大数据可视化培训课程哪里有
“仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。
一、用户不同，数据不同
任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。
定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。
关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。
下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将
它们放在旁边。
二、制作页面模型
首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则，如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。
给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事?
在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。
三、选择正确的图形
在美学方面，有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：始于数据
未经处理的原始数据表格一点也没有吸引力。但它是最佳的起点。它帮你开始思考数据中有哪些变量可用，这些变量数据如何关联。原始数据的单调特性，会帮你思考系统中各种变量间的关联。除了从空白数据行列入手，等待灵感忽然进入你意识。你还可以更积极一些，通过下面这些很棒的资源，帮你揭示出有趣的关联。
在整个过程中，这部分并没有灵丹妙药。别对深入研究数据心存恐惧，试着混合搭配不同变量，创建基本图表。这需要时间，但它是值得的。我想到的一些绝妙点子，都来自这些原始数据文件的拼拼凑凑。
处理离散数据和连续数据
我花了很长时间才意识到这点，有些图表比其他更能表达你的数据。在创作中很容易陷入这样的境地，选择一种好看的图表，然后指望它能发挥作用。有些图形比其他更好，这取决于你所处理的数据类型。选择合适图表的方法之一，是评估你手中的数据。
四、基本的或定制化的图形
最后，作为这些海量数据系统的设计师，你得反复问自己“我应该选择非常规方式来定制化设计?还是使用久经考验的图表来展现信息?”
最近无意中读到这篇来自37 Signals的文章——?只要3种图表就够了。作者强烈表达一个观点，图形的“有效性”胜过它的视觉特征。我非常赞同文中这一观点。不过，我觉得他的观点代表着一种极端实用主义的视角。我相信定制化的图形通常也能提升数据的易用性，同时独具一格引人入胜。
学习大数据可视化界面设计，不仅需要聪明的头脑和一时的灵感，更需要丰富的大数据理论知识，学习大数据就来千锋，教你学习大数据理论，丰富你
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大数据学习课程大纲 大数据培训课程哪个好？听千锋专家解析大数据课程，随着大数据飞速发展，加上人工智能对大数据技术的需要，让越来越多的人想要学习大数据课程，但不知道市面上的大数据培训课程哪个好？ 由于目前网络市场上各大大数据培训机构鱼龙混杂，很多学生花了大价钱也不一定能学到好的知识，达到理想中的效果，钱打了水漂不说，关键是耽误了宝贵的时间。那么，如何才能够从众多的培训机构中找出一个值得信赖的呢？对此，本栏目记者调查了已经入职到企业从事大数据研发的人们，针对入职企业、薪资及培训机构等调查，相信没有谁比“过来人”的经验更为中肯了，调查结果显示：入职企业有一线大公司也有中小型企业，薪资平均在15000+，当然重要的一点就是大家对机构的重视度，众人纷纷推荐千锋教育。 原因自然是跟千锋大数据课程设置有关，毕竟专业的大数据技术知识的学习是以大数据课程大纲来学习的。大数据课程决定着你是否能学到真正的大数据技术知识。
大数据课程大纲： 阶段一、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 阶段二、HTML、CSS与JavaScript PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript 交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 阶段三、JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 阶段四、Linux&Hadoopt体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 阶段五、实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 阶段六、Spark生态体系 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/e36020447.html,）阶段七、Storm生态体系 storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
数据可视化界面设计有什么方法 “仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业，开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据，教你几招，搞定大数据的可视化界面设计。 一、用户不同，数据不同 任何时候设计一套复杂的系统，都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色，每个都有自己的工作流程和对数据的需求。 定义好角色，产生不同视角，这本身就是一种艺术。 关于角色，重要的一点是预先确定好，围绕它们来组织信息结构与线框图。 下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群，他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后，我们每次评审会将
