0基础学习? IT大牛转行?

光环分级教学,总有适合你的课程

教育部考试中心于2017年10月发布通知,决定自 2018年3月起,在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目从2018年起信息技术教材编程语言替换为Python。

学Python,带给你的不只是高薪!

为什么阿里云万里挑一选择光环大数据

拥有丰富的项目和实战,我们拒绝华而不实

阿里大数据院长商讨

由于光环大数据课程与阿里云大学在线认证产品存在天然的匹配性属性,加上光环大数据作为行业内的领军者本身的巨大优势,阿里云大数据宁院长来光环商讨关于双方建立合作事宜,宁院长表示,阿里云之所以选择与光环大数据合作,就是看重了光环大数据的专业性,包括专业的课程研发,专业的师资,专业的项目,最重要的就是光环大数据的业内口碑。

阿里副总来校考察

阿里副总来光环大数据实地考察,从课程、师资、项目等各方面都进行了考察,并高度赞扬。臧总表示,光环国际强调人才培养的前沿性与实战性的追求与阿里云大学不约而同,光环国际大数据课程和阿里云大数据、人工智能认证内容具有天然的匹配属性,二者的结合对于推动前沿科技创新无疑是天赐良缘。

云栖大会合作发布

深圳云栖大会上,阿里云与光环合作发布会上,光环凭借在课程设计、教学环节、人才质量把控考核的严谨态度,目前已成为阿里云非常信赖的合作伙伴。今年,阿里云希望依托光环国际的影响力为广大的开发者提供阿里云大数据应用性技术,希望双方建立更加融合的教学模式和培训模式、探索出更多的交互内容,更希望阿里云借助光环国际的平台,可以影响到更多高端的企业级的大数据和人工智能的开发者。

课程融合阿里云

光环大数据将阿里云相关项目融入课程,目前阿里云提供26个完整的企业级项目,并且为光环学员提供数据支持、云环境支持。为了更好的结合双方优势,建立更加融合的教学模式和培训模式、探索出更多的交互内容,光环大数据与阿里云将定期举行研讨会,研发更具竞争力更高效的课程体系,只为培养更优秀的大数据人才。

联合启动智客计划

云栖大会期间,光环大数据与阿里云共同启动智客计划,旨在打造大数据时代智慧型的技术极客,光环将延续在国内前沿科技领域已有的先发优势,充分利用阿里云的平台优势、数据优势、大数据和深度学习海量计算优势,强强联合,打造更专业的大数据教学、实验、认证模式,在共同倡导开源共享理念的同时,促进前沿技术人才生态圈层的共创共享,培养更多的高质量智客人才。

阿里云实战项目

26个阿里云实战项目完全融入光环大数据课程体系,所有项目皆由阿里云引进数据、环境实施、云计算平台运行,每一个项目解决一个场景化需求,旨在提高学生的项目实操能力和项目实战经验。完善的教学体系和强悍的项目经验让学员脱颖而出,轻松就业。

开启阿里官方认证

作为国内大数据和人工智能培训的领军企业,光环与阿里云大学在大数据和人工智能领域深度合作。共同推动大数据人工智能产业人才生态建设,开启光环大数据学员学习前沿技能+获得阿里官方认证模式,目标三年内培养和认证5-10万名大数据人工智能领域的专业优质人才,共同构建中国的大数据人工智能人才优势。

查看完整26个阿里云实战项目>>

打造企业高需求超全面实战课程

全球已进入高薪高能大数据时代

Python课程分为11大阶段80大模块+8大企业真实项目实战+12大阿里云企业级项目,每个阶段都有实际案例和项目结合,从简单到专业从入门到独立完成企业级项目,一步步循序渐进式带领学生走进Python的世界,帮助学生顺利走上Python工程师的道路,成为企业疯抢的高端大数据人才!

