大数据分析及应用
主讲老师：齐恒
课程背景
随着数据成为第五大生产要素，企业正从数字化向数智化转型，亟需掌握大数据分析的核心技术与应用方法。本课程旨在解决传统数据分析难以应对海量、多源、高速数据的痛点，帮助学员理解大数据的发展脉络、技术体系及实际应用场景，培养数据分析思维与数智化转型能力。目标学员包括计算机科学、数据科学相关专业学生，企业技术人员及管理人员，课程价值在于提升学员利用大数据技术解决实际问题的能力，助力个人职业发展与企业数智化升级。
课程内容
模块一：从数据分析到大数据时代
-
数据分析的发展历程：早期数据分析（伊尚戈骨头、霍乱病源分析）、信息时代的数据挖掘与商业智能、大数据时代的到来
-
DIKW体系与数据挖掘：DIKW金字塔模型、数据挖掘的概念与六大步骤
-
大数据的特征与发展：3V（Volume/Variety/Velocity）到5V（新增Value/Veracity）特征、大数据成为生产要素的重要事件（如2020年数据列为第五大生产要素）
模块二：大数据的技术体系及应用
-
数据采集技术：埋点（代码埋点、可视化埋点、无埋点）、ETL、网络爬虫、物联网感知数据采集
-
数据存储技术：关系型与非关系型数据库、分布式文件系统
-
数据计算技术：离线批处理（MapReduce、Hadoop）、流式计算（Storm、Spark Streaming）
-
数据分析算法：分类算法（贝叶斯、决策树）、预测算法、关联分析（频繁项集、关联规则）、聚类算法（K均值、层次聚类）
-
数据可视化：可视化设计原则与案例（地理信息、文本、网络数据可视化）
-
大数据应用案例：用户画像、产品决策（Netflix案例）、生态保护、金融监管、精准医疗、智能制造等
模块三：数智化转型与数智化平台
-
数字化到数智化的过渡：数智化的核心内涵（数字智慧化与智慧数字化）、企业数智化转型阶段（管理1.0到4.0）
-
数据智能平台：数据中台的概念与价值、数智计算平台的核心组件
-
基于大模型的智能数据分析：ChatExcel等工具的应用（数据清洗、表格合并、数据分析）、零代码可视化工具（PandaAI、爱图表）
-
智能问数与SQL优化：AI驱动的SQL查询优化策略、自然语言问数系统案例
-
数智化转型的挑战与趋势：零代码工具的挑战、数智化转型的未来方向
模块四：课程总结与展望
-
大数据技术体系的核心要点回顾
-
数智化转型的关键路径与实践建议
-
大数据与人工智能融合的发展趋势
-
学员能力提升与职业发展指导
邀请嘉宾演讲电话：13811229543 李助理（工作日8:30-18:00，仅限演讲其他勿扰）
免责声明：以上内容（包括文字、图片、视频）为用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。如涉及版权问题，请联系我们并提供版权证明，我们将立即删除！