它们放在旁边。 二、制作页面模型 首先为用户呈现他们需要的，再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级，进行结构化处理。制作页面模型的概念，正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则，如果一开始就使人分心，那么用户不仅难以分辨每个元素是什么，也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。 给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事? 在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目，(视觉上)设计得很漂亮，但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列，要么视觉上过度设计，并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型，首先给用户呈现关键信息，然后才是支撑内容。 三、选择正确的图形 在美学方面，有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图，还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据：始于数据
https://www.doczj.com/doc/e36020447.html, 大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训 光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据、人工智能人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。 2016年，各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地，被专家们称为“大数据元年”。无论如何，大数据已经成为IT领域的流行趋势，那么，2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些? Infogix首席执行官兼总裁表示，2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值，以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性，更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测： 1.大数据的扩散 大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要，企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品，所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。 2.使用大数据改善客户体验
https://www.doczj.com/doc/e36020447.html, 使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据，快速了解领先趋势，同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户，以便通过交叉销售或加售来提高收入，以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。 3.更广泛地采用Hadoop Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马，现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储，逆向思维，创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据，通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。 4.预测分析 一方面，精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面，快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险，提高运营绩效。 5.基于云的数据分析 将数据分析迁移上云，加速了新功能的采用，将数据转变为行动。另外，数据分析迁移上云，降低了维护和操作的成本。 6.趋向于信息学和数据价值的识别 利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化，并从数据中获得价值。 7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能
《数据新闻报道》教学大纲 课程编号：062062B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课√□专业选修课 □学科基础课 总学时：32讲课学时： 17 实验（上机）学时：15 学分：2 适用对象：传播学专业 先修课程：全媒体新闻写作、统计学概论 一、教学目标（黑体，小四号字） 数据新闻报道是传播学专业本科生的专业必修课，全部课程共计32学时。本课程是一门理论和实践兼具的课程，通过向学生介绍新闻报道中数据信息的采集、分析和呈现，使学生掌握数据新闻报道的操作规律和实践。 二、教学内容及其与毕业要求的对应关系 数据的采集和分析需要精讲，如何进行数据新闻报道（即呈现）需要细讲。重难点内容通过案例分析和课后练习来加深学生的理解和掌握。 本课程拟采用翻转式课堂教学：生通过课前阅读教材和相关资料，并结合相关问题撰写读书报告，从而掌握基本的知识点。教师课堂上再对重难点进行讲授和开展课堂讨论。由于课程有相当的实践要求，课后学生需按要求进行数据新闻报道实践，教师在课堂上再辅以点评和案例评析，使学生掌握数据新闻报道的操
