大数据分析师·人才培养计划·筑梦起航
大数据分析师学习计划
大数据分析师学习计划一、学习背景随着互联网和移动互联网的迅猛发展，大数据已经成为当前信息技术和经济社会发展的重要驱动力。
大数据技术的快速成熟和落地应用，为企业提供了更多的商业机会和竞争优势。
大数据分析师是当前市场需求量较大的一个职业角色，他们需要具备良好的数据分析能力和技术技能，为企业决策提供精准的数据支持。
因此，今天我将根据自己的实际情况和就业方向，制定一份大数据分析师学习计划，以期望能够在该领域迅速成长。
二、学习目标1. 系统掌握大数据相关的技术知识和工具，包括Hadoop、Spark、Hive、Hbase等；2. 提升数据分析能力，具备数据清洗、数据挖掘、数据可视化、数据建模等能力；3. 增强编程能力，熟练掌握Python、R等数据分析编程语言；4. 加强对业务理解和领域知识的学习，深入掌握相关行业的特点和规律；5. 不断提升综合素质，包括沟通能力、团队合作能力、自我学习和自我驱动能力等。
三、学习计划1. 学习大数据基础知识（1）学习大数据的基本概念、发展历程、技术架构等知识；（2）深入了解分布式存储系统、分布式计算框架、并行计算等基础知识；（3）学习并掌握Hadoop、Spark、Hive、Hbase等大数据处理工具和技术。
2. 学习数据分析能力（1）学习数据清洗、数据挖掘、数据可视化、数据建模等基础知识和技术；（2）掌握常用的数据分析工具，如Excel、Power BI、Tableau等；（3）学习相关数据分析方法和模型，提升数据分析和预测能力。
3. 学习编程技能（1）学习Python、R等数据分析编程语言；（2）掌握数据处理和分析的编程技巧；（3）学习相关的数据处理和分析库，如Numpy、Pandas、Scikit-learn等。
4. 学习领域知识和业务理解（1）针对自身就业领域，深入了解相关行业的特点、规律和技术需求；（2）学习相关行业的基本知识和业务流程；（3）不断关注行业动态和发展趋势，及时调整学习方向。
大数据技术专业人才培养目标
大数据技术专业人才培养目标咱今儿个就来唠唠这个“大数据技术专业人才培养目标”，听着这个名字是不是有点儿高大上？别急，咱慢慢聊。
大数据技术，这可是个新鲜玩意儿，就像刚出炉的热包子，香喷喷的让人忍不住想咬一口。
以前，数据就像家里的杂物间，堆得像小山一样，杂乱无章。
现在，数据可是个宝贝了，企业们都眼巴巴地盯着呢，就跟看中了大奖似的。
你说这大数据技术专业人才培养目标是啥？其实就是要把那些小年轻们，培养成能在数据的海洋里遨游的游泳健将。
想想看，数据就像大海，深不可测，波涛汹涌，你得有本事在里面游刃有余，还得能捞到金子。
首先，咱得培养他们的专业技能。
就像厨子，得会烧一手好菜。
这不光是会用些软件工具，还得懂得数据分析、挖掘、处理。
就像老刘家那口子，烧得一手好菜，别人吃一口就忘不了。
小王刚进公司那会儿，啥都不懂，数据在他眼里就像一堆乱码。
头儿对他说：“小王，你得学着点儿，数据可是公司的命根子。
”小王一听，心里咯噔一下，赶紧加班加点学这学那。
结果呢，半年下来，小王已经能在数据里找出规律来了，头儿都夸他：“你小子有两下子！”除了专业技能，这大数据技术人才还得有创新思维。
就像老李家那孩子，总是能想出些稀奇古怪的点子，让人大开眼界。
这创新思维可不是天生的，得培养。
老师们得像园丁一样，细心浇灌这些小苗子，让他们长成参天大树。
记得有一次，公司要做个大项目，数据量大得吓人，堆得像小山似的。
大家都愁眉苦脸的，小李却来了个灵感大爆发，提出了个新算法，一下子把问题解决了。
大家都说：“这小子，脑子转得比陀螺还快！”再来说说团队合作，这也是个大问题。
大数据项目往往不是一个人能搞定的，得大家齐心协力，就像打仗一样。
培养目标里得有这一条，让这些小年轻学会怎么和别人一起干活儿，互相补台。
小张刚开始不爱说话，团队里的事儿总是自己闷头干。
后来，经过培训和团队活动，他慢慢地融入了集体。
