項目介紹
博為峰致立于打造較專業(yè)較的數(shù)據(jù)分析師專業(yè)好培訓(xùn)課程，通過線上線下，直播錄播與平臺結(jié)合的方式 ，讓您在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、計算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)算法上有著一個的提升。下面我們一起來看一下關(guān)于博為峰的詳細(xì)介紹。
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學(xué)掌門孕育的"超全棧開發(fā)"，其概念來自于硅谷，包含了多種技術(shù)相互融合的場景，如∶ Web前端、Java、Python、PythonWeb、.Net Core、大數(shù)據(jù)、人工智能等等。通過超全棧學(xué)習(xí)平臺，學(xué)員在職業(yè)發(fā)展過程中可以持續(xù)不斷獲取優(yōu)質(zhì)、的學(xué)習(xí)資源和前沿技術(shù)，不管是就業(yè)還是進(jìn)階，都將站在職場競爭的至高點。
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超全棧開發(fā)的時代背景
一個現(xiàn)代項目的開發(fā)，是一個非常復(fù)雜的構(gòu)成，對于一個團(tuán)隊特別是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，有一個全局性思維的人非常重要，這個人不需要是各種技術(shù)的資深，但需要熟悉各種技術(shù)并能夠掌控全局。新的需求，已經(jīng)催生了一個全新的職能崗位—— 超全棧開發(fā)。
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超全棧開發(fā)工程師所具備的能力?
多語言的開發(fā)能力?、多平臺的運(yùn)作和大技術(shù)的融合能力?、性能跟蹤，究級的Bug清除能力?、模型的開拓和架構(gòu)的設(shè)計能力、項目的管理和產(chǎn)品原型的設(shè)計能力?。
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超全棧開發(fā)工程師的職位優(yōu)勢和發(fā)展路徑
職位的兼容性：一個成熟的開發(fā)團(tuán)隊會有很多不同的職位，每個職位應(yīng)對的挑戰(zhàn)難度也往往不同，而作為一個技術(shù)多面手，超全棧開發(fā)工程師面對任何挑戰(zhàn)，相信都能泰然處之。職位的拓展性：超全棧開發(fā)工程師具有非常深厚扎實的軟件開發(fā)基礎(chǔ)，可以持續(xù)進(jìn)階自己的技術(shù)能力、不斷拓展自己的職業(yè)方向，不管是技術(shù)線、管理線，甚至是業(yè)務(wù)線，相信都能游刃有余。
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階段一、數(shù)據(jù)分析：前導(dǎo)課（預(yù)科學(xué)習(xí)）
數(shù)據(jù)分析入門、數(shù)據(jù)分析工具安裝與環(huán)璄配置、Linux基礎(chǔ)應(yīng)用之大數(shù)據(jù)必知必會、數(shù)據(jù)分析的Python語言基礎(chǔ)等（1、數(shù)據(jù)分析入門 2、數(shù)據(jù)分析的意義 3、數(shù)據(jù)分析的流程控制 4、數(shù)據(jù)分析的思路與方法 5、xmind簡介與基本使用 6、學(xué)習(xí)方法課堂案例 7、滴答拼車實戰(zhàn)演練 8、其他思維導(dǎo)圖介紹）。
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階段二、數(shù)據(jù)分析：問題定義與數(shù)據(jù)獲?。ū匦?輔修）
數(shù)據(jù)分析項目流程、問題的定義、分析問題的模型、數(shù)據(jù)清洗與處理、數(shù)據(jù)清洗與處理、內(nèi)部數(shù)據(jù)的獲取、外部公開數(shù)據(jù)、Web網(wǎng)站數(shù)據(jù)抓取。
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階段三、數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)庫-數(shù)據(jù)查詢與提取（必修）
SQL基礎(chǔ)操作、利用SQL完成數(shù)據(jù)的預(yù)處理、利用SQL進(jìn)行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)育詢、高級SQL分析、業(yè)務(wù)指標(biāo)統(tǒng)計分析。
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階段四、數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)（輔修）
數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)（輔修）、數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(輔修)。
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階段五、數(shù)據(jù)分析：Python數(shù)據(jù)處理與分析（必修）
基于Numpy庫的 Python數(shù)據(jù)科學(xué)計算、基于Pandas庫的 Python數(shù)據(jù)處理與分析。
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階段六、數(shù)據(jù)分析：利用Hive進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析（必修 輔修）