作。 三、各教学环节学时分配 教学课时分配
四、教学内容（黑体，小四号字） 第一章数据新闻概论 第一节数据新闻的概念与特征 第二节数据新闻的产生 第三节数据新闻的发展 第四节数据新闻的分类 第五节数据新闻的制作与传播 第二章数据收集 第一节理解数据新闻中的“数据” 第二节查询和获取公开发表的数据 第三节采访和向有关部门、机构、个人索取数据第三节组织对新闻实践或话题的问卷调查 第四节发起用户众包 第五节网络数据挖掘 第三章数据整理 第四章数据分析 第一节数据分析前的预处理 第二节概率统计与数据分析 第三节数据分析的方法 第五章数据可视化 第一节数据可视化简介 第二节数据可视化的构成要素 第三节数据可视化的思路
大数据与传统企业管理系列课程大纲 【课程背景】 大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。 2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。 大数据正在改变着产品和生产过程、企业和产业，甚至竞争本身的性质。把信息技术看作是辅助或服务性的工具已经成为过时的观念，管理者应该认识到信息技术的广泛影响和深刻含义，以及怎样利用信息技术来创造有力而持久的竞争优势。无疑，信息技术正在改变着我们习以为常的经营之道，一场关系到企业生死存亡的技术革命已经到来 【教学方式】 讲授法，小组研讨，案例，视频观赏，现场演练等 【培训时间】 3到5天，可根据企业要求适当调整。以下三部分内容可选讲。 【课程大纲】 上篇：大数据时代的战略管理 一、商业丛林中的生存与重生 1.生存地图 2.商业丛林法则 3.移动互联网时代的重生 二、不安全法则：来自移动互联网的颠覆 1.不安全法则 2.移动互联网的颠覆是一场降维攻击 3.移动互联网的降维攻击将改变很多行业 4.移动互联网为什么能降维攻击 三、迷失法则：以价值重塑战略走向重生 1.迷失法则 2.在迷失中失去方向 3.移动互联网改变商业环境之一：消费者赋权 4.移动互联网改变商业环境之二：中介升级 5.移动互联网改变商业环境之三：产品的颠覆 6.价值重塑战略 7.重生之旅一：传统企业以强化核心优势实现价值重塑 8.重生之旅二：传统企业改变商业模式实现价值重塑 9.重生之旅三：十个传统行业的价值重塑趋势预测 10.走出迷失窘境：重生中的领导力考验
《Power BI数据分析基础教程》教学大纲 学时：32 代码： 适用专业：计算机及应用相关专业 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 数据分析是普通大中专院校计算机科学与技术专业的一门重要的专业基础课。通过本课程的学习，使学生能够在已有的计算机基础知识基础上，对数据分析有一个系统的、全面的了解；在系统理解和掌握Power BI数据分析基本原理的基础上，具有设计和开发数据分析报表的基本能力。 数据分析是一门实践性非常强的学科，它要求学生在理解和掌握Power BI数据分析基本功能的基础上，充分利用实验课程，动手完成实际数据分析和报表设计。 二、课程教学基本要求 1.课程教学以Power BI数据分析方法为主，在教学过程中让学生掌握Power BI数据分析报表设计的本原理和方法。 2.要求在教学过程中合理安排理论课时和实验课时，让学生有充分的使用在计算机上练习理论课程中学到的Power BI数据分析技巧和方法。 三、课程的内容 第1章初识Power BI 掌握Power BI Desktop安装方法，了解Power BI Desktop的界面，学会使用Power BI文档。 第2章获取数据 了解数据连接模式，掌握连接到文件、数据库以及Web数据。 第3章查询编辑器 了解查询编辑器，掌握基础查询操作、数据转换、添加列、追加查询以及合并查询。 第4章数据分析表达式
了解DAX基础，掌握DAX函数。 第5章数据视图和管理关系 掌握数据视图的基本操作，掌握关系的管理操作。 第6章报表 掌握报表基本操作、视觉对象基本操作、钻取、数据分组、使用视觉对象数据以及报表主题。 第7章可视化效果 学会使用简单对象和内置视觉对象 第8章 Power BI服务 学会注册Power BI服务、在Desktop中使用Power BI服务以及在移动设备中使用Power BI，掌握Power BI服务中的报表操作以及仪表板 第9章社科研究数据分析 掌握获取社科研究数据和社科研究数据分析 四、理论和实验课时分配表 五、考核办法 1．考试采用统一命题，包括笔试和上机考试，考试时间分别为120分钟。课程成绩=（笔试成绩+上机考试成绩）/2
上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 蓝草课程注意突出实战性、技能型领域的应用型课程；特别关注新技术、新渠道、新知识创新型知识课程。 蓝草咨询坚定认为，卓越的训练培训是获得知识的绝佳路径，但也应是学员快乐的旅程，蓝草企业的口号是：为快乐而培训为培训更快乐！ 蓝草咨询为实现上述目标，为培训机构、培训学员提供了多种形式的优惠和增值快乐的政策和手段，可以提供开具培训费的增值税专用发票。 【课程背景】 如何通过大数据分析了解客户的购买意愿和需求？如何科学组织大数据分析，从而指导各项运营工作的开展？ 如何通过大数据分析，来对产品的绩效分析，发现影响产品绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？ 如何系统化地整体打造和改进产品绩效？从市场运营到产品创新，如何进行改进？ 企业如何有效的组织产品运营管理？日常的运营管理主要要做什么？ [键入文字]
