數據思維和分析工具

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【課程內容】

1 數據思維 1.數據與大數據
2.大數據技術
（1）數據的來源
（2）數據存儲
（3）數據分析
（4）數據應用
3.大數據技術催生數據思維
4.數據思維
（1）從主觀推斷到客觀真實
（2）從信息孤島到數據共享
（3）從階段反饋到敏捷決策
（4）從模糊定性到精準定量 了解大數據技術的特點和數據思維的內容
2 大數據在數字化改革中的位置 1.數字化改革的底層邏輯
2.大數據與云計算在數字化改革中的位置
3.數字化系統中的前臺、中臺和后臺
4.業務和數據之間的關系 了解數據思維在數字化改革中的應用
3 大數據在電網數字化中的應用 1.能源互聯網簡介
1.泛在物聯網與大數據的產生
2.大數據在能源互聯網中的應用
3.數字孿生和人工智能助力大數據應用 了解數據思維在電網中的應用
4 數據分析工具與可視化呈現工具 2.數據分析
3.數據分析方法
（1）統計學分析
（2）語言編程
（3）機器學習與人工智能
4.數據分析工具
（1）處理量的工具：Excel、Access、SQL、Hadoop、Hive
（2）品種處理工具：SQL
（3）處理速度工具：Apache Kafka,Apache Storm、Amazon Kinesis、Apache Flink
（4）數據科學工具
（5）報告與商業智能：Excel、QlikView、Tableau、微戰略、PowerBI、Google Analytics
（6）預測分析和機器學習：Python、R、Apache Spark、朱莉婭、Jupyter筆記本、SAS、SPSS、Matlab
（7）深度學習的通用框架：Tensorflow、Pytorch、Keras和Caffe
（8）人工智能AutoML工具：AutoKeras，Google Cloud AutoML，IBM Watson，DataRobot，H20的無人駕駛AI和亞馬遜的Lex
5.數字孿生技術在數據分析中的應用
（1）數字孿生
（2）物聯網+大數據+人工智能
（3）數據分析可視化呈現
6.數據分析可視化工具特點
（1）多數據介入
（2）操作簡單
（3）展示形式豐富
（4）實時性
7.數據分析可視化工具
（1）面向C端的：火花、等過、百度圖說
（2）面向B端的：EasyV、DataV、raydata 了解數據分析、方法及核心的數據分析工具和可視化呈現工具