有一次，项目快到期限了，大家忙得像陀螺似的，小张主动站出来协调资源，解决了不少问题。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案1. 引言随着信息技术的迅猛发展，大数据在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
大数据技术的应用不仅需要先进的技术手段，更需要具备相关知识和能力的专业人才。
为了培养满足社会需求的大数据专业人才，我们制定了以下的大数据专业人才培养方案。
2. 培养目标本培养方案的培养目标是培养具备以下能力和素质的大数据专业人才： - 掌握扎实的大数据技术基础知识，包括大数据处理、机器学习、数据挖掘等； - 具备大数据系统的设计、开发和维护能力； - 具备数据分析和决策支持能力，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持； - 具备团队协作和沟通能力，能够与不同的团队成员进行有效的合作； - 具备学习和创新能力，能够不断跟进新兴的大数据技术和趋势。
3. 课程设置3.1 基础课程•数据结构与算法•数据库原理与应用•统计学基础•编程语言（如Python、Java等）基础课程旨在为学生打下大数据技术的基础。
通过学习数据结构和算法，能够熟练处理大规模数据；通过学习数据库原理与应用，能够有效地进行数据管理与查询；通过学习统计学基础，能够进行数据分析和统计推断；通过学习编程语言，能够进行大数据系统的开发和维护。
3.2 专业课程•大数据处理技术•机器学习与数据挖掘•大数据系统设计与实现•数据可视化与决策支持专业课程旨在培养学生在大数据领域的专业能力。
通过学习大数据处理技术，能够掌握大数据处理的方法和工具；通过学习机器学习与数据挖掘，能够进行数据分析和模型建立；通过学习大数据系统设计与实现，能够设计和开发大数据系统；通过学习数据可视化与决策支持，能够为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
3.3 实践环节•实验课程•实习实训•毕业设计实践环节是培养学生实际操作能力和解决实际问题的重要环节。
实验课程旨在通过课程实验来锻炼学生的实践能力；实习实训旨在让学生在实际工作环境中进行实际操作和实践；毕业设计旨在让学生通过一个完整的项目来综合运用所学知识。
大数据专业人才培养方案
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据技术基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习大数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升数据分析和处理能力；
-参与实际项目，培养实践能力和创新意识。
3.提高阶段（第5-6学期）
-学习大数据产业相关政策和法规；
-培养项目管理与协调能力；
-提升综合素质，为职业发展奠定基础。
五、师资队伍与教学资源
1.师资队伍：聘请具有丰富教学经验和实践经验的专业教师，以及具有大数据产业背景的企业导师；
3.综合素质课程：大数据政策与法规、项目管理与协调、团队合作与沟通、创新思维等。
四、培养阶段与内容
1.基础阶段（第1-2学期）
-学习大数据基本理论、方法和技术；
-掌握基本的数据处理和分析技能；
-培养良好的学习习惯和团队协作精神。
2.进阶阶段（第3-4学期）
-深入学习数据挖掘、机器学习等先进技术；
-提升大数据分析和处理能力；
大数据专业人才培养方案
第1篇
大数据专业人才培养方案
一、前言
随着信息化时代的到来，大数据技术已成为国家战略发展的重要支柱。为满足社会对大数据专业人才的迫切需求，本方案旨在制定一套科学、系统、人性化的大数据专业人才培养方案，为我国大数据产业发展提供有力的人才支持。
二、培养目标
1.掌握大数据技术的基本理论、方法和技术；
第2篇
大数据专业人才培养方案
一、背景分析