上海蓝草企业管理咨询有限公司 [键入文字] 如何对产品进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？ 如何组织各种营销活动，对产品进行展示和包装，提升销售转化率？ 如何优化企业的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？ 如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？ 本课程将全方位提供专有技术对电商平台进行全方位的设计和打造！包括以下四大模块内容 基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术对企业产品进行整体的打造！ 关于授课和服务方式 ● 本课程在九阳市场运营中心、雅迪电动车市场部、良品铺子电商团队、中联中科电商营销团队、湖北移动互联网运营中心等几十家企业进行落地实施！ 有专门企业调研诊断的工具和表单，可以 现场落地实施！
大数据导论 1. 课程简介 本课程的主要目的是让学生了解什么是大数据，大数据的特点，大数据思维，大数据的核心技术，大数据应用，大数据带来的变革，以及大数据面临的挑战，从而使学生对大数据技术和应用有一个初步的了解。本课程重视演示和实战，以便使学生通过亲身体验来理解和掌握大数据的核心概念。 2. 课程安排（74学时：42学时讲课，6学时演示，26学时实验） 第一阶段：大数据概述（8+4+0） 第一课：（理论：2学时） 第一章大数据概述 第二课：（理论：2学时） 第二章大数据采集 第三课：（理论：2学时） 第三章大数据预处理 第四课：（演示：2学时） 演示一：大数据技术演示 第五课：（理论：2学时） 第四章大数据处理系统 第六课：（演示：2学时） 演示二：大数据应用演示 第二阶段：大数据存储技术（8+0+8） 第七课：（理论：2学时） 第五章大数据文件系统HDFS 第八课：（使用：2学时） 实验一：分布式文件系统HDFS使用 第九课：（理论：2学时） 第六章 NoSQL数据库HBase 第十课：（实验：2学时） 实验二：列式数据库HBase使用 第十一课：（理论：2学时） 第七章数据仓库Hive 第十二课：（理论：2学时）
第七章数据仓库Hive 第十三课：（实验：2学时） 实验三：HiveQL 命令行的使用 第十四课：（实验：2学时） 实验四：使用JDBC程序操作数据库 第三阶段：大数据处理技术（12+0+10）第十五课：（理论：2学时） 第八章大数据批处理Hadoop MapReduce 第十六课：（理论：2学时） 第八章大数据批处理Hadoop MapReduce 第十七课：（实验：2学时） 实验五：批处理模式MapReduce应用 第十八课：（理论：2学时） 第九章大数据快速处理Spark 第十九课：（实验：2学时） 实验六：内存处理模式Spark应用 第二十课：（理论：2学时） 第十章大数据实时流计算 Spark Streaming 第二十一课：（实验：2学时） 实验七：流式处理模式Spark Streaming应用 第二十二课：（理论：2学时） 第十一章分布式图计算框架 Spark GraphX 第二十三课：（实验：2学时） 实验八：图处理模式Spark Graph应用 第二十四课：（理论：2学时）
《数据可视化技术》实验教学大纲 英文名称: Data Visualization Technology 课程编码：C014527 学时：课程总学时48学时，实验总学时16学时。 是否独立设课：非独立设课 先修课程：计算机科学导论、Python程序设计等 适用专业：数据科学与大数据技术 开课单位：计算机工程学院 撰写人： 审核人：×××（宋体常规五号） 制定（或修订）时间：2019年08月 一、本实验课程的性质、特点和发展现状 数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程是理论与实践紧密结合的一门核心专业课程，是大数据项目处理流程中最后的一个环节。通过该课程学习，从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。 二、本实验课程的目的、任务和主要内容 数据可视化是实现数据价值的重要工具，数据可视化可以将抽象的数字积累转变成为图形、表单等，让普通人可以快速理解数据所代表的情况或趋势。该课程从一些基础的可视化方法开始，逐渐延伸到可视化技术，其目标是培养学生掌握数据可视化的技术，能够独立完成数据可视化处理工作。 三、教学方法和手段 以课堂教学为主，结合多媒体教学手段。多媒体教学手段改变了纸质媒介、板书教学的传统模式，将影像、文字和声音等多种教学载体有效结合起来，可以活跃课堂气氛，改善教学效果。把实验教学放在首要地位，让实践教学贯穿于整个课程教学的始终，并结合实际项目案例深化学生对书本知识的理解和认识，提高了学生的应用能力。 四、考核方式与成绩评定 学生必须按照实验要求完成实验任务并撰写实验报告，实验报告成绩为最终实验成绩，并且采用百分制记分。 五、实验学时分配
大数据可视化培训 大数据可视化培训哪家好？这就要来看大数据研发培训的综合实力，包括师资、课程体系、学员就业保障、学习环境、培训价格等等这些方面好才能够体现出一个大数据研发培训中心好。 一说起大数据培训，很多人都表示苦不堪言，总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通，实在不知道怎么办才好。别着急，让小编为你奉上这些必备小技巧，带你快速简单的上手。 大数据可视化课程需要多年的大数据可视化经验，市面上很多半路转行的大数据培训班都不合格，仅仅是在大数据火了之后应景开设的大数据班，学员在那里学到的都是伪大数据可视化课程，不能保证学员在毕业之后可以完全从事大数据相关工作。专业的大数据可视化培训课程需要有专业的开发经验，大数据可视化培训班有多年数据开发经验的也是寥寥无几，魔据作为纯大数据可视化培训机构，拥有十六年技术沉淀，开发运营超过一百个大数据项目，在北京也是较为专业的大数据培训班。 大数据可视化培训哪家专业？一个专业的大数据培训机构主要看这几点。 一、首先要看看其课程 一家大数据可视化培训机构好与不好从课程中就可以看的出来，一家好的大数据可视化培训机构其课程重点分布合理。学完之后，符合当今企业用人的需求，并且其课程是不断更新的，有专门的课程研发团队，保障所学的课程是最新的。 1.大据初学者需要了解的： 大数据涉及到大量的内容，Linux系统、Hadoop生态、spark等等，尽管