    课程大纲

  • 阶段1:Python初级
  • 阶段2:Python进阶
  • 阶段3:数据库应用
  • 阶段4:Web前端开发
  • 阶段5:Web服务开发
  • 阶段6:Python爬虫
  • 阶段7:数据分析
  • 阶段8:人工智能
  • 阶段9:深度学习

阶段一:Python初级 课程难度:☆☆☆ 项目难度:☆☆☆ 市场价值:6000/月

  • ■ 学习内容:Python基础知识
  • ■ 学习目标:Python集成环境搭建、Python基本语法、运算符、控制流、函数、模块、序列、集合、异常处理
  • ■ 完成项目:猜拳小游戏开发,编写刷微博访问量脚本
  • Python集成环境搭建

    1.Unix & Linux 安装

    2.Window平台安装 Python

    3.MAC 平台安装 Python

    4.Python环境变量配置

    5.交互式解释器运行

    6.命令行脚本运行

    7.集成开发环境 PyCharm

  • Python基本语法

    1.Python 常量与变量

    2.Python 数与字符串

    3.Python 数据类型

    4.Python 认识标识符

    5.Python 对象

    6.Python 行与缩进

    7.Python 定义函数

  • 运算符/运算符优先级

    1.Python运算符简介

    2.Python运算符实际运用

    3.Python运算符重要特点

    4.Python运算符优先级

    5.运算符基本规律与特点

    6.Python的各类表达式

  • Python控制流

    1.认识 Python 控制流

    2.认识分支结构 -if

    3.认识循环结构 -while

    4.认识循环结构 -for

    5.Break 语句

    6.Continue 语句

    7.Python控制流实践

  • Python 函数

    1.认识Python函数

    2.Python函数调用

    3.Python的各类参数

    4.函数的使用与返回值

    5.文档字符串

    6.Python变量作用域

    7.全局变量与局部变量

  • Python模块

    1.Python模块的引入

    2.Python字节编译

    3.From…Import详解

    4.认识__name__属性

    5.自定义模块

    6.dir()函数

    7.模块的缓存

  • Python编程开发

    1.PYQT实现GUI工具

    2.与c、java之间的互动调用

    3.Python在Linux中的开发

    4.GitHub的使用

    5.python程序开发

    6.Python api及二次开发

  • Python序列

    1.Python字符串定义

    2.Python应用及Bytes操作

    3.Python元组和列表操作

    4.列表推导式

    5.序列类型间转换

    6.索引及切片

  • Python集合与字典

    1.set与frozenset

    2.集合相关方法

    3.集合的运算

    4.字典相关方法

    5.集合与字典的遍历

    6.集合与字典推导式

  • Python异常处理

    1.Python异常介绍

    2.Python捕获异常

    3.Python异常的传递

    4.Python自定义异常

    5.异常处理中抛出异常

阶段二:Python进阶 课程难度:☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆ 市场价值:10000/月

  • ■ 学习内容:Python编程开发
  • ■ 学习目标:Python内置函数、Python面向对象、Python正则表达式、Python CGI编程、Python网络编程
  • ■ 完成项目:电子购物车项目,21点小游戏开发
  • Python内置函数

