国际顶级数据商业实战营销分析大师亲临维多利亚大型数据就业培训讲座

北美阿里云”大数据人才培养计划“将再下一城

真实环境演练,公司专人指导项目操作
 
工作经验提供,提供两个月工作经验reference
 
维多利亚大数据职业认证培训体系由维多利亚培训中心推出的大数据行业跨平台统一标准的职业认证项目,旨在推动大数据行业健康发展,着眼建立大数据职业人才培训标准、就业能力标准;以大数据就业市场为基础,引进本地大数据专家,组建职业认证培训体系研发团队,结合大数据行业发展现状建立具有科学性、统一性的职业认证体系和培训体系。
 

    讲座时间: 

1月28日(周六)2:30pm

2月11日(周六)4:00pm

 
     

 

(座位有限,订满为止)

 
【讲座内容】本课程以数据分析的基本原理如数据库知识、数据质量控制、数据编程为主线,辅以Hadoop和云计算技术,介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法,及相关的数据技术和技能,同时结合了数据职业的特点讨论了职业道德。理解数据分析职业的硬技术和软技能要求,掌握流行的数据编程语言,对分布式存储有概念并基本能操作数据的处理,能与业务部门沟通了解数据分析项目需求并实际执行完成大数据项目,能胜任数据分析师或数据工程师的日常工作。
 

【实习项目介绍】

-熟悉大数据,掌握如何在大数据的环境下提高编程技能和工作效率

-管理和处理商业数据,向高级分析师提供数据支持

-根据客户需求,设计、分析和完成商业报告

-从数据分析中洞察商业机会,向客户提供优化的建议

-向市场营销项目提供分析支持、完成实验设计和营销计划的效果评估

-对数据分析项目实施质量管理

-与商业客户之间的高效沟通

-最为重要的,建立起强烈的自信,在面试中对各种数据分析技术问题对答如流

 
【主讲人】赵强:舒立克商学院,MBA数据营销课程特聘教授;加拿大ARC数据集团董事长;杭州决明数据科技有限公司董事长;阿里云大数据职业认证培训项目组副组长;国际顶级大数据商业实战营销分析师。研究开发企业在促销定价中如何优化总体销售额的联合分布式决策模型。研究基于顾客行为的企业战略模拟推演,帮助企业科学决策。研究开发基于顾客爱好和行为的个性化产品推荐引擎,每年为用户创造上百万美金的额外利润。研究开发创新型忠诚顾客双向反馈系统,为企业的忠诚顾客战略提供决策和监控系统。向国内企业提供北美网络营销咨询服务,帮助中国某某企业在北美成功众筹第二名。研究开发全球首创的大数据营销实训平台,向北美各大学提供基于大数据实训服务。
 
 

1. 大数据职业介绍

职业路径

技能要求     

工作情况

职业前景

 

2. 初识大数据

大数据的基础知识

大数据类型

企业面临的大数据挑战类型  

 

模块二   大数据存储技术

 

3.  数据库基础

 数据库简介

关系型数据库

实验:搭建一个零售关系型数据库

实验:在零售关系型数据库搭建一个数据仓库

HADOOP与分布式数据存储

实验:将数据仓库的数据导入HADOOP

实验:将网站APACHE  LOG数据导入HADOOP

HDFS

分析型可视化工具TABLEAU  

数据可视化的未来发展

任务:BI,显示每天的爆款

 

模块三 数据项目质量控制

 

4. 数据项目质量控制

数据质量控制理论 

评估数据的质量及其对项目的影响

数据预处理

实验:电商销售数据清洗(如何发现,如何处理,不处理的影响)

数据脱敏

实验:UDF脱敏(MAXCOMPUTER)

数据项目的质量控制

任务:其他脏数据(领导需要部分数据给外部企业,脏数据处理,脱敏)

 

模块四 数据编程

 

5. 数据编程基础

面向分析的数据编程范例

实验:广告效果评估

编程效率和程序运行效率

编程质量控制流程

实验:客户关系管理之流失客户分析

任务:客户PROFILING的分析用数据表

 

模块五 数据项目设计与执行

 

6. 数据项目设计与执行

数据分析项目计划管理流程 

数据项目设计方法

数据分析师的项目管理

常见分析项目介绍

实验:根据业务要求提供一个顾客列表

项目前分析和项目绩效考评

案例:可控实验环境下评估直邮的转化率提升效果

任务:库存成本降低(研究供货量,销量)

 

模块六 数据挖掘

 

7. 基于数据挖掘技术的解决方案

决策树

实验:商业决策规则的生成

聚类分析

实验:同类型客户群体的发现

关联分析

实验:客户最可能同时购买的商品组合

实验:客户细分(使用上述客户PROFILING数据表,关联+分类)

任务:客户关系管理之流失客户分析

 

综合项目:银行数据分析

 


课程目的


 

本课程以数据分析的基本原理如数据库知识、数据质量控制、数据编程为主线,辅以Hadoop 和云计算技术,介绍了数据分析在行业中的实际应用与项目管理方法,及相关的数据技术和技能,同时结合了数据职业的特点讨论了职业道德。理解数据分析职业的硬技术和软技能要求,掌握流行的数据编程语言,对分布式存储有概念并基本能操作数据的处理,能与业务部门沟通了解数据分析项目需求并实际执行完成大数据项目,能胜任数据分析师或数据工程师的日常工作。

本周讲座
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