數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中的核心技能培養(yǎng)
在智能設(shè)備普及與物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的推動(dòng)下,各行業(yè)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。CDA大數(shù)據(jù)分析集訓(xùn)營(yíng)針對(duì)市場(chǎng)需求設(shè)計(jì),通過(guò)六個(gè)階段的能力進(jìn)階體系,幫助學(xué)員構(gòu)建從數(shù)據(jù)采集到商業(yè)應(yīng)用的全棧技能。
| 培養(yǎng)方向 | 技術(shù)棧構(gòu)成 | 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 |
| 數(shù)據(jù)預(yù)處理 | Excel/Power BI/SQL | 電商運(yùn)營(yíng)分析儀表板 |
| 分布式計(jì)算 | Hadoop/Spark/Hive | 實(shí)時(shí)日志分析系統(tǒng) |
| 數(shù)據(jù)挖掘 | Python/Matplotlib | 用戶(hù)行為預(yù)測(cè)模型 |
課程模塊深度解析
基礎(chǔ)能力構(gòu)建階段
預(yù)科學(xué)習(xí)階段包含業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)思維訓(xùn)練與工具實(shí)操,通過(guò)Excel數(shù)據(jù)透視、SQL查詢(xún)語(yǔ)句編寫(xiě)、Linux系統(tǒng)操作等基礎(chǔ)訓(xùn)練,建立數(shù)據(jù)處理的基本方法論。
- ? Power BI數(shù)據(jù)建模:學(xué)習(xí)星型模型與雪花模型構(gòu)建
- ? MySQL性能優(yōu)化:索引設(shè)計(jì)與查詢(xún)效率提升方案
核心技術(shù)突破階段
分布式計(jì)算模塊采用真實(shí)集群環(huán)境教學(xué),學(xué)員將親手部署Hadoop集群,完成Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè),并基于Spark Streaming開(kāi)發(fā)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。
Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)要點(diǎn)
- 分區(qū)表與分桶表應(yīng)用場(chǎng)景解析
- 窗口函數(shù)在業(yè)務(wù)分析中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
- UDF開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化數(shù)據(jù)處理
商業(yè)應(yīng)用實(shí)踐階段
綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)模擬企業(yè)真實(shí)工作場(chǎng)景,學(xué)員需獨(dú)立完成從需求分析、數(shù)據(jù)清洗到可視化報(bào)告輸出的完整流程,并接受企業(yè)技術(shù)專(zhuān)家的現(xiàn)場(chǎng)評(píng)審。
跨國(guó)電商分析項(xiàng)目里程碑
- 多源數(shù)據(jù)采集與ETL處理
- 用戶(hù)畫(huà)像構(gòu)建與RFM模型應(yīng)用
- 基于Spark的推薦算法實(shí)現(xiàn)
教學(xué)特色與服務(wù)保障
雙師輔導(dǎo)機(jī)制
技術(shù)導(dǎo)師負(fù)責(zé)知識(shí)講解,職業(yè)規(guī)劃師提供指導(dǎo),每周進(jìn)行學(xué)習(xí)進(jìn)度跟蹤
真實(shí)項(xiàng)目庫(kù)
包含電商、金融、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的12個(gè)企業(yè)級(jí)項(xiàng)目案例庫(kù)