课程都是教的这些，但是讲课讲的重点不同，也会造就不同的水准。有的大数据可视化培训机构把Java的课程加到了3个月甚至是更久，Java基础固然重要，但是我们学习大数据，就应该把重心放在大数据的方面上去，Java我们只需要熟练的掌握其中的JavaSE就已经足够了，没有必要去深入，去浪费时间。那么什么能够报障我们去的大数据可视化培训机构的课程是我们未来到企业能够用到的，这个我上面已经提及到了，就是看大数据可视化培训机构到底有没有大数据课程研发团队，以及是否真的跟各大企业有合作，如果这两点能够保障那么你去学习就不用担心其他的东西了。 二、我们需要了解其师资的力量 如果一家大数据培训机构连师资的力量都无法保障，那么还谈什么传道、授业、解惑，这样的大数据培训机构根本就不需要考虑去，那么什么样的师资力量才能让我们学习到真正的知识? 魔据教育12年的IT教学经验，3年的大数据研发教学经验，16年项目研发。服务于500强企业，开发大型项目100+，更懂企业需求，讲师有130余人，讲师都是多年的大数据可视化经验，以及多年的授课经验，讲师是不脱离一线的。当然光靠师资力量也无法保障学到真正的知识，这还需要严格的制度，魔据有双重的考核。 对于学员，讲师对学员每阶段学习的情况进行考核，每个阶段至少三次，对于考核不通过者，讲师会对其单独的进行辅导，这样可以保障学员学到真正的知识。 授课方式为面授教学，讲师和助教是全天在教学地点的，对讲师讲过的内容有疑问可以随时去问讲师或者助教。讲师随时掌握学员的学习状态，调整自己讲课教学进度以及方式。 对于讲师，对教学老师的考核，学员定期做真实的教师教学反馈。根据学员的反馈给与教师考核。 这样的大数据培训机构才能够保障我们学到真知识。
《可视化应用设计》课程教学大纲 课程代码：100241001 课程英文名称:Visualization design 课程总学时：48 讲课：8 实验：40 上机：40 适用专业：动画专业 大纲编写（修订）时间：2017 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 可视化应用设计是动画专业的一门必修专业课程。主要作用是让学生学会使用计算机可视化软件来实现产品建筑等需要展示物体的分解与介绍动画，并能够根据自己的所需进行三维产品的渲染。3d max & Maya软件的学习和掌握也是必不可少的工具软件并且可视化作品需要后期合成软件的辅助，这也是需要综合的运用各种软件与技术手段来实现的多媒体协同制作，最终目的达到可以制作各种完整的商用视频短片。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1.能深入的了解可视化项目的制作流程与服务对象。 2.具备拟写可视化设计项目文案能力，具备把握项目规律的能力。 3.掌握后期合成能力能对已经分解的产品模型进行标注等操作。 4.能对商业项目有自己的见解能归纳出符合此类项目的风格。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握三维软件所应用的可视化领域包括军事、科技、医疗、地产、产品、教育等方面可视化应用的理论知识。 2.基本理论和方法：掌握可视化表现手法，能使用多种软件与制作技巧来完成可视化产品短片的制作。 3.基本技能：掌握三维模型搭建能力，掌握材质动态表现能力，掌握综合的后期合成技术，掌握背景音乐的拟合技术。 （三）实施说明 1.教学方法：课堂重点对基本知识进行讲解，采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；调动学生学习的主观积极性，鼓励学生大胆实践,努力创新制作出具有视觉冲击力的可视化作品。 2.教学手段：本课程是动画专业的必修课。在教学中采用三维群集渲染技术、摄影棚现场创作及户外航拍指导等先进教学手段，做好实践课的辅导教学。以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 3可视化应用设计：要求构思新颖、表现具有视觉冲击力，能精确的表现客户意图。 （四）对先修课的要求 本课程需要在完成先修课程之后进行。本课程主要的先修课程有设计色彩、动画软件基础、三维形态设计商业摄影以及影视后期技术等专业知识。 （五）对习题课、实验环节的要求 1.每个相关技术种类都安排习题，使学生通过习题作业进一步理解和巩固所学知识，培养学生解决实际问题的能力。 2.课后作业主要是解决授课中的重点和难点，课堂上教师对作业中的重点和难点要特殊强调。学生必须按时完成课后作业，课堂安排作业讲评。授课与讲评出勤情况占课程成绩的20%。
随着大数据就业的热潮持续加温，许多从未接触过该行业的人开始转型到这一行业中来，虽然大数据的进入门槛并不高，但是对于一些小白来说学习起来还是有一定的难度的，很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，接下来就简单的给大家介绍下大数据培训的基本课程有哪些，供大家进行参考。 第一阶段：大数据基础——Java语言基础方面 此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。 第二阶段：Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 第三阶段：分布式计算。
