大數(shù)據(jù)分析及算法思維.doc

大數(shù)據(jù)分析及算法思維


魏永強(qiáng)博士后
大數(shù)據(jù)與數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家/建信金融科技技術(shù)研發(fā)總監(jiān)




課程背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。大數(shù)據(jù)分析
已成為企業(yè)、政府等各個領(lǐng)域的核心競爭力。本課程旨在幫助學(xué)員掌握大數(shù)據(jù)分析的核
心技術(shù)和算法思維，提升數(shù)據(jù)處理、分析和挖掘能力，為學(xué)員在相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展奠定基
礎(chǔ)。

課程收益：
1. 掌握大數(shù)據(jù)分析的基本概念、方法和技巧；
2. 學(xué)會運(yùn)用主流大數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析；
3. 培養(yǎng)算法思維，提升問題解決能力和創(chuàng)新意識；
4. 了解大數(shù)據(jù)分析在各個領(lǐng)域的應(yīng)用和實(shí)踐；
5. 提高個人綜合素質(zhì)，適應(yīng)未來發(fā)展趨勢。




授課形式：

理論講解+案例分析+視頻分享+課堂練習(xí)+實(shí)戰(zhàn)演練+小組研討+互動答疑




學(xué)習(xí)對象：

1. 本科以上學(xué)歷，計算機(jī)、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2. 對大數(shù)據(jù)分析、算法思維感興趣的企業(yè)員工、高校師生；
3. 希望提升數(shù)據(jù)分析能力，從事大數(shù)據(jù)相關(guān)工作的職場人士。

時間安排：


共計 32 課時，每周 2 課時，共 16 周。





課程詳細(xì)大綱：


1. 大數(shù)據(jù)分析概述（4 課時）

-
大數(shù)據(jù)的基本概念和發(fā)展歷程：介紹大數(shù)據(jù)的起源、特點(diǎn)和應(yīng)用場景，如物聯(lián)網(wǎng)、社交
媒體、企業(yè)經(jīng)營等；
-
大數(shù)據(jù)分析的基本流程和方法：梳理數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、分析、可視化和應(yīng)用等環(huán)節(jié)；

-
大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域和前景：探討大數(shù)據(jù)在金融、醫(yī)療、教育、智慧城市等行業(yè)的應(yīng)
用及發(fā)展趨勢。

2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理（4 課時）

-
數(shù)據(jù)清洗：詳解數(shù)據(jù)清洗的方法和策略，包括去除異常值、處理缺失值、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等；

- 數(shù)據(jù)集成：介紹數(shù)據(jù)源整合、數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建的技術(shù)和方法，如 ETL
工具、數(shù)據(jù)同步等；
-
數(shù)據(jù)規(guī)范化：闡述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化的原理和實(shí)現(xiàn)，以提高數(shù)據(jù)一致性和可用性。
3. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（8 課時）
-
分類：深入分析決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類算法的原理、優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用場景
；
- 聚類：詳解 K
均值、層次聚類、密度聚類等聚類算法，比較各自特點(diǎn)及適用范圍；
- 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：講述 Apriori 算法、FP-growth
算法等關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，探討其在實(shí)際問題中的應(yīng)用。

4. 數(shù)據(jù)可視化（4 課時）

- 數(shù)據(jù)可視化基本概念和原則：闡述數(shù)據(jù)可視化的目的、類型和視覺編碼方法；

- 數(shù)據(jù)可視化工具和庫：介紹 Matplotlib、Seaborn、Plotly
等數(shù)據(jù)可視化庫的使用方法和實(shí)例；
- 數(shù)據(jù)故事
telling：講解數(shù)據(jù)可視化在實(shí)際案例中的應(yīng)用，如新聞報道、商業(yè)智能等。
5. 大數(shù)據(jù)分析工具與應(yīng)用（8 課時）
- Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)：詳細(xì)介紹 HDFS、MapReduce、Hive、Pig
等組件的作用和關(guān)系；
- Spark 生態(tài)系統(tǒng)：闡述 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming
等組件的功能和應(yīng)用場景；
- 數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫：比較 MySQL、Oracle、MongoDB
等數(shù)據(jù)庫的特點(diǎn)和適用場景；
- 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)工具：介紹 Weka、R、Python
等數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的使用方法和實(shí)例。

6. 算法思維（8 課時）

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算法基本概念：詳解時間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度、算法正確性等概念及其計算方法；
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排序算法：講述冒泡排序、快速排序、歸并排序等常見排序算法的原理和實(shí)現(xiàn)；
-
查找算法：詳細(xì)介紹順序查找、二分查找、哈希查找等查找算法的原理和應(yīng)用；
- 圖算法：探討最短路徑、最小生成樹、拓?fù)渑判虻葓D算法的原理和實(shí)現(xiàn)。

7. 案例分析與實(shí)踐（8 課時）

-
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)：分析用戶行為分析、推薦系統(tǒng)、廣告投放優(yōu)化等案例，講解大數(shù)據(jù)在互聯(lián)
網(wǎng)行業(yè)的應(yīng)用；
-
金融行業(yè)：探討風(fēng)險評估、信用評分、股票價格預(yù)測等案例，展示大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的
應(yīng)用；
-
醫(yī)療行業(yè)：分析疾病預(yù)測、病例分析、醫(yī)療資源優(yōu)化等案例，闡述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的
應(yīng)用；
-
工業(yè)領(lǐng)域：講解生產(chǎn)優(yōu)化、供應(yīng)鏈管理、設(shè)備故障預(yù)測等案例，展示大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域
的應(yīng)用。

8. 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)與答辯（4 課時）

- 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：學(xué)員分組進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，運(yùn)用所學(xué)知識和技能解決實(shí)際問題；
-
項(xiàng)目總結(jié)與答辯：對項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)進(jìn)行總結(jié)和答辯，分享實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，提升個人能力。
通過本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)員將全面掌握大數(shù)據(jù)分析的基本概念、方法和工具，具備實(shí)際
應(yīng)用能力。課程內(nèi)容豐富，實(shí)踐性強(qiáng)，有助于學(xué)員在未來職業(yè)生涯中發(fā)揮大數(shù)據(jù)分析的
優(yōu)勢，解決實(shí)際問題。

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