人口普查_大数据鼻祖

    案例三:农夫山泉利用大数据卖水

    大数据的特征

    1.2. 数据分析的应用领域

    大数据在广播电视应用领域

    大数据在电影行业应用领域

    大数据在新闻出版应用领域

    大数据在电信行业应用领域

    1.3. 如何使用大数据与数据分析的主流工具

    大数据的体系架构

    大数据的分析工具

    大数据应用的三个阶段

    2. 数据获取

    2.1. 数据获取理论学习

    内部数据与外部数据

    关系型数据与非关系型数据

    爬虫工具与爬虫手段

    2.2. 数据获取实操学习

    数据获取软件——八爪鱼使用

    大型案例——链家数据获取方法

    3. 数据预处理

    3.1. 数据预处理理论学习

    数据预处理的必要性

    数据存在的问题

    数据问题的原因

    数据预处理的常规方法

    3.2. 数据预处实操学习

    OpenRefine数据预处理软件的使用

    大型案例——全国大学数据库的预处理操作

    4. 数据可视化

    4.1. 数据可视化理论学习

    什么是数据可视化

    数据可视化的类型与图表

    可视化的主流工具

    把握图表的精髓

    4.2. 数据可视化实操学习

    WordArt软件的使用与大型案例——文本可视化

    5. 大型案例讲解

    5.1. 电商产品评论数据情感分析

    随着互联网与移动互联网的快速发展,网上购物将成为人民生活的一部分。网民在电商平台上浏览和购物,产生了海量的数据,如何利用好这些碎片化、非结构化的数据,将直接影响到企业产品在电商平台上的发展,也是大数据在实际企业经营中的应用。对于用户在电商平台上留下的评论数据,运用文本分析方法,了解用户的需求、抱怨,购买原因以及产品的优点、缺点,对于改善家电设备产品及用户体验有着重要的意义。

    5.2. 电子商务智能推荐服务

    为了能够更好的满足用户需求,依据电子商务网站海量的数据,研究用户的兴趣偏好,分析用户的需求和行为,发现用户的兴趣点,从而引导用户发现自己的信息需求,并对不同需求的用户进行相关的服务页面的推荐。

     

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