    1.Python内置函数分类

    2.Python数学运算类

    3.Python类型转换类

    4.Python序列与对象操作

    5.Python反射与变量操作

    6.Python交互与文件操作

    7.Python编译执行与装饰器

  • Python面向对象

    1.创建类与实例

    2.Python内置类属性

    3.python对象销毁

    4.Python类的继承

    5.Python方法重写

    6.Python基础重载方法

    7.Python类属性与方法

  • Python正则表达

    1.re.match函数

    2.re.search方法

    3.检索和替换

    4.正则表达式对象

    5.正则表达式修饰符

    6.正则表达式模式

    7.正则表达式实例

  • Python CGI编程

    1.Web服务器支持及配置

    2.CGI环境变量

    3.GET和POST方法

    4.CGI中使用Cookie

    5.检索Cookie信息

    6.文件下载对话框

  • Python 网络编程

    1.socket函数编程

    2.客户端与服务器

    3.UDP编程

    4.Socket对象方法

    5.SocketServer模块

    6.TCP通信与UDP通信

    7.多任务处理

  • Python XML解析与GUI编程

    1.python对XML的解析

    2.python使用SAX解析xml

    3.parser方法解析

    4.使用xml.dom解析xml

    5.Tkinter 编程

    6.标准属性与几何管理

  • Python经典开发

    1.经典类与新式类的区分

    2.Python异常捕获

    3.Python程序运行规则

    4.Python异常捕获及处理

    5.Python文件访问及处理

    6.python与echarts

    7.Python MySQL API操作

  • Python高级编程

    1.迭代器与生成器

    2.Python程序编程进阶

    3.Python GUI编程思路

    4.Python运算符优先级

    5.PyQT图形化编程

    6.Python XML与HTML处理

    7.正则表达式

  • Python并发编程

    1.多进程与多线程

    2.线程创建与同步

    3.线程并发与死锁

    4.全局锁GIL

    5.进程的创建进程通讯

    6.协程

    7.asynio并发

阶段三:数据库应用 课程难度:☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆ 市场价值:8000/月

  • ■ 学习内容:关系型与非关系型数据库
  • ■ 学习目标:数据库基础、MySQL数据库、Redis数据库、数据库设计、NoSQL数据库、数据库范式及ACID特性
  • ■ 完成项目:图书馆管理系统、物流信息管理平台
  • 数据库基础

    1.数据库概念介绍

    2.MySQL安装与登录

    3.数据库创建与删除

    4.表结构创建与查看

    5.字段类型与数据类型

    6.字段增加,重命名,删除

  • Mysql数据库

    1.数据库基础知识

    2.SQL理论基础和数据类型

    3.DDL、DML、DQL语句

    4.函数和关联查询

    5.子查询、约束、视图

    6.编程 存储过程,触发器

    7.Sql查询案例和优化

  • Redis数据库

    1.redis简介

    2.string操作

    3.list操作

    4.hash操作

    5.set操作

    6.sorted set操作

    7.redis持久化

  • 数据库设计

    1.数据库设计及运行管理

    2.数据库设计过程讲解

    3.概念结构设计与ER图

    4.逻辑结构设计与ER转换

    5.数据流图与数据字典

    6.数据库设计物理模型

    7.数据库事务与隔离级别

  • NoSQL数据库

    1.NoSQL 简介

    2.NoSQL 应用场景分析

    3.NoSQL 的优缺点详解

    4.NOSQL的CAP定理

    5.NOSQL可用性及一致性

    6.NoSQL 数据库分类

    7.BASE模型及CAP理论

  • 数据库范式及ACID特性

    1.数据库的范式的实例

    2.数据库设计三大范式应用

    3.数据库管理系统事务

    4.数据库ACID的四大特性

    5.数据库四大特性应用

    6.分库分表大数据解决方案

    7.分库分表实施与分析

  • MongoDB

    1.mongodb介绍

    2.mongodb安装

    3.mongodb工具使用

    4.mongodb基础命令

    5.mongodb操作符

    6.mongodb高级命令

    7.mongodb分布式部署

  • Python使用数据库

    1.数据库调用连接

    2.创建数据库表

    3.数据库插入操作

    4.数据库查询操作

    5.数据库更新操作

    6.删除操作

    7.执行事务与错误处理

阶段四:Web前端开发 课程难度:☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆ 市场价值:8000/月

  • ■ 学习内容:Web前端实战开发
  • ■ 学习目标:HTML基础与应用、基本标签介绍、DIV布局介绍、CSS层叠样式表、盒子模型、JavaScript基础、JavaScript进阶、jQuery应用
  • ■ 完成项目:个人登录页面制作,个人微博设计实现
  • HTML基础与应用