当前，大数据技术正成为推动社会进步和经济发展的关键力量。在此背景下，培养一批具备专业素养、掌握核心技术的大数据专业人才，已成为我国教育领域的重大课题。本方案旨在制定一套全面、深入、适应大数据产业发展需求的专业人才培养方案。
数据分析师培训计划
数据分析师培训计划一、培训背景。
随着大数据时代的到来，数据分析师的需求日益增加。
数据分析师是指利用数据分析技术，对大量的数据进行分析、挖掘和解释，为企业决策提供支持的专业人才。
因此，开展数据分析师的培训计划，对于提高企业的数据分析能力，具有重要意义。
二、培训目标。
1. 培养学员掌握数据分析的基本理论知识，包括数据收集、清洗、分析和可视化等方面的技能；2. 培养学员具备良好的数据分析能力和解决问题的能力；3. 培养学员具备团队协作和沟通能力，能够与其他部门有效合作。
三、培训内容。
数据分析的定义和作用。
数据分析的基本流程。
数据分析的常用工具和软件。
2. 数据收集和清洗。
数据源的获取和收集。
数据清洗的方法和技巧。
数据质量的评估和改进。
3. 数据分析方法。
描述性统计分析。
探索性数据分析。
4. 数据可视化。
数据可视化的原则和方法。
常用的数据可视化工具和技术。
数据可视化在决策中的应用。
5. 实际案例分析。
案例分析的方法和步骤。
通过实际案例进行数据分析和解决问题。
案例分析的经验和教训总结。
四、培训方式。
1. 理论讲授，由资深数据分析师进行理论知识的讲解，结合实际案例进行分析和讨论；2. 实践操作，学员将学到的知识运用到实际的数据分析案例中，通过实际操作提升技能；3. 案例分析，通过真实的数据案例进行分析和讨论，培养学员解决问题的能力；4. 互动讨论，学员之间进行互动交流，分享经验和技巧，促进学习和成长。
五、培训考核。
1. 理论考核，对学员掌握的理论知识进行考核，包括选择题、填空题、简答题等形式；2. 实际操作考核，对学员在实际操作中的表现进行考核，包括数据分析报告的撰写和数据可视化展示等；3. 案例分析考核，对学员在案例分析中的解决问题能力进行考核，包括分析思路、解决方案和总结能力。
六、培训师资。
我们将邀请具有丰富数据分析实战经验和教学经验的专家学者担任培训讲师，为学员提供高质量的培训服务。
七、总结。
数据分析师培训计划的实施，将有助于提高企业的数据分析能力，为企业发展提供有力支持。
大数据分析师的工作目标和工作计划
大数据分析师的工作目标和工作计划在当今数字化时代，大数据成为了企业决策和运营中不可或缺的组成部分。
作为一位大数据分析师，我们的责任是收集、处理和分析海量数据，以帮助企业做出明智的决策，并为业务增长提供支持。
本文将探讨大数据分析师的工作目标和工作计划，以提供对这一职业的全面理解。
工作目标：1. 数据采集和清洗：作为一名大数据分析师，我们的首要目标是从多个渠道收集数据，并对数据进行清洗和整理。
确保数据的准确性和完整性对于进一步分析和解释数据是至关重要的。
2. 数据分析：通过使用各种工具和技术，我们的目标是对收集到的大数据进行深入分析。
这包括应用统计学、机器学习和数据挖掘算法等方法，以发现数据中的模式、趋势和关联。
通过这些分析，我们能够提供有关消费者行为、市场趋势和竞争对手策略等方面的洞察力。
3. 业务增长支持：作为大数据分析师，我们的目标是为企业提供数据驱动的建议和解决方案，以支持业务增长。
通过分析市场需求、产品表现和客户反馈等数据，我们能够识别潜在机会和挑战，并提供战略指导，以帮助企业优化运营和改善客户体验。
工作计划：1. 数据收集和清洗：我们将制定详细的数据收集计划，明确我们需要收集哪些数据以及从哪些渠道获取。
此外，我们将建立数据清洗和整理的流程，以确保数据质量，并消除无效或重复的数据。
2. 数据分析和建模：为了实现高效的数据分析，我们将选择和学习适当的数据分析工具和技术。
这可能包括使用编程语言（如Python或R）进行数据分析，应用统计学方法和机器学习算法来发现数据中的模式和趋势，以及创建可视化报告和仪表板以展示分析结果。