（1）分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming 大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（https://www.doczj.com/doc/e36020447.html,） （2）storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战 第四阶段：大数据项目实战（一线公司真实项目） 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 第五阶段：大数据分析—AI（人工智能） 主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中三类朴素贝叶斯算法以及Python机器学习等提升个人能力的内容。
大数据培训:大数据可视化工具 相信在看了千锋小编写的第一篇文章，很多小伙伴已经有了一定的收获。再来第二弹，只有分享出去的东西才是好东西，大家继续学吧！ 5、Tag Galaxy Tag Galaxy是一个非常独特的可视化工具。他们的主页干净且易于理解，因为标签Flickr上有单独的一个搜索表单。此外左下角设有为新用户一些流行的建议。只需输入一个词，然后按Enter，通过Flickr的照片就可在Tag Galaxy查询。 他们的渲染引擎复制我们的太阳系的中心，太阳代表主要搜索项的外观，外部行星的轨道代表类似的标签。这是我见过的很酷的可视化演示渲染和Flash 之一。 注意，当您在每个星球上悬停它会为你提供一个小的预览数。这是发现在Flickr的该标签的询问的照片总数。点击太阳将打开相关照片缩略图的球体，而旋转的行星会增加他们的搜索字词的查询。当然，你可以找到更多有关照片通过点击弹出完整视图。
6、Google Fusion Tables 我们都知道的龙头企业是谷歌。他们的实验室的后面几年已经运行了一些很有趣的实验，Google Fusion Tables就是其中之一。你需要的是一个谷歌账户。此工具可以公开在网上共享数据，并建立自定义的可视化图形。 这些可以从csv或Excel电子表格导入。尽管目前并不支持。登录后，会发现公共数据列表的表格与演示。这些都在不断更新，新的用户提交，打开文档后，顶部的工具栏会有其他菜单可视化链接，自定义图形。
7、Dipity 没有什么比我们在地球上的历史更有趣。已经有很多的事件在过去10年到20年，更不用说十年到百年！Dipity 是一个奇妙的工具，他用来创建和嵌入自定义的互动时间表。用户可以在重要日期进行标记，包括照片，链接，音频,视频和其他形式的媒体。 该服务需要您在创建时间表前注册一个帐号。选择一个免费的计划，在日后他们提供升级到保费计划。幸运的是，该网站会提供公共、流行的时间表成员，所以你可以很容易地通过排序动态时间表去发现一个令人兴奋的细目清单。我个人喜欢的是史蒂夫工作的生活和事业照片甚至直到2011完全格式化。
新生研讨课 机电于信息工程学院 2014级软件工程1班 201400800514 王清钦 （1）可视化与其他领域的不同之处以及它的核心是什么？ 答：1、不同之处： 交互性：用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。 多维性：可以看到表示对象或数据的多个属性或变量，而数据可以按其每一维的值分类，排序，组合和显示等。 可视性：数据可以用图形，曲线，二维图形，三维体和动画来显示，并可对其模式和相互关系进行可视化分析。 2、可视化的核心：可视化就是将数据转化为更容易理解的图形，给予人们深刻与意想 不到的洞察力，来解释由信息源产生的大量数据，使数据更容易被理解，所以可视 化的核心就是讲数据转化为图形。 （2）信息可视化的背景，意义和目的，国内外的现状。目前前端的信息可视化方法都有哪些？ 答：1、背景：首先，20世纪初，用表格和统计图等表达科研成果，生成的图形比文字更易理解。其次，计算机图形技术生成图形，使原始信息更便与理解，最初是用于科 学数据客观呈现。1986年，美国国家可惜基金会举办了“图形，图像处理工作站” 讨论会，正式提出了标志着“可视化技术”的“科学计算可视化”概念。 2、意义：历史证明，人类的视觉在科学发展过程中具有重要意义，如望远镜和显微镜 在天文学和生物学中的贡献就是铁证。人类的可视化功能可对大量抽象的数据进行 分析，人的创造性维不仅取决于逻辑思维，而且取决于形象思维，海量数据只有通 过可视化转化为图形，才可以激发人类的形象思维。找出表面上看去杂乱无章的数 据内在的规律，可为各项研究决策层提供可靠的依据。信息是一种表面上显式的知 识，只有将数据和信息用图形和图像表示出来，人类才可获取其中的隐知识。总之， 信息可视化能大大加快信息的处理速度，有效利用海量数据，可在人与人，人与信 息之间实现图像通信，使人们能深入观察信息，为发现和理解科学规律提供有力工 具，可以实现对计算和编程过程的引导和控制，通过交互手段改变过程所依据的条 件等。 3、目的：洞察数据，发现信息，做出决策或解释数据。 4、国内外的现状：我国信息可视化技术的研究开始于20世纪90年代中期，由于数据 量庞大，生成图形的算法复杂，常常需要巨型计算机和高档图形工作站等，因此该 研究在国家级研究所，高水平大学等开展，已扩展到科学研究，工程，军事，医学 等各个领域，随着internet的兴起都取得了一定成果。但从总体上来讲，与国外先 进水平相比还有一定差距，尤其是在商业软件方面实力较弱。目前，信息可视化技 术处于发展时期，其方法技术和用途正在日益扩大和提升，在信息资源数字化，网 络化，知识化的背景下，信息化与智能化是信息服务的必要手段，随着两者的不断 深入研究，信息服务与信息消费将提高到一个新水平。