    1.HTML基本介绍

    2.HTML语法规范

    3.基本标签介绍

    4.表单介绍

    5.Table标签

    6.DIV布局介绍

    7.HTML列表详解

  • CSS层叠样式表

    1.CSS简介及文字样式

    2.盒子模型

    3.布局及定位

    4.CSS选择器

    5.CSS3动画效果

    6.CSS3新增选择器

    7.CSS实战案例

  • JavaScript基础

    1.JavaScript基本语法

    2.JavaScript数据类型

    3.JavaScript对象与函数

    4.JavaScript作用域与事件

    5.JavaScript字符串与运算符

    6.JavaScript语句与循环

    7.JavaScript正则表达式

  • JavaScript进阶

    1.JavaScript函数

    2.JavaScript函数调用

    3.JavaScript对象

    4.JavaScript数组与运算

    5.内置对象和自定义对象

    6.JavaScript DOM操作

    7.表单验证

  • jQuery应用

    1.Jquery简介

    2.Jquery选择器

    3.Jquery中事件操作

    4.Jquery的动画效果

    5.使用Jquery完成Dom操作

    6.Jquery封装函数

    7.Jquery案例

阶段五:Web服务开发 课程难度:☆☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆☆ 市场价值:12000/月

  • ■ 学习内容:Web服务开发
  • ■ 学习目标:网络协议、Django介绍、Django视图、Django模板、Django模型、Django中间件
  • ■ 完成项目:童装商城网站项目,学生管理系统
  • 网络协议

    1.网络协议整体知识

    2.TCP协议

    3.UDP协议

    4.FTP协议

    5.SMTP协议

    6.POP3协议

    7.HTTP协议

  • Django介绍

    1.django简介

    2.django安装

    3.django文档

    4.django架构

    5.djangoMTV模式

    6.django项目构建

  • Django视图

    1.视图介绍

    2.URL调度器

    3.视图功能

    4.视图装饰器

    5.请求request

    6.响应response

    7.django内置视图

  • Django模板

    1.模板介绍

    2.模板配置

    3.模板加载

    4.模板变量

    5.模板标签

    6.模板过滤器

    7.模板继承

  • Django模型

    1.模型介绍

    2.模型配置

    3.模型field

    4.模型关系

    5.模型方法

    6.模型应用SQL

    7.模型迁移到数据库

  • Django中间件

    1.中间件介绍

    2.中间件配置

    3.中间件函数

    4.中间件类

    5.process_view方法

    6.处理流式响应

    7.异常处理

  • Django项目部署

    1.搭建服务器

    2.安装nginx

    3.安装python

    4.安装uwsgi

    5.配置nginx

    6.修改项目配置

    7.项目部署到nginx

  • Flask基本入门

    1.Flask简介

    2.URL规则与视图函数

    3.URL变量类型过滤

    4.Flask基本请求

    5.Flask应答与对话

    6.构造JSON响应

    7.Flask重定向

  • Flask核心机制

    1.Flask WSGI

    2.Flask处理流程

    3.伪造应用上下文对象

    4.伪造请求上下文

    5.生命周期

    6.并发支持

  • Flask分离数据与视图

    1.模板引擎与渲染

    2.变量与表达式

    3.全局对象

    4.自定义全局对象

    5.定制过滤器

    6.变量转义与循环结构

    7.递归循环与条件结构

阶段六:Python爬虫 课程难度:☆☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆☆ 市场价值:13000/月

  • ■ 学习内容:Python爬虫
  • ■ 学习目标:爬虫基本入门、Python简单爬虫架构、爬虫抓包工具、Urllib库、Requests库、Xpath学习
  • ■ 完成项目:豆瓣网站爬取项目,微博数据爬取项目
  • 爬虫基本入门

