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企业级别数据分析平台解决方案培训

 
  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 教程目标:
    本教程的目的是提供企业级别的数据分析平台部署方案培训,以帮助不需要前后端开发的数据分析或数据挖掘工程师以及无需配置前后端开发的部门部署一套企业级的数据分析、数据挖掘、可视化、建模、报告的通用型数据平台,实施快速上线Web应用达到数据应用,以此实现数据驱动业务增长。
    数据应用痛点:
    数据部门或者数据从业者很难脱离数据需求、数据报表、数据模型、数据报告四大工作内容,但数据报表大多采取SQL+EXCEL方式、采取第三方可视化软件、自主开发数据系统等等方式,但其中都有不少弊端,Excel传统方式修改繁琐,交互性不足;BI系统操作小白但是花销不少,难以自动化、模板化;自主开发难度大,数据从业者难以参与,数据从业主要挖掘数据价值,再学一门软件开发适得其反。
    数据从业者大多会R语言或者Python,所以一套企业级别的解决方案,简单易用,开箱即用,可复制可共享可修改。

    方案特点:
    企业级别方案是指要满足企业应用需求。该方案满足解决企业数据应用的数据需求:
    ① 兼容提供多种常用语言编写的web应用上线,支撑数据分析师或数据挖掘工程师的技能
    ② 实现权限控制、并发控制、应用管理等等功能从而保证数据稳定、安全等监控
    ③ 简化运维和开发流程,数据从业者大部分精力只需要专注于数据价值的挖掘和产出
    培训大纲:
    第一讲:R语言概要
    本讲目的是介绍常用的数据挖掘工具R语言进行系统梳理以及构建Web应用的说明,为后续的web应用简约开发打下基础。
    ① R语言的优缺点简介
    ② R语言数据处理模块简介
    ③ R语言可视化、数据建模模块简介
    ④ R语言Web模块简介

    第二讲:Python语言概要
    本讲目的是介绍常用的数据挖掘工具R语言进行系统梳理以及构建Web应用的说明,为后续的web应用简约开发打下基础。
    ① Python语言的优缺点简介
    ② Python语言数据处理模块简介
    ③ Python语言可视化、数据建模模块简介
    ④ Python语言Web模块简介





    第三讲:Web应用通讲
    本讲目的是介绍常用的Web开发知识内容,帮助学员初步建立开发的意识,无需深入掌握只要具备相关意识和认知,了解技术架构的差异优劣。
    ① Web应用展示优缺点
    ② 前端开发知识简介
    ③ 后端开发知识简介
    ④ 多种开发体系的优劣对比

    第四讲:技术方案的简介
    本讲目的是该套技术方案的技术内容和构建组成,帮助学员掌握平台的构建思想和工作流程。
    ① 整体的技术方案说明
    ② 数据平台工作流程和分工简介
    ③ 技术方案优劣比较
    ④ 企业落地案例介绍

    第五讲:数据平台的部署
    本讲目的是该套技术方案的部署技术细节讲解,帮助学员掌握平台关键步骤的实施,不需要深入掌握各个领域的内容就能快速搭建数据平台以及定制自己的数据平台。
    ① Linux基础操作和常见命令掌握
    ② docker介绍及常用内容介绍
    ③ Java及服务器内容介绍
    ④ 虚拟机服务器以及相关软件搭建
    ⑤ 数据平台核心中间件部署
    ⑥ 核心配置文件的修改
    ⑦ 数据平台初始化启动及使用

    第六讲:数据应用的开发
    本讲目的是该套技术方案的应用开发技术细节讲解,帮助学员不需要深入掌握Web技能,学会使用模板快速开发应用,节省个人无序的探索步骤提升个人开发和实施效率,针对企业数据需求达到高效的数据应用开发。
    ① 应用开发思想和思路的介绍
    ② R语言模板实例开发使用
    ③ Python语言模板实例开发使用
    ④ 应用生成和部署上线
 

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