千锋教育Java培训课程大纲 很多朋友都慕千锋之名来咨询千锋Java课程大纲的事情，现在，千锋老师就将完整的千锋Java课程大纲公布出来，希望能够帮助有意来千锋学习的朋友增进了解。 阶段一的Java基础。 JavaEE的学习内容从计算机基本概念，DOS命令开始，为你入门编程语言扫盲，什么是程序，如何配置JAVA开发环境，JAVA编程的过程是怎样的，JAVA 有什么物特点，程序是如何运行的，这些你都可以在这里得到答案。接下来是介绍JAVA编程的基础语法，共分为10个知识点，我们将学习变量，基本数据类型，进制，转义字符，运算符，分支语句和循环语句等，以达到训练基础语法和逻辑能力的目的。还有对数组、面向对象和异常处理等。 阶段二是javaWeb的学习。Web前端开发基础和框架、Servlet和JSP在Web后端的应用、Web后端开发相关专题、MVC和分层架构以及项目开发流程及CASE工具的使用等。 阶段三是java框架。框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。同时，框架整合开发（SSH/SSS）、RESTful架构和移动端接口设计、第三方接口和在线支付功能、网站安全和
Spring Security应用实战、复杂用户交互处理和Spring Web Flow的应用、MyBatis的应用和SSM整合，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。 阶段四是java+云数据。亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。 阶段一是java基础，经过对基础阶段的学习，可以让学员清晰JavaEE开发工程师的定位及发展规划，同时鼓舞学员做好迎战的心理准备。阶段二是javaWeb，是进阶阶段，掌握Java的基本语法，数据类型及各种运算符，开始可以写一些运算相关的程序。阶段三是java框架，框架是程序中另一种存储数据的方式，比直接使用数组来存储更加的灵活，在项目中应用十分广泛。同时，我们将深入研究其中涉及到的数据结构和算法，对学员的技术深度有了一个质的提升。阶段四是java+云数据，亿级并发架构演进、Linux基础、搭建tomcat 环境以及大数据开发云计算等高级Java教程，是Java技术的高端知识。其中穿插项目实战演练，企业真实项目供学员应用学习，进行知识体系的“二次学习”。
https://www.doczj.com/doc/e36020447.html, 基于Python的数据可视化 matplotlib seaborn pandas_光环大数据Python培 训 # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现，因此先载入warnings，忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings(“ignore”) import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style=”white”, color_codes=True) # 载入数据 iris = pd.read_csv(“../input/Iris.csv”) # 数据现在为 DataFrame 格式 # 用head函数看一下数据结构啥样
https://www.doczj.com/doc/e36020447.html, iris.head() 数据结构就这样： IdSepalLengthCmSepalWidthCmPetalLengthCmPetalWidthCmSpecies015.13 .51.40.2Iris-setosa124.93.01.40.2Iris-setosa234.73.21.30.2Iris-setosa 344.63.11.50.2Iris-setosa455.03.61.40.2Iris-setosa # 让我们用counts功能看下一共有多少种花 iris[“Species”].value_counts() 结果是： Iris-setosa 50Iris-virginica 50Iris-versicolor 50Name: Species, dtype: int64 1. # 使用 .plot 做散点图 iris.plot(kind=”scatter”, x=”SepalLengthCm”, y=”SepalWidthCm”)#数据为萼片的长和宽结果如下 2.
大数据培训课程大纲是什么 众所周知，大数据是当前最热门的技术岗位，也是未来发展的一个趋势，因此，大数据发展前景是毋庸置疑的，很多同学都打算学习大数据相关知识然后到大数据行业分一杯羹，那么大数据的培训课程内容是大家最为关心的。下面给大家介绍一下大数据课程内容。 大数据培训课程都教些什么？就目前而言，并没有一个规范的课程大纲，因为大数据刚刚兴起，还在处于发展阶段，课程内容都是由it培训机构自己研发，所以不同it培训机构课程内容会有区别的。大家如果想了解大数据培训课程内容请与自己所就读的培训机构的课程为准。事实上大数据的技术还是基于软件开发技术衍生的，学习大数据库同样学会编程才行，没有编程技术肯定是做不了大数据相关技术的。以下是千锋教育的大数据培训课程内容，希望能对你有所帮助。 千锋教育的大数据课程体系是分八个阶段的学习：
第一阶段Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java 语言的概念、字符、流程控制等 第二阶段了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，学习JavaScript交互功能的开发应用。 第三阶段JavaWeb和数据库 第四阶段Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell脚本编程、Linux权限管理等基本的Linux使用知识，了解Linux常见版本，通过实际操作学会使用。 第五阶段Hadoop生态体系，Hadoop是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。 第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。 第七阶段Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题，这一阶段需要讲解Storm的架构原理、安装部署、实战演练，同时穿插卡夫卡的体系、使用、发布、订阅等。 第八阶段项目案例，前七个阶段都是理论知识的学习和实战演练，到了这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，保证工作能力。 千锋教育重金聘请一流核心骨干讲师，打造互联网大数据课程。让学员在技术的道路上捷足先登，做IT技术达人，成就人生理想。千锋大数据采用全新教学理念，课程中采用企业真实项目，让学员亲身体验企业级项目开发。血拼20