    1.爬虫介绍

    2.http协议

    3.html、json学习

    4.爬虫作用

    5.正则表达式

    6.全站爬取去重复

  • Python简单爬虫架构

    1.Python简单爬虫架构

    2.爬虫架构动态运行流程

    3.Python爬虫URL管理

    4.Python爬虫网页解析器

    5.第三方解析库解析

    6.request请求

    7.响应Response

  • 爬虫抓包工具

    1.工具介绍

    2.浏览器代理

    3.charles安装

    4.charles证书安装

    5.charles功能说明

    6.charles抓包

    7.charles抓包数据分析

  • Urllib库

    1.urllib介绍

    2.http库介绍

    3.request模块

    4.error模块

    5.parse模块

    6.response模块

    7.rebotparser模块

  • Requests库

    1.requests介绍

    2.request请求

    3.response对象

    4.编码处理

    5.headers处理

    6.cookie处理

    7.重定向、超时、代理等

  • Xpath学习

    1.xpath介绍

    2.lxml库的安装

    3.xpath节点

    4.xpath路径表达式

    5.xpath条件过滤

    6.xpath运算符

  • BeautifulSoup4学习

    1.BeautifulSoup4介绍

    2.初始化

    3.css选择器的用法

    4.html解析器的用法

    5.xml解析器的用法

  • 反爬虫应对方法

    1.反爬虫介绍

    2.headers构造

    3.cookie应用

    4.代理ip池

    5.验证码识别

    6.js分析与解密

    7.行为分析

  • Scrapy框架学习

    1.scrapy介绍

    2.scrapy安装

    3.scrapy配置

    4.spider类

    5.items类

    6.pipelines处理

    7.中间件

  • Python爬虫实战

    1.爬取百度贴吧数据

    2.爬虫掉线自动重连

    3.模拟登陆并获取数据

    4.spider类

    5.items类

    6.pipelines处理

    7.中间件

阶段七:Python数据分析 课程难度:☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆☆ 市场价值:16000/月

  • ■ 学习内容:Python数据分析
  • ■ 学习目标:数据分析基本概念、开发环境配置与部署、IPython解释器、Nympy基本使用、Pandas基本使用
  • ■ 完成项目:北京房产数据分析项目,电影数据分析与可视化
  • 数据分析基本概念

    1.数据分析概念

    2.数据挖掘概念

    3.分析/挖掘基本步骤

    4.分析相关库介绍

    5.均值,中位数

    6.众数等相关概念

  • 开发环境配置与部署

    1.Anaconda的使用

    2.虚拟环境的创建

    3.虚拟环境的管理

    4.conda管理包

    5.Spyder开发环境

    6.jupyter notebook使用

  • IPython解释器

    1.IPython帮助命令

    2.命令补全

    3.Ipython魔法命令

    4.时间分析

    5.内存使用分析

    6.IPython调试分析

  • Nympy基本使用

    1.numpy基本概念

    2.numpy与列表的对比

    3.数组的多种创建方式

    4.numpy数据类型

    5.数组的索引与切片

    6.花式索引与布尔索引

    7.通用函数与其他函数

  • Pandas基本使用

    1.Series的创建与使用

    2.DataFrame的创建与使用

    3.向量运算

    4.类Numpy的相关操作

    5.索引与值的排序

    6.相关统计函数

  • 数据加载与处理

    1.各种类型文件数据的加载

    2.数组的存储

    3.缺失值处理

    4.无效值与重复值处理

    5.数据的应用与映射

    6.离散化处理

    7.亚编码

  • Pandas分组与合并

    1.数据重塑与合并

    2.数据分组

    3.数据聚合

    4.列与索引分组

    5.相关系数

    6.数据透视表

  • Pandas时间序列

    1.time与datetime

    2.日期解析与转换

    3.DatetimeIndex索引

    4.上采样与下采样

    5.Timestamp对象

    6.日期的运算

    7.窗口移动

  • Matplotlib学习实践

    1.Matplotlib基本介绍

    2.Matplotlib可视化包

    3.2D与3D图表图表使用

    4.Matplotlib图像显示

    5.Matplotlib应用

    6.从文件加载数据

    7.从网络加载数据

  • Seaborn学习实践

    1.Seaborn接入模型

    2.用Patsy创建模型描述

    3.SeabornAPI的使用

    4.线性模型估计

    5.时间序列过程估计

    6.sk-learn建模对接

    7.建模实验

阶段八:人工智能 课程难度:☆☆☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆☆☆ 市场价值:20000/月

