大数据Python 数据分析开发实战

大数据_云计算 / 2020-04-26 15:13:04
大数据Python 数据分析开发实战
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    江烨  擅长Python、openstack、Cloudera课程，RedHat亚太区授权讲师　　

    工作经验:

    • 2006 年,华为(新疆)售前技术支持
    • 2008 年至 2011,甲骨文开发工程师、售前工程师
    • 2010 年至今,金源万博科技有限公司大数据、云计算、Python 讲师

    Python 项目经验:

    • 2015 年 10 月,济南联通大数据平台组建及数据分析平台搭建,定义企业数据分析模型,将现有关系型数据库与大数据平台结合,广告精准分析营销,用户使用偏好分析等模块实现及调试。
    • 2015 年 6 月,使用 Python、Django语言开发、前端使用 JavaScript、DIV/CSS/HTML5 开发,北京慧医慧影微信公众号及微信订单业务开发,主要利用微信的公众号 API, 将慧医慧影的预约医生、选择科室、医疗影像资料邮寄等线下流程放入微信线上操作,开发微信支付、支付宝支付、银行支付等支付接口开发与微信同步的新闻发布系统、优惠活动专区、线上业务流程等,同时实现微信端、企业首页和医疗影像分析系统数据共享,2015 年 10 月份,增加医生端开发。可关注微信公众号查看,公众账号为“慧影医疗”。
    • 2014 年 3 月,使用开发语言Python、Django和前端技术, 宅妈妈微信公众号开发,实现客户微信预约附近的哺乳师/ 技师,利用微信公共 API 实现精准定位搜索注册的哺乳师/技师,可根据用户评论选定不同等级、不同时间段的哺乳师 /技师,手机端绑定等,同时开发人性化的后台管理提供给管理者进行管理和监控。可关注微信公众号查看,公众账号为“宅妈妈”。

    近期培训经验:

    • 2015 年 12 月昆明移动数据分析及数据挖掘培训,以 Python 作为主要语言贯穿整个分析课程,算法培训、分析方法培训、
    • 2015 年 10 月份工商银行(上海)数据中心,Python 基础培训+自动化培训,
    • 2015 年 9 月份北京二六三企业通信有限公司,Python 开发课程培训,
    • 2015 年 6 月,河北廊坊新奥集团信息中心,Python 及openstack二次开发,
    • 2015 年 2 月,佳能北京研发中心,
    • 2016年4月中国银行深度学习培训，对象数据分析人员，使用Python分析模块，R语言等
    • 2016年4月金雅拓测试自动化培训及使用Python开发JMS

    课程概述与目标

    「大数据」(Big Data)是继大型计算机、个人计算机、网络与社群媒体等四波信息科技浪潮之后最被看好的第五波科技新浪潮，通过对大量数据分析后，将可获致数据的关连性，进而运用于预测商业趋势、行销研究、金融财务、疾病研究等等领域。在巨量数据中如何摸索出数据所要表达的意涵、提炼出「数据精华」是非常重要的课题，「机器学习（Machine Learning）」与「数据探勘（Data Mining）」便成为大数据时代中的重点领域。本课程，现已成为大数据趋势中的重点，预期将能指导学员通过实作方法，灵活爬取大型网站的数据，并依照自定规则获得所

    需的数据。课程将配合Python样例代码介绍学习演算法，示范如何捕获数据、训练数据、创建模型、预测结果，图表化、分析结果。课程内容也包含扎实的数据基础、高等代数、概率及统计分析，学员需具备一定程度的计算器基础，将传授数据分析相关知识和高等数学及数据分析基础概念。

    实验环境与方法

    课程采用PC进行实作练习、操作系统Windows、Linux(推荐)、MacOS（推荐）

    课程大纲

    第一天
    ￭概述大数据分析
    ￭基础Python培训及提升
    ￭网络数据获取方法及通用方案
    ￭公共资源数据获取与API数据获取技术要点
    ￭实战：数据ETL整理操作及数据存储
    ￭Python多线程操作及多进程操作，加速任务执行和分布式执行
    ￭实战：获取电商网站（WEB应用）数据
    ￭Python科学计算和视觉图形化应用，圆饼图 ，现状图
    ￭开源可视化应用介绍及国内流行可视化工具案例介绍
    ￭实战：危机数据呈现及地图数据呈现
    ￭综合实战：互联网用户情感分析
    第二天
    ￭使用python如何进行大数据分析
    ￭数据分析步骤及分析技巧
    ￭数据分析算法讲解、建模与数据与算法结合呈现
    ￭Python 文本处理、表格处理
    ￭数据分析方法,采集,存储,管理,分析挖掘,可视化
    ￭数据分析模块使用技巧
    ￭机器学习 和人工智慧
    实战：网络数据分析、建模、实现精准推荐


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