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：

线性代数基础微积分基础描述性统计（均值、中位数、集中趋势等）抽样估计假设检验（T检验、F检验、卡方检验）方差分析列联分析、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：

Python语言的介绍、基本语法、基础数据类型。Python基础数据结构、控制流语句。数据管理Python的IO和异常处理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：

Python包的安装管理、Numpy数组、Pandas索引对象Pandas数据结构、统计描述、缺失值处理和常用函数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：

线性回归原理及Python实现逻辑回归原理及Python实现时间序列原理及Python实现朴素贝叶斯、KNN原理及Python实现决策树原理及Python实现集成学习原理及Python实现随机森林原理及Python实现支持向量机原理及Python实现神经网络原理及Python实现关联规则，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：

Python介绍及可视化操作视图创建和仪表板设计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：

Hadoop安装配置MapReduce安装配置Hive介绍安装配置Hbase介绍安装配置Sqoop安装配置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。Hive不仅提供了一个熟悉SQL的用户所熟悉的编程模型，还消除了大量的通用代码，甚至是那些有时不得不使用Java编写的令人棘手的代码，学员通过本课程的学习可以使用Hive进行数据仓库的统计分析。

课程内容：

Hive简介与基本操作Hive支持的数据类型Hive数据管理Hive的查询Hive分析和聚合函数及案例Hive窗口函数及案例Hive综合案例练习

课程九 非结构化数据库HBase精讲

课程简介：

HBase是一个在Hdfs上开发的面向列的分布式数据库。如果需要实时地随机读写超大规模数据集，就可以使用HBase这一Hadoop应用。学员通过学习本课程能够了解HBase数据存储结构及实际操作。

课程内容：

Hbase简介Hbase shell访问Hbase数据类型Hbase的表设计Sqoop数据传输Hbase数据插入Hbase数据查询

课程十 Scala语言

课程简介：

Scala是一种面向对象的函数式编程语言，基于内存计算的Spark是基于Scala编写的，它较Java而言更加简单灵活，具有无限扩展的可能性。

课程内容：

Scala简介及安装Scala数据类型与基本语法类、对象、函数继承、特质、高阶函数、集合、模式匹配和样例类类型、隐式转换、并发、actor

课程十一 大数据分析工具之Spark

课程简介：

Spark是一个快速通用的大规模数据处理引擎，它基于内存计算，因此相对于基于磁盘计算的MapReduce具有快速计算的特点；Spark编程简单，支持多种语言的API（Java、Python、Scala等），支持多种运行模式，所以Spark成为当今最流行的大数据处理工具，通过学习本课程，学员可以理解Spark运作机制，能够使用Spark解决数据挖掘工作。

课程内容：

Spark的发展、定义、特性、与MapReduce对比分析Spark安装及集群部署RDD详解：定义、特性、操作Spark内核：基本定义、Spark任务调度Spark Streaming 实时流计算Spark GraphX 图计算

7.Spark MLlib （聚类，分类，推荐系统，文本挖掘等）机器学习

Spark SQLSpark源码剖析Spark案例分析PySpark安装及部署

课程十二 综合案例

课程简介：

项目实战为主，将所学知识串通起来，让学员学会大数据项目经验，详细讲解大数据分析在各个行业中的应用。做到心中有数，找工作更顺心。

课程内容：

1.基于大数据平台的互联网金融监管实战

2.大数据交通案例

3.大数据电力案例

4.医保反欺诈案例

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