  • ■ 学习内容:人工智能开发
  • ■ 学习目标:人工智能介绍、TensorFlow认识、模型验证与特征工程、金融科技Fintech、智能化金融风控
  • ■ 完成项目:智能广告推荐系统,垃圾邮件检测系统
  • 人工智能介绍

    1.人工智能基本介绍

    2.工智能常用技术

    3.人工智能国内外发展

    4.TensorFlow认识

    5.TensorFlow灵活、延展性

    6.异构设备分布式计算

  • 模型验证与特征工程

    1.模型算法验证

    2.模型函数验证

    3.特征工程概述

    4.特征工程的构建

    5.特征预处理

    6.特征提取与选择

    7.特征评估

  • 金融科技Fintech

    1.金融科技Fintech介绍

    2.业务模式介绍

    3.Fintech技术介绍

    4.Fintech国内发展分析

    5.Fintech业务体系

    6.金融科技的发展路径

  • 智能化金融风控

    1.线上数据审核

    2.信用数据调取与审批

    3.风控关系网络模型构建

    4.实时风险评定模型构建

    5.环境安全等级评定模型

    6.历史行为分析

    7.全流程防护模型构建

  • 个人信用建模实践

    1.个人信用模型分析

    2.个人信用模型构建

    3.数据收集与样本设计

    4.选择构建模型工具

    5.模型验证与检验

    6.选择临界值分值及修正

    7.个人信用模型检测

阶段九:深度学习 课程难度:☆☆☆☆☆☆ 项目难度:☆☆☆☆☆☆ 市场价值:20000/月

  • ■ 学习内容:深度学习
  • ■ 学习目标:深度学习算法、深度学习技术应用、TensorFlow讲解、TensorFlow综合实践、深度学习人脸识别应用
  • ■ 完成项目:人脸识别,聊天机器人
  • 深度学习算法

    1.深度学习算法介绍

    2.线性回归算法介绍

    3.逻辑回归算法

    4.随机森林算法

    5.降维算法

    6.卷积神经网络

    7.深度学习算法训练

  • 深度学习技术应用

    1.基本概念以及理解

    2.CNN卷积神经网络

    3.TensorBoard面板可视化

    4.AlphaGo 的策略网络

    5.DNN与RNN深度神经网络

    6.TensorFlow实现RNN

    7.Tensorflow分布式

  • TensorFlow讲解

    1.Tensorflow的实现原理

    2.Tensorflow扩展功能

    3.Tensorflow代码结构

    4.Tensorflow附带的模型

    5.Tensorflow案例解析

    6.Tensorflow模型解析

    7.Tensorflow综合应用

  • TensorFlow综合实践

    1.环境配置与安装keras

    2.keras导入库与模块

    3.ninst加载数据

    4.keras数据预处理

    5.预处理类标签

    6.定义模型架构与编译模型

    7.N数据模型拟合与数据评估

  • 深度学习人脸识别应用

    1.获得训练数据集

    2.keras构建模型

    3.进行模型训练

    4.opencv图形数据采集

    5.numpy图形数字化

    6.人脸识别应用检验

    7.keras其他识别应用

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阿里云项目:《个性化推荐系统》

从今日头条开始,不管是什么产品,个性化推荐系统都能立竿见影地提升运营效率和用户转化率,尤其在内容分发、电商、社交等领域实践相当出彩,甚至现在的个性化推荐都已经升级为“人工智能”了。

  • 1. 推荐系统概念和应用场景
  • 2. 推荐系统引擎算法原理
  • 3. 推荐系统引擎RecEng
  • 4. 推荐引擎RecEng操作
  • 5. 搭建电商推荐系统平台
  • 6. 搭建推荐系统上线测试

