欢迎来到「大数据分析」课程页面！本课程将带你深入探索数据驱动决策的核心技术与实践应用。通过系统学习，你将掌握处理海量数据的工具与方法，为未来在数据科学领域的发展奠定坚实基础。
课程亮点
- 🌐 全栈技术覆盖：从数据采集到可视化呈现，涵盖Hadoop、Spark、Flink等主流框架
- 📈 实战项目驱动：包含电商用户行为分析、社交网络舆情监测等真实案例
- 🧠 AI融合方向：特别增设机器学习在大数据中的应用模块
- 🧩 模块化设计：分为基础理论、核心技术、行业应用三大教学单元
学习目标
✅ 理解大数据生态系统架构
✅ 掌握分布式数据处理核心原理
✅ 熟练使用Python进行数据清洗与分析
✅ 能够运用Tableau/Power BI完成数据可视化
✅ 培养数据洞察与商业价值转化能力
课程大纲
数据时代基础（📊 数据类型与存储）
- 数据生命周期管理
- NoSQL数据库实践
分布式计算框架（⚙️ Hadoop与Spark）
- MapReduce编程模型
- Spark Streaming实时处理
数据工程实践（🛠️ ETL与数据管道）
- Kafka消息队列应用
- 数据仓库构建技巧
高级分析技术（🔍 机器学习与深度学习）
- 使用TensorFlow进行模式识别
- 图计算与推荐系统
行业应用案例（💼 电商与金融领域）
- 用户画像构建实战
- 风险控制模型开发
扩展学习
如需深入了解数据科学基础，可访问：数据科学入门课程
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课程特色
✨ 项目驱动式教学：每个模块都配有企业级实战项目
✨ 互动式实验环境：提供云端实操平台与数据集
✨ 行业专家指导：来自互联网大厂的数据工程师亲自授课
本课程已通过课程认证体系审核，完成学习可获得工信部认可的技能证书。