HIVE大數(shù)據(jù)查詢平臺搭建、HIVE與MySQL進(jìn)行數(shù)據(jù)交換、HQL 海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求宣詢、HQL 海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求宣詢、HQL業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)統(tǒng)計分析、HQL 海量數(shù)據(jù)宣詢優(yōu)化。
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階段七、數(shù)據(jù)挖掘：建模與數(shù)據(jù)挖掘（必修 輔修）
數(shù)據(jù)挖掘與分析算法、數(shù)據(jù)挖握與分析算法、數(shù)據(jù)挖握工具SPSS、HQL海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求查詢、數(shù)據(jù)挖掘工具SAS。
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階段八、人工智能：實戰(zhàn)十大預(yù)測數(shù)據(jù)算法（必修 輔修）
人工智能實戰(zhàn)十大預(yù)測數(shù)據(jù)算法（1、機(jī)器學(xué)習(xí)入門 2、sk-learn機(jī)器學(xué)習(xí)庫 3、十大預(yù)測算法原理與使用場景 4、算法調(diào)用、參數(shù)設(shè)置 5、特征選擇、特征工程）。
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階段九、可視化報告：BI商業(yè)智能與可視化商業(yè)數(shù)據(jù)分析報告撰寫（必修 輔修）
商業(yè)智能與可視化分析實戰(zhàn)、數(shù)據(jù)可視化報告撰寫。
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階段十、商業(yè)項目實戰(zhàn)（必修 輔修）
商業(yè)項目實戰(zhàn)01：電商數(shù)據(jù)分析——分析方式之漏斗模型及數(shù)據(jù)量化（必學(xué)）
商業(yè)項目實戰(zhàn)02：電商用戶行為與營銷模型實戰(zhàn)（講師精講 錄播視頻輔修）
商業(yè)項目實戰(zhàn)03：金融風(fēng)控模型的構(gòu)建與分析實戰(zhàn)（講師精講 錄播視頻輔修）
商業(yè)項目實戰(zhàn)04：展會電話邀約項目數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)（講師精講 錄播視頻輔修）
商業(yè)項目實戰(zhàn)05：零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析（講師精講 錄播視頻輔修）
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51Testing 就業(yè)成果
50000 畢業(yè)學(xué)員成功實現(xiàn)就業(yè)；
就業(yè)率高達(dá)99%以上；
就業(yè)崗位均與實際培訓(xùn)課程相符合；
均與用人單位簽訂正式勞動合同；
數(shù)千名學(xué)員成功晉升為項目經(jīng)理、技術(shù)總監(jiān)乃至CTO。 -
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51Testing 就業(yè)
1、只要學(xué)員不放棄，我們一定管到底；
2、學(xué)員入學(xué)即簽訂就業(yè)，培訓(xùn)合格者；
3、學(xué)員符合條件，培訓(xùn)費用可享受"0首付"低利率分期付款政策。
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通過線上線下、直播錄播與平臺結(jié)合的方式 ，讓您在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、計算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)算法上獲得提升：從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析理論方法到必備的數(shù)據(jù)分析算法，再到流行的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及基于Python的數(shù)據(jù)分析語言，直至?xí)r下熱門的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。構(gòu)建全棧數(shù)據(jù)分析課程，搭配熱門行業(yè)真實項目實操，使您成為在互聯(lián)網(wǎng)、零售、金融等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)的采集、清洗、處理、分析并能制作業(yè)務(wù)分析報告，提供決策的新型復(fù)合型商業(yè)大數(shù)據(jù)分析/挖掘人才。
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不論您是應(yīng)/往屆畢業(yè)生還是在職上班族，無論您是否相關(guān)專業(yè)畢業(yè)，參加學(xué)掌門【Python商業(yè)大數(shù)據(jù)分析就業(yè)培訓(xùn)】，我們都將幫您奠定堅實的職業(yè)基礎(chǔ)，助您踏入發(fā)展前景廣闊的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，加上您持續(xù)不斷的努力，相信您將得到更好的職位、更高的待遇、更快的晉升，直至實現(xiàn)您的夢想。
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以上就是關(guān)于博為峰軟件測試人才的全部內(nèi)容，其他關(guān)于校區(qū)和課程詳情，請咨詢在線老師或撥打電話熱線進(jìn)行了解！