大数据课程大纲培训课程大纲哪家好

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-02-22 02:43 标签： 企业培训大纲
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如何选择一家适合你的大数据的培训机构
如何选择一家适合你的大数据的培训机构
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编辑：薛永青
如何选择一家适合你的大数据的培训机构
对于大数据的培训机构的选择，在参考标准上要从那些方面进行着手参考，小编大家从以下几个方面来看一下：
如何选择一家适合你的大数据的培训机构
对于大数据的培训机构的选择，在参考标准上要从那些方面进行着手参考，小编大家从以下几个方面来看一下：
&（一）看师资阵容&
我们能从官网上了解到**有价值的信息就是这家培训机构的大数据师资阵容了。
&1. 讲师数量。讲师数量不宜过少，过少的讲师数量就意味着，这家培训机构只有少数班是面授班，而大多数班是视频直播班，很多学员可能这个培训阶段下来，都看不到这些行业大牛的真容。学习得不到业界大拿的亲临指导，效果自然会大打折扣。
2. 讲师质量。如果讲师很牛，培训机构一定会将讲师全名写出来，而不是十分隐晦地写“王老师”、“李老师”。多看讲师有没有什么拿得出手的项目经验。
3. 培训内容。有的官网上显示的讲师的确不少，可是再仔细一看，这家培训机构PHP、UI、嵌入式、C
什么培训班都有。不止北京有，全国各地都有培训班。那么，能分给其中一个地区的大数据的讲师就少得可怜了，面授的概率就降低很多。
魔据教育只开大数据一门课程，每个分校均分配大数据讲师，拒绝远程教学，保障学员的面授权益，让学员与大数据业界大牛0距离接触，得到大牛的亲自教导。
（二）看课程大纲
对于0基础学员来讲，看懂课程大纲可能有些难度。不过不懂的地方可以随时问负责你的咨询老师，或者上网进行查询。多对比几家大数据培训机构的课程大纲，找出不同的地方，弄清楚不同的原因，作出判断就很容易了。
二、线下咨询要问哪些问题
很多想要学习大数据的学员，对这个行业并不了解，虽然去了培训机构进行实地考察，却不知道实地考察大数据培训班要看什么，问什么。下面就来听听资深魔据大数据讲师的建议。
（一）实地考察大数据培训班要看什么
1.看大数据培训班环境。虽然教学品质才是**重要的，但如果学员不能习惯培训机构的教学环境，学习效果也会受到影响。
2.看大数据培训班人数。人数当然是越少越好，这样讲师能平分给每个学员的精力就会多很多。
3.看是否面授。建议学员在选择大数据培训班时，把面授当作一个硬性要求，在之后的学习中，你就会庆幸自己选择了面授班。
4.看大数据培训班所占比例。有的培训机构，教学课程很杂，众多班级中，大数据培训班寥寥无几，这大致能说明两点：一是培训机构在大数据课程上为半路出家，不够专业；二是培训机构对大数据不够重视，在大数据课程研究上花费精力较少。
5.是否建有大数据实验室、拥有大数据机房。如果没有大数据机房，就意味着你在整个学习过程中都无法接触到真实的大数据，纸上谈兵、闭门造车在所难免。
（二）实地考察大数据培训班要问什么
1. 就业保障。相信只有极少数学员是完全因为兴趣选择学习大数据的，大多学员学习大数据的目的就是能找到一份好工作。几乎所有的培训机构都会和你说他们有多少合作的企业。但是，就算全世界的大公司都和这家培训机构有合作，也不如一张就业协议来的实在。
2. 上课时间。看看培训班安排的上课、自习时间你是否能接受。多数大数据培训机构的自习时间都由项目经理或者助教陪伴指导。这时你要了解大数据讲师的工作时间，遇到特殊的问题有没有机会找到专业的大数据讲师进行辅导等。
3. 学费问题。大数据面授培训班的学费都不会太便宜，这要学员们做好心理准备。不过几乎都可以享受到贷款，在找到工作后再还款。我们在这里要注意的是学费的结构。哪部分属于报名费；哪部分属于Java基础部分的学费；哪部分是大数据课程的学费。遇到一些特殊情况是否允许退费、学不会是否能够免费重修等问题。
4. 学习周期。大数据的课程较难，从0基础开始学起的话，至少也要5个月的时间。问好学习周期，方便你安排好接下来几个月的时间安排，避免半途而废。
数据处理及复杂数据可视化（一）
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聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。
?&案例一：对著名的鸢尾花数据进行K均值聚类分析
?&案例二：对汽车数据进行K均值聚类分析
?&案例三：对洛杉矶街区数据进行层次聚类
?&案例四：对汽车数据进行层次聚类
第四讲&关联规则及R语言实现
关联规则（著名的“啤酒和尿布”）是数据挖掘的基础和核心技术之一，本讲将着重围绕经典的Apriori算法，阐明关联规则的支持、置信和提升程度与控制，使用R语言**完成关联规则分析，并**arulesViz扩展包对关联规则进行可视化展示。
案例：利用超市购物篮Groceries数据进行关联规则分析
数据挖掘模型实战（二）
第五讲&KNN近邻算法及R语言实现
KNN（k-Nearest Neighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中较简单的方法之一。所谓k*近邻，就是k个*近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它*接近的k个邻居来代表。
?&案例一：对鸢尾花数据集进行knn分类
?&案例二：对乳腺癌数据进行knn分类
?&案例三：对文本数据进行knn分类
第六讲&决策树分类及R语言实现
决策树是数据挖掘的经典方法，其原理容易被理解。本讲主要讲授两种*为普遍的决策树算法：CART和C5.0算法，使用rpart和C50函数进行R语言分析。
?&案例一：对鸢尾花数据集运用C50算法分类
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?&案例三：对汽车数据运用CART对汽车重量进行预测
行业应用案例分享（一）
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行业应用案例分享（二）
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?&分析方法及过程
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?&模型应用
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?&漏斗模型的主要应用场景
?&路径分析的主要应用场景
?&漏斗模型与路径分析的不同点
?&sunburst事件路径图的绘制方法
?&利用基于时序的关联规则对点击事件进行分析
学习考核与业内经验交流
这是北京中培教育的大数据的课程大纲。如果还想了解更多有关大数据培训的其他内容信息，可以来电咨询我们：010-& 金老师 。
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