阿里云项目:《企业数据质量核查》

基于阿里云MaxCompute计算服务,针对销售行业特定业务模型,分析各类影响数据质量的原因,及各自数据质量的特点和影响,对各类交易数据进行有效监控,并输出数据质量监控报告

  • 1. 数据质量基本介绍
  • 2. 数据质量影响因素
  • 3. 数据质量问题类型
  • 4. 阿里云相关产品套件开发
  • 5. 阿里云产品操作演示
  • 6. 电商分析平台数据核查

阿里云项目:《基于机器学习精细化营销》

基于阿里云分布式计算引擎的机器学习PAI算法平台,利用非结构化处理场景和各种预测场景,以及文本分析与关系挖掘场景,对企业综合数据深度挖掘,全方位精细化为企业提供更准确的营销判断。

  • 1. 精细化营销方法和流程
  • 2. 精细化营销案例
  • 3. 精细化营销算法实现
  • 4. 机器学习平台PAI算法
  • 5. 机器学习平台PAI分析
  • 6. 机器学习实现精细化营销

阿里云项目:《实时大数据可视化大屏》

基于阿里云DataV,通过图形化的界面轻松搭建天猫双十一专业水准的可视化大屏,可实时监控当日交易支付金额,成交会员分析、热销商品排行等品牌全域核心数据,实现精细化运营。

  • 1. 数据可视化分析及案例
  • 2. Data V功能及特性
  • 3. Data V模板及数据添加
  • 4. 可视化大屏设计方法
  • 5. 销售数据可视化实战项目
  • 6. 制作销售数据可视化大屏

阿里云项目:《时间序列分解模型预测》

使用时间序列分析模型,结合DataIDE和机器学习PAI,利用弹性时间序列分解法,根据企业业务数据及企业历史日常交易数据来预测企业后续销售,并根据结果分析来指导企业运营策略。

  • 1. 内容和学习目标
  • 2. 商品销量预测特点及流程
  • 3. 商品销量预测方法
  • 4. 时间序列分解
  • 5. 阿里云产品介绍及操作
  • 6. 阿里云在线项目讲解

阿里云项目:《构建企业级数据分析平台》

基于阿里云DataIDE数据管理控制台,将企业各类场景及数据进行同步和开发,能迅速将公司重要业务数据集成展现在公司的管理系统中,为各业务线/各区域的人员提供数据支持。

  • 1. 数据分析步骤及平台搭建
  • 2. 阿里云数加里介绍
  • 3. 常用的数加产品功能
  • 4. 熟悉数加管理控制台
  • 5. DataIDE数据管理平台
  • 6. QuickBI数据管理平台

阿里云项目:《制作企业级数据分析报表》

基于阿里云Quick BI 实战平台,搭建专业级业务数据化运营报表,对用户留存率、活跃率等进行数据报表分析,数据展现丰富,操作便捷,满足企业决策层全程数据的即时分析与即时决策快节奏。

  • 1. 内容和学习目标介绍
  • 2. 数据可视化与图形报表
  • 3. 智能BI服务平台Quick BI
  • 4. Quick BI管理控制台操作
  • 5. 常见图表-柱图、饼图等
  • 6. 制作企业数据分析报表

阿里云项目:《MOOC网站日志分析》

使用服务器容器收集用户访问日志,利用MaxComputer将收集到的海量用户访问日志进行处理分析,使用BI编辑数据并展现分析,根据分析后的结果提出解决方案,为企业提供高价值的策略参考。

  • 1. 网站常见的分析指标
  • 2. 用户访问日志收集
  • 3. 数据预处理和上传
  • 4. 数据处理
  • 5. Data IDE实验操作演示
  • 6. MOOC网站访问日志分析

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师资力量 行业大咖+名企架构师 理论派老师 无项目老师 传统老师
项目时长 项目历时3个月 22天 不足三周 不足一月
项目引进 引进阿里云实战项目 简单的实战项目 传统实战项目 过时的实战项目
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