3. 战略建议和解决方案：我们将与业务部门合作，深入了解他们的需求和挑战，并将数据分析结果转化为实际的战略建议和解决方案。
我们将与团队成员合作，确定优先级和时间表，并协助实施所提出的建议，以确保他们能够产生实际的业务成果。
4. 持续学习和发展：作为一名大数据分析师，我们将致力于不断学习新的工具、技术和最佳实践。
数据分析团队人才发展计划
数据分析团队人才发展计划在当今数字化时代，数据已成为企业决策的重要依据，数据分析团队的作用愈发凸显。
为了满足企业不断增长的数据分析需求，提升团队整体实力，制定一份科学合理的人才发展计划至关重要。
一、现状分析目前，我们的数据分析团队面临着一些挑战和机遇。
在人员构成方面，团队成员的专业背景和技能水平参差不齐，部分成员在数据挖掘、统计分析等方面的能力有待提高。
在技术应用方面，虽然团队已经掌握了一些常见的数据分析工具和方法，但对于新兴技术的了解和应用相对较少。
然而，随着公司业务的拓展和数据量的急剧增加，也为团队成员提供了更多的实践机会和发展空间。
二、目标设定1、短期目标（1-2 年）提升团队成员的数据分析技能，使其能够熟练运用至少两种主流数据分析工具。
完成至少三个具有实际应用价值的数据分析项目，为公司决策提供有力支持。
建立完善的内部培训体系，提高团队的学习能力和知识共享水平。
2、中期目标（3-5 年）培养出至少两名数据分析领域的专家，能够独立解决复杂的业务问题。
推动数据分析与公司业务的深度融合，实现数据驱动的决策模式。
参与行业内的数据分析竞赛，提升团队的知名度和影响力。
3、长期目标（5 年以上）打造一支具有创新能力和行业领先水平的数据分析团队，为公司的持续发展提供强大的动力。
建立数据分析的标准和规范，推动公司数据文化的形成。
三、培训与学习1、内部培训定期组织内部培训课程，邀请团队内部的资深成员或外部专家进行授课。
培训内容包括数据分析的基本理论、方法和工具，以及最新的行业动态和技术趋势。
开展案例分享和项目复盘活动，让团队成员从实际项目中总结经验教训，提升解决问题的能力。
2、外部培训支持团队成员参加外部的专业培训课程和研讨会，拓宽视野，学习前沿的数据分析技术和理念。
鼓励团队成员获取相关的职业资格证书，如数据分析师证书、统计师证书等。
3、在线学习利用在线学习平台，为团队成员提供丰富的学习资源，如视频教程、电子书籍、在线课程等。
大数据专业人才培养方案
大数据专业人才培养方案引言随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当前社会中一项重要的资源与技术。
尽管大数据技术的发展与应用不断推进，但是人才的供给却并不足够满足市场需求。
因此，制定一套科学合理的大数据专业人才培养方案非常重要。
本文将提出一种针对大数据专业人才培养的方案，旨在培养出应对当前大数据行业需求的掌握核心技术与实践经验的专业人才。
1. 培养目标大数据专业人才的培养目标需要结合当前市场需求和行业趋势。
在制定培养目标时，需要充分考虑到大数据技术的快速发展和不断变化的需求。
针对大数据专业人才的培养目标，可包括以下几方面内容：•掌握大数据技术的核心理论与方法，包括数据收集、数据存储、数据处理与分析等方面；•具备大数据平台的搭建与维护能力，熟悉常用的大数据平台和工具；•具备数据挖掘和机器学习等相关技术的实践经验，能够运用大数据技术解决实际问题；•具备团队协作和项目管理的能力，能够在企业中参与大数据项目的管理和实施；•具备自主学习和持续创新的能力，能够不断跟进大数据行业的最新发展和技术。
2. 培养内容为了实现上述培养目标，需要明确大数据专业人才的培养内容。
大数据专业人才的培养内容应该包括理论学习、实践训练和综合实践等几个方面：2.1 理论学习理论学习是培养大数据专业人才的基础。
在理论学习方面，应包括大数据技术的基本原理和基础知识，如大数据的概念、架构和关键技术等内容。
此外，还应该学习相关的数学知识，如统计学、线性代数和概率论等，以便更好地理解和应用大数据技术中的数学方法。
