课程概述

本课程为2027年度深圳地区程序开发方向的短期集训提升课程，聚焦大数据处理与数据智能应用的衔接。课程不照搬通用理论，而是围绕真实业务场景中的数据采集、清洗、分析、建模与结果表达组织学习内容，强调动手练习、阶段复盘和项目文档整理。适合已有一定编程或数据基础、希望集中时间梳理大数据工程流程与智能分析方法的学员。具体课时、授课形式与开班排期以当期确认信息为准。

适合人群

• 具备Python基础语法或SQL查询基础，希望系统提升数据处理能力的在职人员。
• 从事初级开发、测试、运维、数据分析相关工作，想进一步了解大数据工具链与数据智能实践的学习者。
• 高年级在校生或已完成编程入门学习，希望通过短期集训完成项目练习与知识梳理的学员。
• 不建议完全没有编程与数据库基础的学习者直接参加；如基础薄弱，可先完成平台上的入门内容再衔接本课程。

课程内容

• 数据采集与清洗：常见数据来源、采集流程、缺失值与异常值处理、数据质量检查与清洗脚本编写。
• SQL分析与数据组织：多表关联、聚合统计、窗口函数、分析口径设计与查询结果校验。
• Python数据处理：Pandas数据整理、分组统计、时间序列处理、分析结果导出与可视化准备。
• 大数据处理基础：分布式计算基本概念、Hadoop与Spark入门认知、任务运行流程与常见问题排查思路。
• 数据智能实战：特征工程基础、模型评估指标、分类与回归案例练习、分析结论表达与项目复盘。
• 综合项目演练：围绕业务数据集完成从清洗、分析、建模到汇报材料整理的全流程练习。

学习收获

• 能够梳理大数据处理的基本流程，理解采集、清洗、分析、建模与表达之间的衔接关系。
• 能够使用SQL与Python完成常见数据整理、统计分析与结果校验任务。
• 能够了解分布式计算与数据智能应用的基础概念，并完成阶段性项目练习。
• 能够形成项目笔记、分析思路与复盘材料，为后续继续学习或岗位实践提供参考。
• 课程注重能力提升与项目练习，不承诺就业结果或具体职业发展结果。

报名须知

• 本课程面向2027年度招生，课程分类为程序开发，所在地区为深圳，采用短期集训提升班形式组织学习。
• 本次课程报价为0，不收取课程费用；个人学习设备、网络及交通等费用由学员自行承担。
• 报名前请确认自身具备基础编程或SQL学习经历，以便跟上集训节奏。
• 课程名额、授课地点、线上或线下安排、课时与资料发放以当期平台确认信息为准。
• 学习过程中需按要求完成练习与项目任务，课程不提供任何形式的通过率、就业或收益承诺。