An introduction to Accelrys Insight and Insight for Excel huangbo@https://www.doczj.com/doc/e36020447.html, 20131230
Agenda Insight 功能介绍Insight DEMO
Insight的前世今生 比较项目ISI S Is entr i s I n si ght 发布公司MDL Symyx Accelrys 软件架构C/S C/S B/S 版本构成Host+ISIS Base PE+EE Only One 存储方式Oracle+specific Oracle+SQLserver Oracle 界面友好★★★★★★稳定性能★★★★★★★★数据可视化★★★★★★For Excel√√√存储数据容量★★★★★★★★Integrated Scientific Information management System
Insight简介 ?2013年9月，Accelrys公司发布了Insight 2.0。Accelrys Insight是基于Web的辅助科学决策支持信息系统，它支持科学家们检索、定义、数据收集和可视化分析以及与其他合作者分享信息和见解，支持组织内部合作和跨因特网的外部组织合作，为数据挖掘创造条件，帮助科学家们作出更加快捷和明智的决定，推动项目进展。
Accelrys软件组合 辅助科学决策支持信息系统
With Insight you can: ?快速方便的检索和导入数据： ?支持从多种数据库中获取数据，从内部数据库或者web数据源获取，从文件获取，或者通过预定义的数据库采集和工作流管理获取数据。 ?浏览和可视化数据详细信息： ?支持通过相同的预定义浏览格式，基于源数据库或基于项目组提取的数据，实时浏览数据信息。 ?数据筛选及整合： ?通过筛选来精简细化检索到的数据，从同一检索或者数据导入数据来源补充追加的数据，确保获取数据的准确性。 ?自定义数据可视化： ?提供包括表格、表单、图表以及科学可视化分析在内的各种关联的数据或交互式的数据浏览视图。能够创建自定义的可视化视图。
《大数据》课程教学大纲 适合专业：数据科学与大数据技术专业课程编号： 先修课程：高等数据、线性代数、JAVA 学分: 4 总学时： 64 一、课程性质、目的与要求 课程性质：专业必修课。 课程目的：通过对大数据的相关知识介绍，使学生掌握大数据的概念和原理，熟悉大数据的理论与算法，了解大数据未来发展趋势，能够利用所学知识，进行大数据应用实现和算法设计，培养学生运用大数据技术解决大数据行业应用问题。课程要求：本课程系统介绍了大数据的理论知识和实战应用，包括大数据概念与应用、数据采集与预处理、数据挖掘算法与工具、R语言、深度学习以及大数据可视化等，并深度剖析了大数据在互联网、商业和典型行业的应用。期望学生对大数据处理技术有比较深入的理解，能够从具体问题或实例入手，利用所学的大数据知识在应用中实现数据分析和数据挖掘。 二、教学内容 理论总学时：36学时 第1章大数据概念与应用 2学时基本要求：熟悉大数据的概念与意义、大数据的来源、大数据应用场景及大数据处理方法等内容。 重点：大数据的定义、研究内容与应用。 难点：无。 第2章数据采集与预处理 4学时基本要求：熟悉常用的大数据采集工具，特别是Apache Kafka数据采集使用方法；熟悉数据预处理原理和方法，包括数据清洗、数据集合、数据转换；掌握数
据仓库概念与ETL工具Kettle的实际应用。 重点：Apache Kafka数据采集、数据清洗、数据仓库与ETL工具。 难点：ETL工具Kettle的实际应用。 第3章数据挖掘算法 6学时基本要求：熟悉常用的数据挖掘算法，内容上从分类、聚类、关联规则和预测模型等数据挖掘常用分析方法出发掌握相对应的算法，并能熟练进行数据挖掘算法的综合应用。 重点：分类算法、聚类算法、关联规则、时间序列预测。 难点：数据挖掘算法的综合应用。 第4章大数据挖掘工具 4学时基本要求：熟练掌握机器学习系统Mahout和大数据挖掘工具Spark Mllib下的分类算法、聚类算法、协同过滤算法的使用，并对其他数据挖掘工具有所了解。重点：Mahout安装与使用、Spark Mllib工具的使用。 难点：Mahout和Spark Mllib工具的使用。 第5章 R语言 4学时基本要求：了解R语言的发展历程、功能和应用领域；熟悉R语言在数据挖掘中的应用；掌握R语言在分布式并行实时计算环境Spark中的应用SparkR。 重点：R语言基本功能、R语言在数据挖掘中的应用、SparkR主要机器学习算法。难点：R语言与数据挖掘。 第6章深度学习 4学时基本要求：了解深度学习的发展过程和实际应用场景，并结合人脑的工作原理，理解深度学习的相关概念和工作机制，做到能够熟练使用常用的深度学习软件。重点：人脑神经系统与深度学习、卷积神经网络、深度置信网络、循环（递归）神经网络、TensorFlow和Caffe。 难点：人工神经网络。 第7章大数据可视化 4学时基本要求：熟悉大数据可视化的基础知识；掌握文本可视化、网络可视化、时空数据可视化、多维数据可视化等常用的大数据可视化方法，可通过Excel、Processing、NodeXL和ECharts软件实现数据的可视化。