2.2 实践训练实践训练是培养大数据专业人才的关键环节。
在实践训练方面，应该注重培养学生的实际操作能力。
可以通过大数据平台的实验和项目实践，让学生亲自搭建和维护一个大数据平台，并运用相关技术进行数据处理和分析的实践。
此外，还可以组织学生参加大数据竞赛和项目实践，提高学生解决实际问题的能力。
2.3 综合实践综合实践是培养大数据专业人才的终极目标。
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一、大数据分析师时代背景随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。
动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业/企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。
由于大数据处理需求的迫切性和重要性，近年来大数据技术已经在全球学术界、工业界和各国政府得到高度关注和重视，全球掀起了一个可与20世纪90年代的信息高速公路相提并论的研究热潮。
美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出了一系列的大数据技术研发计划，以推动政府机构、重大行业、学术界和工业界对大数据技术的探索研究和应用。
目前，国内外IT企业对大数据技术人才的需求正快速增长，未来5～10年内业界将需要大量的掌握大数据处理技术的人才。
为了紧跟全球大数据技术发展的浪潮，我国政府、学术界和工业界对大数据也予以了高度的关注。
国务院《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》发布，大数据已上升为国家战略。
数据驱动的大数据时代到来了，你准备好了吗？正所谓机不可失，失不再来！只有站在时代的前列，你才会更具竞争力！二、大数据就业方向根据16年数联寻英发布的首份《大数据人才报告》，目前全国的大数据人才经济46万，未来3-5年大数据人才的缺口将高达150万，随着缺口逐渐放大，大数据人才的薪资将会水涨船高。
大数据的应用也会逐渐在行业中扩散开来，由金融、通信、电商行业逐渐应用到其他领域。
中国大数据市场正处于高速发展期根据易观的报告能够发现目前已经处在大数据市场高速发展的尾巴，企业深度利用数据价值的意识迅速提高，数据资产管理成为热门概念，企业开始愿意通过数据交易进行变现，各种与大数据有关的政策及法律法规不断完善，市场成熟后，入行门槛恐怕会相应提高，现在抓住最后进入大数据市场的机会非常重要，一个人的选择有时候比努力更重要。
首先大数据人才主要分为大数据架构和大数据分析这2个大的模块。
其中大数据架构主要就是深入各个公司，为公司搭建大数据平台，并提供日常运维工作。
大数据分析涉及的就会相对广一些，有大数据可视化、大数据预测、咨询、产品的大数据分析。
在有了丰富数据之后，如何从中得到洞察。
因而可以预见，分析人员的部分工作将会越来越自动化，从而可以极大提高生产力。
同时，应用于营销、应用监测等方向的 BI 平台日趋多样，也带动了大数据分析的不断完善。
2015年大数据还主要集中在金融、通信、零售三大行业，经过这几年的发展，在互联网、电商行业也开枝散叶蓬勃发展。
从线上零售行业来说，他们的产业链如下：在线上零售业中，在线电子商务平台会整合交易信息和购物信息形成自身的电商大数据，从而进行用户营销信息的深度挖掘，包括消费金融信息、消费者信用信息、消费者精准画像、电商赢利模式创新等。
而目前大量在线电子商务平台或自行开发，或与领先的大数据处理方案提供商合作，高效地处理平台数据。
大数据在金融行业中主要是在三个方面的应用银行业、保险业、证券业。
