在数字化时代，大数据等前沿技术给各个产业带来了巨大冲击，也正在颠覆传统的企业管理、营销模式。为了应对全新的竞争格局，企业需要树立大数据意识，并且及时引入新技术来提升运营水平。本次讲座将讲解大数据的基本概念和实战应用，解析业务流程、应用管理、数据组织等基础架构维度，让学员懂得企业架构是数字化运行的必要前提。在此基础上，将讲解几大基本的数据分析工具（Excel、业务分析思维、数据可视化和BI、SQL语言），帮助听众入门。在此基础上，会帮助学员了解云计算、人工智能等技术领域的知识要点。讲座的最后会结合汽车、快消等若干行业的标杆企业案例，展示数据挖掘等技术给产业运行带来的真实提升，并介绍大数据分析相关的概况和学习资源。

1.了解大数据的概念，大数据如何跟企业业务相结合，明确未来的学习方向

2.学会查看数据指标，识别指标背后隐含的信息

3.学会使用常用分析方法，提升分析工作的效率的规范性

4.学会对未来做出预测，提前对市场的变化做出反应

5.了解数据挖掘技术有别于传统分析方法的优势，学习数据挖掘的入门知识

数据分析基础及实战

第一讲、Python基础

第二讲、统计分析基础

第三讲、Python数据处理基础

数据挖掘理论及核心技术

第四讲、数据挖掘基础

第五讲、数据挖掘核心技术

第六讲、Python数据挖掘工具

数据挖掘算法原理及实现

第七讲、特征降维算法及Python实现

第八讲、关联规则算法及Python实现

第九讲、决策树算法及Python实现

第十讲、聚类算法及Python实现

数据挖掘建模实战

第十一讲、基于乳腺癌数据进行降维分析并建立分类模型

第十二讲、基于在线零售数据建立关联规则模型

第十三讲、Lending、Club信贷违约分析案例

第十四讲、航空公司客户分群案例

Python应用实战（一）

第十五讲、Python自然语言处理原理及案例

第十六讲、Python网络爬虫及案例

第十七讲、社交关系图分析及Python案例

第十八讲、数据分析图表及Python案例

第十九讲、使用Notebook编写数据分析报告

第二十讲、Dash可视化开发实战

更多课程详情请点击咨询专属客服

《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》这是一本非常系统的工具书，主要聚焦在数据挖掘专业，从分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统7个方面给读者详细剖析了数据挖掘这个新兴学科。本书通过2位作者在斯坦福大学教授多年该课程的经验汇编而成，所以阅读过后会有非常体系以及学术的风格在其中。书中教授的技巧是从算法角度来看待数据挖掘，即数据算法应用于数据，而不是用数据来训练某种机器学习算法。本书在学习理论的同时，在每个章节里面均增加了习题部分，帮助读者能够更好的复习和掌握所学知识。作为初入数据挖掘专业，并想掌握这个技巧的读者来说是一本非常实用的书籍。