总的来看银行大数据引用分为四大方面：客户画像应用，主要分为个人客户画像和企业客户画像；精准营销，包括实时营销、交叉营销、个性化推荐、客户生命周期管理等；风险管控，包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段；运营优化，如市场和渠道分析、产品和服务、舆情分析等方面的优化；保险行业主要可以分为三大方面：客户细分及精细化营销、欺诈行为分析和精细化运营。
客户细分及精细化营销包括客户细分和差异化服务、潜在客户挖掘及流失用户预测、客户关联销售、客户精准营销。
常见的预测和分析欺诈、等非法行为包括医疗保险欺诈与滥用分析以及车险欺诈分析等。
精细化运营包括产品优化、运营分析、代理人（保险销售人员）甄选等；相对于银行和保险业，证券行业的大数据应用起步相对较晚。
目前国内外证券行业的大数据应用大致有以下三个方向：股价预测、客户关系管理、投资景气指数。
从上面的几个大数据的应用可以看出，大数据分析人员的工作集中在做客户画像、然后推荐产品促进消费从而提高营业额、还有就是做一些风险管理，和市场预测。
二、大数据工程师薪资水平通过招聘网站职友集，它是一个专注于为用户提供便捷职业信息搜索平台可以发现来自全国的近1年的906份用户提交的样本中发现大数据分析工程师薪资水平的全国平均工资在170,00左右，其中80%的薪资水平在100,00以上，其中薪资主要集中在20K-30K之间。
如果按照工作经验统计，可以看到大数据分析工程师的薪资水平也是逐年递增，经验越是丰富，薪资水平也会越高，应届毕业生薪资水平也接近100,00在应届生中属于顶尖水平。
根据招聘网站招聘条件分析：招聘待遇，工资6000-7999占比最多，达31%。
经验要求，3-5年工作经验要求的占比最多，达53%；学历要求，本科学历要求的占比最多，达49%。
三、课程体系课程以大数据分析师为目标，从数据分析基础、linux操作系统入门知识学起，系统介绍Hadoop、HDFS、MapReduce和Hbase等理论知识和Hadoop的生态环境，详细演示Hadoop平台的安装配置，通过python详解各类数据挖掘算法的实现与调优。
区别于普通的程序员，本课程的重点是培养基于Hadoop架构的大数据分析思想及架构设计，通过演示实际的大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值，掌握如何使用Hadoop架构应用于大数据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师，从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。
从入门知识学起的课程体系设计和面向大数据分析师的培训理念，引导学员一步步深入学习，适合零基础学员从零学起。
Hadoop大数据分析课程给你的就是把握时代脉博，掌握大数据时代前沿；全面掌握Hadoop的架构原理和使用场景；全面掌握Hadoop的三种架构方式及搭建过程；熟练掌握HDFS文件系统与MapReduce程序开发思想；能利用Hadoop平台进行大数据分析；能深入实际的项目案例进行大数据的实战开发；达到大数据分析师的理论和实战要求。
课程一数据库基础课程简介：数据库的查询语句是每个数据分析师必须掌握的技能，通过数据库阶段的课程使学员掌握数据库的使用。
本课程讲介绍了数据库的库管理，表管理等基础操作以及应对各种复杂情况下的查询语句， ER图的使用让学员对数据库中各表的关系有了更为清晰的思路，通过案例让学员对数据库的使用有更充分的理解。
通过本阶段的学习学员能够达到使用数据库对数据进行整理及清洗，能够在复杂的表中获取需要的数据。
课程内容：1.数据库设计概述2.ER图3.MySQL数据库安装和配置4.MySQL数据库管理5.MySQL表管理课程二6.表的更新7.表的查询（正则表达式与连接查询）8.MYSQL综合案例课程二 Java编程基础课程简介：本阶段重点学习Java编程和面向对象知识，让初学者体会到编程的乐趣，为后面的大数据平台技术打好基础，因为Hadoop平台基于Java开发的，学会Java基础知识是必要的。
课程内容：1.Java编程语言的主要特性,Java虚拟机的主要功能2.面向对象基础，重载方法名称，构造并初始化对象3.子类，覆盖方法，调用覆盖方法，调用父类构造函数4.类(static)变量，类(static)方法，静态初始化程序5.一个完整的例子，关键字final，抽象类，接口6.异常：java语言的异常，异常处理，异常分类，共同异常课程三数学及统计学基础课程简介：本阶段包括数学与统计学两个阶段。
线性代数与分积分是统计学的基础。
统计学部分包括最基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)，到基本的统计分析（T检验、方差分析等），最后到常用列连分析、相关分析等。
以深入浅出的方法，带大家逐步了解统计。
课程内容：1. 线性代数基础2. 微积分基础3. 描述性统计（均值、中位数、集中趋势等）4. 抽样估计5. 假设检验（T检验、F检验、卡方检验）6. 方差分析7. 列联分析、相关分析课程四 Python编程知识【1】Python基础编程课程简介：Python是基于C的一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
近几年来Python在数据分析领域逐渐占据了统治地位，成为了名副其实的Number one。
本课程主要是带大家了解Python的基础语言部分，了解基础的Python特性。
其强大的数据处理包Pandas可以高效的完成前期数据清洗工作。
课程内容：1. Python语言的介绍、基本语法、基础数据类型。
2. Python基础数据结构、控制流语句。
3.数据管理4. Python的IO和异常处理5. Python函数和模块。
【2】Pandas应用课程简介：Pandas包是非常高效的处理清洗数据的包，基于numpy。
本部分主要是给大家介绍pandas的实际应用中常用的内容。
课程内容：1. Python包的安装管理、Numpy数组、Pandas索引对象2. Pandas数据结构、统计描述、缺失值处理和常用函数3. Python结构化数据和非结构化数据清洗课程五数据挖掘算法详解及Python实现课程简介：本阶段内容为数据挖掘各类算法，每种算法进行单独的详细讲解并通过python进行实现。
在本阶段的课程结束后，学员能够达到了解常见算法的实现并能够进行优化，使模型更加契合实际情况中的需求。
课程内容：1. 线性回归原理及Python实现2. 逻辑回归原理及Python实现3. 时间序列原理及Python实现4. 朴素贝叶斯、KNN原理及Python实现5. 决策树原理及Python实现6. 集成学习原理及Python实现7. 随机森林原理及Python实现8. 支持向量机原理及Python实现9. 神经网络原理及Python实现10. 关联规则，协同过滤原理及Python实现11.文本挖掘原理及Python实现课程六可视化工具之python实现课程简介：大数据分析离不开展示工具，本课程为大家讲解如今使用度相对较高的、功能相对完善的python工具，通过学习本课程学员可以相似学习其他BI工具操作。
课程内容：1.Python介绍及可视化操作2.视图创建和仪表板设计3.可视化动态数据分析课程七大数据环境搭建课程简介：本课程介绍了Hadoop的发展、整体架构及Hdfs分布式存储、MapReduce分布式计算框架，使学员对Hadoop平台有一个系统的了解，能够将Hive，Sqoop，Hbase等基于Hadoop平台的组件安装运行。
课程内容：1. Hadoop安装配置2.MapReduce安装配置3.Hive介绍安装配置4. Hbase介绍安装配置5.Sqoop安装配置6.Scala和Spark安装配置课程八大数据仓库Hive课程简介：Hive是Hadoop的一个数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，将SQL语句转化为MapReduce任务进行运作。